Literatur vom gleichen Autor/der gleichen Autor*in
plus bei Google Scholar

Bibliografische Daten exportieren
 

The DEBS 2020 grand challenge

Titelangaben

Gulisano, Vincenzo ; Jorde, Daniel ; Mayer, Ruben ; Najdataei, Hannaneh ; Palyvos-Giannas, Dimitris:
The DEBS 2020 grand challenge.
In: Proceedings of the 14th ACM International Conference on Distributed and Event-Based Systems. - New York : Association for Computing Machinery , 2020 . - S. 183-186
ISBN 978-1-4503-8028-7
DOI: https://doi.org/10.1145/3401025.3402684

Abstract

The ACM DEBS 2020 Grand Challenge is the tenth in a series of challenges which seek to provide a common ground and evaluation criteria for a competition aimed at both research and industrial event-based systems. The focus of the ACM DEBS 2020 Grand Challenge is on Non-Intrusive Load Monitoring (NILM). The goal of the challenge is to detect when appliances contributing to an aggregated stream of voltage and current readings from a smart meter are switched on or off. NILM is leveraged in many contexts, ranging from monitoring of energy consumption to home automation. This paper describes the specifics of the data streams provided in the challenge, as well as the benchmarking platform that supports the testing of the solutions submitted by the participants.

Weitere Angaben

Publikationsform: Aufsatz in einem Buch
Begutachteter Beitrag: Ja
Institutionen der Universität: Fakultäten
Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik
Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik > Institut für Informatik > Lehrstuhl Data Systems
Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik > Institut für Informatik > Lehrstuhl Data Systems > Lehrstuhl Data Systems - Univ.-Prof. Dr. Ruben Mayer
Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik > Institut für Informatik
Titel an der UBT entstanden: Nein
Themengebiete aus DDC: 000 Informatik,Informationswissenschaft, allgemeine Werke > 004 Informatik
Eingestellt am: 25 Apr 2023 10:58
Letzte Änderung: 05 Feb 2024 07:36
URI: https://eref.uni-bayreuth.de/id/eprint/76038