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A highly configurable framework for large-scale thermal building data generation to drive machine learning research
more| Titel | A highly configurable framework for large-scale thermal building data generation to drive machine learning research |
|---|---|
| Medien | SIMULATION |
| Verfasser | M.Sc. Thomas Krug, M.Sc. Fabian Raisch, Dominik Aimer, M.Sc. Markus Wirnsberger, M.Sc. Ferdinand Sigg, Felix Koch, TT-Prof. Dr. Benjamin Schäfer, Prof. Dr. Benjamin Tischler |
| Veröffentlichungsdatum | 2026-07-19 |
| Zitation | Krug, Thomas; Raisch, Fabian; Aimer, Dominik; Wirnsberger, Markus; Sigg, Ferdinand; Koch, Felix; Schäfer, Benjamin; Tischler, Benjamin (2026): A highly configurable framework for large-scale thermal building data generation to drive machine learning research. SIMULATION. DOI: 10.1177/00375497261465009 |