EnerVMAS: Virtual agent organizations to optimize energy consumption using intelligent temperature calibration

  1. González-Briones, A.
  2. Prieto, J.
  3. Corchado, J.M.
  4. Demazeau, Y.
Büchersammlung:
Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)

ISSN: 1611-3349,  0302-9743

ISBN: 9783319926384

Datum der Publikation: 2018

Ausgabe: 10870 LNAI

Seiten: 387-398

Art: Konferenz-Beitrag

DOI: 10.1007/978-3-319-92639-1_32 GOOGLE SCHOLAR
Datenquelle: Scopus