Anwendungspotenziale von Machine Learning in der Optimierung herkömmlicher Heizungsanlagen

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Signatur
EBZ.1.3.2. Meck

Abschlussarbeit zur Erlangung des akademischen Grades Bachelor of Arts Real Estate an der EBZ Business School, University of Applied Sciences, Bochum

Verfasser: Meckenstock, Nils Daniel (Verfasser)

Verfasserangabe: Nils Daniel Meckenstock

Jahr: 2023

Verlag: Bochum, EBZ Business School

Abschlussarbeit

verfügbar

Exemplare

Status	Signatur	Standort 2	Frist	Barcode	Vorbestellungen
Status: Präsenzbestand	Signatur: EBZ.1.3.2. Meck	Standort 2:	Frist:	Barcode: 021225C	Vorbestellungen: 0

Systematik: EBZ.1.3.2.

Beschreibung: 106 Seiten, Illustrationen, Diagramme

Fußnote: Erster Prüfer: Prof. Dr.-Ing. Heiko Gsell (EBZ Business School, Bochum), Zweiter Prüfer: Andre Beblek (EBZ Business School, Bochum)