A tétel áttekintő adatai

Szerző
dc.contributor.author
Band Shahab S.
Szerző
dc.contributor.author
Ardabili Sina
Szerző
dc.contributor.author
Sookhak Mehdi
Szerző
dc.contributor.author
Theodore Anthony
Szerző
dc.contributor.author
Elnaffar Said
Szerző
dc.contributor.author
Moslehpour Massoud
Szerző
dc.contributor.author
Csaba Mako
Szerző
dc.contributor.author
Torok Bernat
Szerző
dc.contributor.author
Pai Hao-Ting
Szerző
dc.contributor.author
Mosavi Amir
Elérhetőség dátuma
dc.date.accessioned
2023-02-16T11:07:28Z
Rendelkezésre állás dátuma
dc.date.available
2023-02-16T11:07:28Z
Kiadás
dc.date.issued
2022
Issn
dc.identifier.issn
2169-3536
Uri
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/20.500.12944/19952
Kivonat
dc.description.abstract
The main aim of the study is to investigate the growth of oyster mushrooms in two substrates, namely straw and wheat straw. In the following, the study moves towards modeling and optimization of the production yield by considering the energy consumption, water consumption, total income and environmental impacts as the dependent variables. Accordingly, life cycle assessment (LCA) platform was developed for achieving the environmental impacts of the studied scenarios. The next step developed an ANN-based model for the prediction of dependent variables. Finally, optimization was performed using response surface methodology (RSM) by fitting quadratic equations for generating the required factors. According to the results, the optimum condition for the production of OM from waste paper can be found in the paper portion range of 20% and the wheat straw range of 80% with a production yield of about 4.5 kg and a higher net income of 16.54 $ in the presence of the lower energy and water consumption by about 361.5 kWh and 29.53 kg, respectively. The optimum condition delivers lower environmental impacts on Human Health, Ecosystem Quality, Climate change, and Resources by about 5.64 DALY, 8.18 PDF*m2*yr, 89.77 g CO2 eq and 1707.05 kJ, respectively. It can be concluded that, sustainable production of OM can be achieved in line with the policy used to produce alternative food source from waste management techniques.
Nyelv
dc.language
en
Kulcsszó
dc.subject
smart city
Kulcsszó
dc.subject
big data
Kulcsszó
dc.subject
machine learning
Kulcsszó
dc.subject
ensemble
Kulcsszó
dc.subject
artificial intelligence
Kulcsszó
dc.subject
deep learning
Kulcsszó
dc.subject
datascience
Kulcsszó
dc.subject
smart grid
Cím
dc.title
When Smart Cities Get Smarter via Machine Learning: An In-depth Literature Review
Típus
dc.type
folyóiratcikk
Változtatás dátuma
dc.date.updated
2023-02-14T13:40:35Z
Változat
dc.description.version
kiadói
Hozzáférés
dc.rights.accessRights
nyílt hozzáférésű

dc.description.notes
„A publikáció a Nemzeti Közszolgálati Egyetem 2020. évi Tématerületi Kiválóság Program keretében, a Fenntartható biztonság és társadalmi környezet elnevezésű projekt támogatásával valósult meg, az Innovációs és Technológiai Minisztérium Nemzeti Kutatási, Fejlesztési és Innovációs Alapból nyújtott támogatásával, a Nemzeti Kutatási, Fejlesztési és Innovációs Hivatal által kibocsátott támogatói okirat alapján.” Pályázat sorszáma: NKFIH-1273-6/2020 Támogató: NKFIH
Doi azonosító
dc.identifier.doi
10.1109/ACCESS.2022.3181718
Tudományág
dc.subject.discipline
Műszaki tudományok
Tudományterület
dc.subject.sciencebranch
Informatikai tudományok
Mtmt azonosító
dc.identifier.mtmt
32871668
Folyóirat
dc.identifier.journalTitle
IEEE Access
Évfolyam
dc.identifier.journalVolume
10
Füzetszám
dc.identifier.journalIssueNumber
6
Terjedelem
dc.format.page
60985-61015
Wos azonosító
dc.identifier.wos
000811546000001
Scopus azonosító
dc.identifier.scopus
85132685549
Folyóiratcím rövidítve
dc.identifier.journalAbbreviatedTitle
IEEE ACCESS
Kiadás éve
dc.description.issuedate
2022
Szerző intézménye
dc.contributor.department
Információs Társadalom Kutatóintézet
Szerző intézménye
dc.contributor.department
Szoftvertervezés- és Fejlesztés Intézet
Szerző intézménye
dc.contributor.department
Menedzsment Tanszék
Szerző intézménye
dc.contributor.department
Informatikai Tudományok Doktori Iskola
Szerző intézménye
dc.contributor.department
Óbudai Egyetem
Szerző intézménye
dc.contributor.department
Gazdaság- és Regionális Tudományi Doktori Iskola
Szerző intézménye
dc.contributor.department
Államtudományi és Nemzetközi Tanulmányok Kar
Szerző intézménye
dc.contributor.department
Alkotmányjogi és Összehasonlító Közjogi Tanszék
Szerző intézménye
dc.contributor.department
Alkotmányjogi Tanszék
Szerző intézménye
dc.contributor.department
Biztonságtudományi Doktori Iskola
Szerző intézménye
dc.contributor.department
Közszervezési és Infotechnológiai Tanszék
Szerző intézménye
dc.contributor.department
Szociológiai Intézet
Szerző intézménye
dc.contributor.department
Kiberbiztonsági Kutatóintézet
Szerző intézménye
dc.contributor.department
Felsőbbfokú Tanulmányok Intézete


A tételhez tartozó fájlok

When Smart Cities Get Smarter via Machine Learning: An In-depth Literature Review
 
 

Ez a tétel a következő gyűjteményekben található meg

A tétel áttekintő adatai

Tallózás a gyűjteményekben

Kategóriák és gyűjtemények
Megjelenés dátuma
Szerző
Cím
Tárgyszó
Feltöltés dátuma
Közszolgálati Online LexikonMagyary ArchívumLudovika Gyűjtemény