著者: アンクル・グプタ & スワガタ・アシュワニ
編集者による画像
人工知能は、電気自動車の充電のアクセシビリティと可用性に革命をもたらす大きな可能性を秘めています。運輸業界が電気自動車への大規模な移行を遂げているため、EV充電の需要が爆発的に増加しています。 6.5年には世界中で2021万台以上のEVが販売され、乗用車販売の9%を占めた。その数は 25 年までに 2030% を超えるはずです。最近の分析では、充電需要を満たすために必要な充電ステーションの数は 10 年までに 2040 倍に増加する必要があると推定されています [1].
図 1: タイプ別の EV 充電ステーションの予測需要
AI アルゴリズムは、よりスマートで応答性の高い充電インフラの構築に役立ちます。しかし、そのメリットを歓迎する一方で、迅速な展開をうまく進める必要があり、それが公平性、透明性、説明責任などの価値観と一致していることを確認する必要もあります。
AI モデルにフィードされるデータセットは、それらの地域での現在の EV の導入、EV の需要、予想される充電器の使用状況に基づいて推奨事項を作成します。ただし、社会経済的要因に基づくバイアスを制御して、送電網上に設置される新しいステーションが公平かつ公平なアクセスを確実にできるようにする必要があります。
無数の科学的研究もあります [2,3] では、プランナーが EV 充電器の場所と設置する充電器の種類を決定する際に、AI と機械学習をどのように活用できるかについて説明しています。 EV 充電グリッドの設計は複雑な問題であり、次のようなさまざまな要因が関係します。
充電器の場所、価格、充電規格の種類、充電速度、エネルギーグリッドのバランス、および需要の予測。 AI がより良い意思決定を行う上で役立つ重要な側面をさらに深く掘り下げてみましょう。
1. 最適な充電ステーションの配置
AI は、膨大なデータセットを処理し、意味のある洞察を抽出することに優れています。この機能は、充電ステーションの最適な場所を決定するときに特に役立ちます。 AI アルゴリズムは、交通パターン、人口密度、地理データなどの要因を分析することで、充電ステーションを戦略的に配置し、アクセシビリティとユーザーの利便性を最大化します。
たとえば、EV 充電ステーションは、交通量の多い通勤ルート沿い、主要高速道路の近く、または EV が密集している地域に必要となる場合があります。高密度の住宅地や商業地では、EV 充電ステーションの需要が高まると考えられます。 AI は人口統計データと人口密度マップを分析して、これらの地域を正確に特定できます。分析するには、データセットに EV 販売、人口増加、都市開発の将来の傾向を組み込む必要があります。
充電ステーションに最適なサイト:
AI アルゴリズムはビッグデータの分析に優れています。これらは、EV 充電ステーションに最適なエリアを決定するのに役立ちます。この評価では、次のようなさまざまな側面が考慮されます。
- 交通パターン: AI は交通の流れと混雑レベルを調べて、使用量の多いエリアを特定します。
- 人口密度: 人口密度が高い場所が優先されるため、最大限のアクセシビリティが確保されます。
- 地理データ: これには、物理的な地形と都市計画の制約を調べて、その適切性を判断することが含まれます。
- 既存の充電ステーションの場所: どのエリアも飽和状態にならず、均等な広がりを維持するため。
- 将来の拡張のための予測分析: AI は、電気自動車の販売、人口動態の変化、都市開発の傾向を使用して、長期計画の指針となる将来の要件を予測します。
図2: 米国のEV充電ステーションの分布を示すヒートマップ
2. 需要予測
効果的な需要予測戦略は、充電ステーションの配置と運用を最適化するために不可欠であり、いくつかの重要な理由から不可欠です。まず、正確な需要予測により、充電ステーションの戦略的な配置が可能になります。 AI 駆動システムは、いつ、どこで充電ニーズが最も高まるかを予測することで、充電インフラの地理的分布を最適化できます。これにより、高い需要が予想されるエリアに充電ステーションを便利に配置できるようになり、都市部から田舎までさまざまなユーザーのアクセスが促進されます。
次に、需要予測は効果的な容量計画に貢献します。 AI は、過去のデータを分析し、季節変動、時間帯パターン、ユーザーの行動などの要素を組み込むことで、各充電ステーションの最適な容量を決定するのに役立ちます。これにより、電力網に過負荷や非効率を引き起こすことなく需要を満たすようにインフラストラクチャが設計されるようになります。需要予測に影響を与える要因を以下に示します。
- EV充電トランザクションデータ:
- 各充電セッションの詳細 (時間、期間、場所)
- 充電セッションごとに消費されるエネルギー
- 充電の種類(急速充電、低速充電)
- 交通量とモビリティデータ:
- 移動パターンを理解するための車両からの GPS データ
- さまざまなエリアおよびさまざまな時間帯の交通流データ
- ユーザー層:
- EV利用者の年齢、性別、居住地
- 天気:
- 気象条件は運転パターンに影響を与える可能性があります
- 社会経済データ:
- 所得水準
- 都市部と農村部
ユーザーの満足度を高めるには、需要を予測することが重要です。ユーザーは、ニーズに合わせた充電インフラストラクチャの恩恵を受け、待ち時間を最小限に抑え、シームレスなエクスペリエンスを提供します。ユーザーの行動や好みを含む多様なデータセットを分析する AI の機能により、パーソナライズされたユーザー中心の需要予測が可能になり、EV 所有者の全体的な満足度が向上します。
3. 動的課金価格モデル
従来の固定価格モデルでは、動的で応答性の高い充電グリッドの可能性を最大限に活用できない可能性があります。 AI は、エネルギー需要、系統負荷、ユーザー行動などのリアルタイム データを分析して、動的な価格設定モデルを実装できます。これにより、充電インフラの利用が最適化されるだけでなく、ユーザーがオフピーク時間に充電することが奨励され、よりバランスの取れた持続可能なエネルギー分配が促進されます。調査研究 [4] EV 充電ステーションの Stackelberg ゲームに基づく動的価格設定スキームに関する研究では、よく練られた価格設定スキームが充電ステーションの利益を増加させながら、充電ステーションの販売価格の引き下げにつながる可能性があるという結論に至りました。消費者とプロバイダーの両方にとってwin-winです。
価格モデルにフィードされるコンポーネント:
- エネルギー需要と系統負荷: AI アルゴリズムは、リアルタイムの電力需要と系統負荷データを利用できます。需要が高いときは価格が上がることもあり、その逆も同様です。
- ユーザーの行動とパターン: 充電頻度、期間、推奨される充電時間などの過去の充電データを分析することは、将来の行動を予測し、それに応じて価格を調整するのに役立ちます。
- 曜日/週および季節性: 料金は、時間帯、曜日、または季節によって、その期間の一般的な使用パターンを考慮して変動する場合があります。
- 充電の種類 (高速充電と低速充電): 充電の種類ごとに異なるレートを設定できます。
図 4: 米国の EV 充電ステーションの価格
動的価格設定モデルは、手頃な価格とアクセスしやすさに役割を果たします。 AI 駆動システムは、オフピーク時間帯や再生可能エネルギー源が豊富な時間帯に低料金を提供することで、さまざまなユーザーにとって充電をより経済的に実行できるようにします。このアプローチは公平性の原則に沿っており、さまざまな所得階層の個人が電動モビリティの利点を確実に享受できるようにします。
電気自動車 (EV) の充電における AI 主導のソリューションの導入は急速に進んでおり、効率、ユーザー エクスペリエンス、系統管理において潜在的なメリットがもたらされています。
ただし、この技術の進歩により、アルゴリズムの公平性に関する重要な考慮事項も生じます。 EV 充電における AI システムが公平かつ公平であることを保証することは、充電インフラへの公平なアクセスを促進するために重要です。
多様かつ代表的なデータ
バイアスを軽減するには、トレーニング データが多様で、ユーザー ベース全体を代表するものであることを確認することが重要です。これには、広範囲の地理的位置、人口統計グループ、および課金シナリオからデータを収集することが含まれます。各データセット内で、トレーニング データに存在するバイアスを特定して修正する必要があります。データセットを選択する際に考慮する必要があるさまざまな側面を以下に示します。
- 地理的多様性:
- 都市部と農村部: 都市部と農村部の両方の環境からのデータを組み込むことで、充電グリッドの設計が包括的であり、多様なコミュニティのニーズに対応できるようになります。
- さまざまな気候: 気候の変化は、充電動作とエネルギー消費に影響を与えます。多様な気候条件を反映したデータセットは、堅牢な AI モデルに貢献します。
- 人口動態の多様性:
- 社会経済的要因: さまざまな社会経済的背景からのデータを含めることで、偏見を回避し、さまざまな所得レベルのユーザーが充電インフラにアクセスできるようにします。
- 文化的な考慮事項: 文化的な好みやライフスタイルの違いは、充電習慣に影響します。文化的なニュアンスを含む多様なデータセットは、より包括的な充電グリッド設計に貢献します。
- 車両の多様性:
- さまざまな EV モデル: 電気自動車のモデルごとに異なる充電要件があります。さまざまな EV からのデータを組み込むことで、充電インフラがさまざまな車両の仕様に確実に対応できるようになります。
- 充電技術: データセットは、急速充電、標準充電、新興技術などのさまざまな充電技術を考慮して、それに応じてグリッド設計を最適化する必要があります。
- 時間的多様性:
- 季節による変動: 充電動作は季節によって異なる場合があります。さまざまな季節をカバーするデータセットにより、AI システムは変化する気象条件に充電グリッドの設計を適応させることができます。
- 時間帯パターン: 1 日を通しての充電需要の変動を理解することは、さまざまな時間枠に合わせて充電インフラストラクチャを最適化するのに役立ちます。
需要予測 (たとえば、次の EV 充電ステーションの設置場所の予測) のための AI モデルを構築する際には、上記のすべての機能を含む多様なデータセットが厳選されていることを確認することが重要です。
特徴が厳選されたら、データセットのバランスにアクセスすることが重要です。データセットの不均衡は、偏った結果をもたらす可能性があります。グラフには、年齢や車両タイプの好みなど、ピボットされた機能の一部についてバランスの取れたデータが表示されます。
図 5: 年齢別の EV 充電ステーション配置モデルのバランスの取れた機能
図 6: 車両タイプ別の EV 充電ステーション配置モデルのバランスの取れた機能
アルゴリズム的透明性
透明性は、AI の偏見に対処するための基礎です。充電アルゴリズムは透明性を保つように設計され、充電速度、最適な時間、その他の重要な要素に関する決定がどのように行われるかについての洞察をユーザーに提供する必要があります。アルゴリズムの意思決定プロセスを理解することで信頼が醸成され、ユーザーは充電プロバイダーに責任を負うことができます。
LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explains) は、AI 予測の説明可能性を高める上で重要な役割を果たします。 LIME は、複雑な機械学習モデルの予測に近似する解釈可能なモデルを作成することにより、さまざまな機能がこれらの予測にどのような影響を与えるかについての洞察を提供します。たとえば、EV 充電ステーションの配置のコンテキストでは、LIME は、充電ステーションを配置するというモデルの推奨の背後にある理由を明らかにするのに役立ちます。以下の説明プロットでは、予測にプラスに寄与する特徴 (EV 充電ステーションをその場所に配置する) x) 社会経済的地位の影響を大きく受けます。交通量と人口密度は予測に悪影響を与えます。これは単なる仮説のデータセットと分析であり、実際の予測は大きく異なる可能性があります。このプロットの目的は、特定の予測がどのように行われるかを説明するために LIME がどれほど強力であるかを示すこと、つまりどの特徴が他の特徴よりも重要であるかを示すことです。
図 7: LIME を使用した EV 充電ステーション予測のための説明可能な AI
EVI-Equity: NREL が開発した株式モデルのための電気自動車インフラストラクチャ [5] は、包括的な高解像度分析を使用して、全国的な電気自動車 (EV) 充電インフラの公平性を測定するための素晴らしいツールです。これは、関係者が EV 充電インフラの公平性特性を調査できるようにする視覚化マップを提供し、結果を簡単に検査して理解できるようにします。たとえば。以下のグラフは、シカゴ広域地域に適用した場合、収入と人種に基づいて異なる充電アクセスとそれに伴う EV の導入を示しています。
図 8: シカゴ広域地域の EVI-株式モデルの結果
ユーザーのプライバシーの保護
コネクテッドカーの急速な台頭により、車両からクラウドにストリーミングされるデータ量が増加しています。これには、バッテリー容量、残りの航続可能距離、空調制御などのユーザー設定などの車両指標だけでなく、加速/ブレーキ速度、ビデオおよび音声フィード、アンチブレーキ/車線逸脱センサーの作動などのドライバーの行動指標も含まれます。これらの指標が不当に使用されると、ドライバーの行動プロファイルを作成するために使用され、ひいては意思決定にバイアスが加えられる可能性があります。
AI がこの膨大な量のユーザー データを処理して充電グリッドの配置を最適化するにつれて、プライバシーが最大の懸念事項になります。プライバシーバイデザインの原則を実装することで、AI 主導の充電インフラストラクチャがユーザーのプライバシーを尊重し、データ保護規制に準拠することが保証されます。
責任あるデータ処理のためのプライバシー テクニック:
- 匿名化: 匿名化には、データ ストリームから個人を特定できる情報を削除または暗号化することが含まれます。特定の個人からのデータを切り離すことにより、指標を特定の要因まで追跡することが大幅に困難になります。
- 集計: 集計には、複数のデータ ポイントを組み合わせて一般化された概要を形成することが含まれます。 AI は、個々のドライバーの行動指標を処理する代わりに、より大規模なデータセット全体で集約されたパターンを分析できます。これにより、個々のドライバーのプライバシーが保護されるだけでなく、充電グリッドの決定が特定のユーザー プロファイルではなく全体的な傾向に基づいて行われるようになります。
- 差分プライバシー: 差分プライバシーにより、個々のデータ ポイントにノイズやランダム性が追加されるため、データセットに対する 1 人のユーザーの貢献を判断することが困難になります。この技術はデータの有用性とプライバシー保護のバランスをとり、AI がドライバー個人のプライバシーを損なうことなく正確な充電グリッドの最適化を生成できるようにします。
- 準同型暗号化: 準同型暗号化を使用すると、暗号化されたデータを復号化せずに計算できます。この技術により、AI が暗号化されたドライバーの行動指標を分析できるようになり、最適化プロセス全体を通じて個々のユーザーのプライバシーが確実に維持されます。これは、データに基づく洞察とプライバシー保護のバランスを取るための強力なツールです。
電気自動車(EV)の世界的な導入が勢いを増す中、AIを組み込んだ充電ネットワークは有望な機会と重大な責任の両方に直面しています。彼らの使命には、公平性と説明責任を優先しながら、ローカル送電網の回復力を確保しながら、ドライバーに利便性と信頼性を提供することが含まれます。課題は複雑ですが、よりきれいな大気や気候変動の緩和から、エネルギー自立の達成、次世代スキルの開発の促進に至るまで、潜在的な将来の利益は計り知れません。
このビジョンを実現する上での AI と機械学習の極めて重要な役割は、どれだけ強調してもしすぎることはありません。これらのテクノロジーは、シリアル化され、パーソナライズされた課金を大規模に調整し、数百万のユーザーに対応できる可能性を秘めています。ただし、国民の信頼を確保するには、これらのシステムを駆動するアルゴリズムは、アクセシビリティと信頼性を強化しながら、公平性と透明性の原則を中心とする必要があります。
【3] 異種電気自動車フリート向けのデータ駆動型スマート充電 – ScienceDirect
【4] ユーザー満足度を考慮した Stackelberg ゲームに基づく太陽光発電充電ステーションにおける電気自動車の動的価格設定スキーム – ScienceDirect
【5] EVI-Equity: 株式モデル用の電気自動車インフラストラクチャ |交通とモビリティの研究 | NREL
スワガタ・アシュワニ は、分析とビッグ データの豊富な背景を持つ、経験豊富なデータ サイエンティストです。現在、Boomi の主席データ サイエンティストを務める Swagata は、データの力を活用してイノベーションと効率性を推進する上で重要な役割を果たしています。彼女はその役割において、会社の生成 AI イニシアチブを主導する上で重要な役割を果たしています。彼女は、SF Women in Data の支部長でもあり、さまざまなデータの役割に就いている女性を称賛するための女性のための豊かなコミュニティの構築を促進しています。
アンクル・グプタ 持続可能性、輸送、電気通信、インフラストラクチャの分野にわたる XNUMX 年の経験を持つエンジニアリング リーダーです。 現在、Uber でエンジニアリング マネージャーの役職を務めています。 この役割において、彼は Uber の車両プラットフォームの進歩を推進する上で極めて重要な役割を果たし、最先端の電気自動車とコネクテッドビークルの統合を通じてゼロエミッションの未来に向けた取り組みを主導しています。
- SEO を活用したコンテンツと PR 配信。 今日増幅されます。
- PlatoData.Network 垂直生成 Ai。 自分自身に力を与えましょう。 こちらからアクセスしてください。
- プラトアイストリーム。 Web3 インテリジェンス。 知識増幅。 こちらからアクセスしてください。
- プラトンESG。 カーボン、 クリーンテック、 エネルギー、 環境、 太陽、 廃棄物管理。 こちらからアクセスしてください。
- プラトンヘルス。 バイオテクノロジーと臨床試験のインテリジェンス。 こちらからアクセスしてください。
- 情報源: https://www.kdnuggets.com/leveraging-ai-to-design-fair-and-equitable-ev-charging-grids?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=leveraging-ai-to-design-fair-and-equitable-ev-charging-grids
- :は
- :not
- :どこ
- 1
- 2021
- 2030
- 7
- 8
- a
- 能力
- 私たちについて
- 上記の.
- 豊富な
- アクセス
- 接近性
- アクセス可能な
- それに応じて
- 説明責任
- 責任がある
- 会計
- 正確な
- 達成する
- 越えて
- アクティベーション
- 適応する
- 加えます
- アドレッシング
- 追加
- 調整します
- 養子縁組
- アドバンス
- 前進
- 影響を及ぼす
- 年齢
- 凝集
- AI
- AIモデル
- AIシステム
- エイズ
- 空気
- アルゴリズム
- アルゴリズムの
- アルゴリズム
- 整列
- すべて
- 許す
- ことができます
- 沿って
- また
- しかし
- 量
- an
- 分析
- 分析論
- 分析します
- 分析する
- および
- とインフラ
- 予期された
- どれか
- 適用された
- アプローチ
- 近似
- です
- AREA
- エリア
- 周りに
- 人工の
- 人工知能
- AS
- 側面
- 評価
- 関連する
- At
- オーディオ
- 賃貸条件の詳細・契約費用のお見積り等について
- 避ける
- バック
- 背景
- 背景
- バランスのとれた
- バランシング
- ベース
- ベース
- バッテリー
- BE
- になる
- 行動
- 背後に
- さ
- 以下
- 恩恵
- 利点
- BEST
- より良いです
- の間に
- バイアス
- 偏った
- バイアス
- ビッグ
- ビッグデータ
- 両言語で
- 持参
- 広い
- 建物
- 忙しい
- 焙煎が極度に未発達や過発達のコーヒーにて、クロロゲン酸の味わいへの影響は強くなり、金属を思わせる味わいと乾いたマウスフィールを感じさせます。
- by
- 缶
- 機能
- 容量
- 自動車
- キャリー
- 応じます
- ケータリング
- ケータリング
- 原因
- 祝う
- セル
- センター
- 課題
- 挑戦
- 変化する
- 変化
- 章
- 特性
- チャージ
- 充電
- 充電ステーション
- シカゴ
- クリーナー
- 気候
- 気候変動
- クラウド
- 収集
- 集団
- 結合
- コマーシャル
- コミュニティ
- コミュニティ
- 通勤
- 会社
- 複雑な
- 包括的な
- 妥協する
- 計算
- 懸念
- 結論
- 条件
- 混雑
- 交流
- 検討事項
- 見なさ
- 考えると
- 制約
- 消費
- consumer
- 消費
- コンテキスト
- 貢献する
- 貢献する
- 貢献
- コントロール
- 利便性
- 便利に
- 礎石
- 可能性
- カバーする
- 細工された
- 作ります
- 作成
- 重大な
- 重大な
- 文化的な
- キュレーション
- 電流プローブ
- 現在
- 最先端
- データ
- データポイント
- データ保護
- データサイエンティスト
- データ駆動型の
- データセット
- 中
- 十年
- 決めます
- 決定
- 意思決定
- 決定
- より深い
- 深く
- 需要
- 人口動態
- 人口動態
- 密度
- 出発
- 展開
- 設計
- 設計
- 設計
- デザイン
- 決定する
- 決定
- 発展した
- 開発
- の違い
- 異なります
- 話し合います
- 異なる
- 明確な
- ディストリビューション
- ダイビング
- 異なる
- 多様性
- ドメイン
- ドライブ
- ドライバー
- ドライバー
- 運転
- デュレーション
- 間に
- ダイナミック
- 各
- 簡単に
- 効果的な
- 効率
- 電気
- 電気自動車
- 電気自動車
- 電気
- 新興の
- 新技術
- enable
- 可能
- 有効にする
- 包含する
- 励ます
- では使用できません
- 暗号化
- エネルギー
- エネルギー消費
- エンジニアリング
- 強化
- 確保
- 確実に
- 確保する
- 全体
- 環境
- 公平な
- 株式
- 本質的な
- 推定
- エーテル(ETH)
- EV
- さらに
- EVS
- 調べる
- 調べる
- 例
- 超えます
- 拡大
- 予想される
- 体験
- 説明する
- 説明可能
- 説明可能なAI
- 顔
- 要因
- フェア
- 公平
- 素晴らしい
- スピーディー
- 特徴
- 固定の
- フロー
- 流れ
- フォーム
- 助長
- 育てる
- 周波数
- から
- 結実
- フル
- 未来
- 利益
- ゲーム
- 性別
- 一般化
- 生成する
- 生々しい
- 生成AI
- 地理的
- 与えられた
- グローバル
- でログイン
- グラフ
- グラフ
- 大きい
- グリッド
- グループの
- 成長する
- 成長性
- ガイド
- グプタ
- ハンドリング
- もっと強く
- ハーネス
- 利用する
- 持ってる
- he
- 助けます
- ことができます
- 彼女の
- ハイ
- 高解像度の
- より高い
- 最高
- 非常に
- 高速道路
- 歴史的
- 保持している
- HOURS
- 認定条件
- しかしながら
- HTTPS
- 特定され
- 識別する
- if
- 説明する
- 不均衡な
- 計り知れない
- 影響
- 影響を受けた
- 実装する
- 実装
- 重要性
- 重要
- in
- 含ま
- 含めて
- 包括的
- 所得
- 組み込む
- 組み込む
- 増加した
- の増加
- 独立性
- 個人
- 個人
- 産業を変えます
- 非効率
- 影響
- 情報
- インフラ
- 注入された
- イニシアチブ
- 革新的手法
- 洞察
- install
- を取得する必要がある者
- 統合
- インテリジェンス
- に
- 複雑な
- 関与
- IT
- 裁判官
- ただ
- KDナゲット
- キー
- より大きい
- つながる
- リーダー
- 主要な
- 学習
- ツェッペリン
- レベル
- 活用
- 生活
- ライフスタイル
- 可能性が高い
- ライム
- リストされた
- 負荷
- ローカル
- 位置して
- 場所
- 場所
- 長期的
- LOOKS
- 下側
- 機械
- 機械学習
- 製
- 維持する
- 主要な
- make
- 作成
- 管理
- マネージャー
- 地図
- ゲレンデマップ
- 市場
- 質量
- 大量採用
- 大規模な
- 最大化します
- 五月..
- 意味のある
- 計測
- 大会
- メトリック
- かもしれない
- 百万
- 何百万
- 最小化
- ミッション
- 軽減する
- 緩和
- モビリティ
- モデル
- 弾み
- 他には?
- の試合に
- しなければなりません
- 無数の
- 全国の
- ナビゲート
- 近く
- 必要
- 必要とされる
- ニーズ
- マイナスに
- ネットワーク
- 新作
- 次の
- 次世代
- ノイズ
- ニュアンス
- 数
- of
- 提供すること
- on
- の
- 操作
- 機会
- 最適な
- 最適化
- 最適化
- 最適化
- 最適化
- or
- オーケストレーション
- 注文
- その他
- その他
- が
- 全体
- 誇張した
- 最高の
- 特定の
- 特に
- パターン
- 以下のために
- 期間
- カスタマイズ
- 個人的に
- 物理的な
- ピッキング
- 極めて重要な
- 場所
- 配置
- 配置
- 場所
- 計画
- プラットフォーム
- プラトン
- プラトンデータインテリジェンス
- プラトデータ
- プレイ
- 演劇
- プロット
- ポイント
- 人口
- 位置
- 積極的に
- 潜在的な
- 電力
- 送電網
- 強力な
- 予測する
- 予測
- 予測
- 予測
- プ
- 優先
- 現在
- ブランド
- 価格、またオプションについて
- 価格設定
- 価格モデル
- 校長
- 原則
- 優先順位付け
- 優先順位
- プライバシー
- 問題
- プロセス
- ラボレーション
- 処理
- プロフィール
- 対応プロファイル
- 利益
- プロジェクト
- 投影
- 約束
- 有望
- 推進
- 保護
- プロバイダー
- プロバイダ
- は、大阪で
- 提供
- 公共
- 公共の信頼
- 目的
- PWC
- レース
- 提起
- ランダム
- 範囲
- 測距
- 急速な
- 急速に
- レート
- 価格表
- むしろ
- リアル
- 実生活
- への
- リアルタイムデータ
- 理由は
- おすすめ
- 提言
- 修正済み
- 削減
- 反射
- に対する
- 地域
- 規制
- 信頼性
- 残り
- 除去
- 再生可能な
- 再生可能エネルギー
- 代表者
- の提出が必要です
- 要件
- 研究
- 住宅の
- 回復力
- 敬意
- 責任
- 責任
- 反応する
- 結果
- 明らかにする
- 革命
- 富裕層
- 上昇
- 堅牢な
- 職種
- 役割
- ルート
- 農村
- 農村部
- s
- 保障措置
- セールス
- 満足
- 言う
- 規模
- シナリオ
- スキーム
- 科学的な
- 科学者
- シームレス
- シーズン
- 季節の
- 味付け
- 季節
- 安全に
- 販売
- センサー
- サービング
- セッション
- セッションに
- 設定
- いくつかの
- 彼女
- シフト
- シフト
- すべき
- 表示する
- 展示の
- 重要
- 著しく
- ウェブサイト
- スキル
- 遅く
- スマート
- 賢い
- So
- 社会経済的
- 売ら
- ソリューション
- 一部
- ソース
- 緊張
- 特定の
- 仕様
- スピード
- 広がる
- ステークホルダー
- 標準
- 駅
- ステーション
- Status:
- 戦略的
- 戦略的に
- 戦略
- 流れ
- ストリーミング配信
- ストライキ
- 研究
- 勉強
- そのような
- 3つの柱
- 持続可能な
- 持続可能なエネルギー
- システム
- 技術
- テクニック
- 技術の
- テクノロジー
- テレコミュニケーション
- より
- それ
- グラフ
- アプリ環境に合わせて
- そこ。
- ボーマン
- 彼ら
- この
- それらの
- 介して
- 全体
- 従って
- 時間
- <font style="vertical-align: inherit;">回数</font>
- 〜へ
- ツール
- に向かって
- トレース
- トラフィック
- トレーニング
- トランザクション
- 透明性
- トランスペアレント
- 輸送サービス
- 旅行
- トレンド
- 信頼
- type
- 典型的な
- ユーバー
- 不偏
- 被災者
- わかる
- 理解する
- 都市
- us
- 使用法
- 中古
- ユーザー
- 操作方法
- ユーザーのプライバシー
- ユーザー中心
- users
- 使用されます
- ユーティリティ
- 活用する
- 貴重な
- 価値観
- バリエーション
- 多様
- さまざまな
- 変わります
- 広大な
- 自動車
- 車
- 対
- 実行可能な
- バイス
- ビデオ
- ビジョン
- 可視化
- vs
- wait
- we
- 天気
- 週間
- 歓迎
- WELL
- した
- この試験は
- いつ
- while
- 意志
- Win-Winな関係
- 以内
- 無し
- レディース
- でしょう
- X
- ゼファーネット