Автор: Анкур Гупта и Свагата Ашвани
Изображение от редактора
Искусственный интеллект обещает революционизировать доступность и доступность зарядки электромобилей. Спрос на зарядку электромобилей стремительно растет, поскольку транспортная отрасль переживает массовый переход на электромобили. В 6.5 году по всему миру было продано более 2021 миллионов электромобилей, что составляет 9% продаж легковых автомобилей. К 25 году это число должно превысить 2030%. Согласно недавнему анализу, количество зарядных станций, необходимых для удовлетворения спроса на зарядку, должно вырасти в 10 раз к 2040 году [1].
Рисунок 1. Прогнозируемый спрос на зарядные станции для электромобилей по типам
Алгоритмы искусственного интеллекта могут помочь создать более интеллектуальную и более быстро реагирующую инфраструктуру зарядки. Однако, поскольку мы приветствуем преимущества, мы также должны ориентироваться в быстром развертывании, нам также необходимо гарантировать, что оно соответствует таким ценностям, как справедливость, прозрачность и подотчетность.
Наборы данных, которые используются в моделях искусственного интеллекта, будут основывать свои рекомендации на текущем внедрении электромобилей в этих областях, спросе на электромобили и ожидаемом использовании зарядных устройств. Однако нам необходимо контролировать предвзятость, основанную на социально-экономических факторах, чтобы гарантировать, что новые станции, включенные в сеть, обеспечат справедливый и равноправный доступ.
Существует также множество научных исследований [2,3], в которых обсуждается, как можно использовать искусственный интеллект и машинное обучение, чтобы помочь планировщикам решить, где найти зарядные устройства для электромобилей и какой тип зарядных устройств установить. Проектирование сети зарядки электромобилей — сложная проблема, на которую влияют различные факторы, в том числе
местоположение зарядного устройства, цены, тип стандарта зарядки, скорость зарядки, балансировка энергосистемы, а также прогнозирование спроса. Давайте углубимся в ключевые аспекты, в которых ИИ может помочь нам принять лучшее решение.
1. Оптимальное размещение зарядной станции.
ИИ превосходно справляется с обработкой огромных наборов данных и извлечением значимой информации. Эта возможность становится особенно ценной при определении оптимальных мест для зарядных станций. Анализируя такие факторы, как характер дорожного движения, плотность населения и географические данные, алгоритмы искусственного интеллекта могут стратегически размещать зарядные станции, чтобы максимизировать доступность и удобство для пользователей.
Например, зарядные станции для электромобилей могут потребоваться вдоль оживленных маршрутов, рядом с основными автомагистралями или в районах с высокой концентрацией электромобилей. В жилых и коммерческих районах с высокой плотностью населения, вероятно, будет более высокий спрос на зарядные станции для электромобилей. ИИ может анализировать демографические данные и карты плотности населения, чтобы точно определить эти районы. Для анализа наборы данных должны учитывать будущие тенденции продаж электромобилей, роста населения и городского развития.
Лучший сайт для зарядных станций:
Алгоритмы искусственного интеллекта превосходно анализируют большие данные. Они могут помочь определить лучшие места для зарядных станций для электромобилей. В этой оценке рассматриваются различные аспекты, в том числе:
- Модели трафика: ИИ анализирует транспортные потоки и уровни перегруженности, чтобы определить области с высокой нагрузкой.
- Плотность населения: Приоритет отдается местам с высокой плотностью населения, что обеспечивает максимальную доступность.
- Географические данные: сюда входит изучение физической местности и ограничений городского планирования, чтобы оценить их целесообразность.
- Расположение существующих зарядных станций: чтобы не загружать какую-либо территорию и поддерживать равномерное распределение.
- Прогнозный анализ для будущего расширения: ИИ использует тенденции в продажах электромобилей, демографические сдвиги и городское развитие, чтобы прогнозировать будущие потребности, которые определяют долгосрочное планирование.
Рисунок 2: Тепловая карта, показывающая расположение зарядных станций для электромобилей в США.
2. Прогнозирование спроса
Эффективная стратегия прогнозирования спроса имеет решающее значение для оптимизации размещения и эксплуатации зарядных станций и необходима по нескольким важным причинам. Во-первых, точное прогнозирование спроса позволяет стратегически разместить зарядные станции. Прогнозируя, когда и где потребность в зарядке будет самой высокой, системы на базе искусственного интеллекта могут оптимизировать географическое распределение инфраструктуры зарядки. Это гарантирует, что зарядные станции будут удобно расположены в районах с ожидаемым высоким спросом, обеспечивая доступность для широкого круга пользователей в городских и сельских районах.
Во-вторых, прогнозирование спроса способствует эффективному планированию мощностей. Анализируя исторические данные и учитывая такие факторы, как сезонные колебания, время суток и поведение пользователей, ИИ может помочь определить оптимальную мощность для каждой зарядной станции. Это гарантирует, что инфраструктура спроектирована так, чтобы удовлетворить спрос, не вызывая перегрузок или неэффективности энергосистемы. Ниже перечислены факторы, влияющие на прогнозирование спроса.
- Данные о транзакции зарядки электромобилей:
- Подробная информация о каждом сеансе зарядки (время, продолжительность, место)
- Энергия, потребляемая за сеанс зарядки
- Тип зарядки (быстрая зарядка, медленная зарядка)
- Данные о трафике и мобильности:
- GPS-данные от транспортных средств для понимания схем поездок
- Данные о транспортном потоке в разных районах и в разное время суток
- Демография пользователей:
- Возраст, пол и место проживания пользователей электромобилей
- Погода:
- Погодные условия могут повлиять на стиль вождения
- Социально-экономические данные:
- Уровень дохода
- Городские и сельские районы
Прогнозирование спроса имеет решающее значение для удовлетворенности пользователей. Пользователи получают выгоду от инфраструктуры зарядки, которая соответствует их потребностям, минимизирует время ожидания и обеспечивает бесперебойную работу. Способность искусственного интеллекта анализировать разнообразные наборы данных, включая поведение и предпочтения пользователей, позволяет персонализировать и ориентировать пользователя на прогнозирование спроса, повышая общую удовлетворенность владельцев электромобилей.
3. Модели ценообразования с динамической начислением платы
Традиционные модели с фиксированными ценами могут не использовать весь потенциал динамичной и гибкой сети взимания платы. ИИ может анализировать данные в реальном времени, включая спрос на энергию, нагрузку сети и поведение пользователей, для реализации моделей динамического ценообразования. Это не только оптимизирует использование инфраструктуры зарядки, но и побуждает пользователей заряжать электроэнергию в непиковые часы, способствуя более сбалансированному и устойчивому распределению энергии. Исследование [4] на схеме динамического ценообразования на основе игры Штакельберга для зарядных станций электромобилей привело к выводу, что хорошо продуманная схема ценообразования может привести к снижению отпускной цены зарядной станции при одновременном увеличении прибыли станции; беспроигрышный вариант как для потребителя, так и для поставщика.
Компоненты, входящие в модель ценообразования:
- Потребность в энергии и нагрузка на сеть: Алгоритмы искусственного интеллекта могут использовать данные о спросе на электроэнергию и нагрузке сети в режиме реального времени. Во время высокого спроса цены могут быть увеличены, и наоборот.
- Поведение пользователей и шаблоны: Анализ исторических данных о взимании платы, включая частоту, продолжительность и предпочтительное время взимания платы, помогает прогнозировать будущее поведение и соответствующим образом корректировать цены.
- Время дня/недели и сезонность: Цены могут варьироваться в зависимости от времени суток, дня недели или сезона, с учетом типичных моделей использования в эти периоды.
- Тип зарядки (быстрая или медленная зарядка): Для разных типов зарядки могут быть установлены разные тарифы.
Рисунок 4. Цены на зарядные станции для электромобилей в США.
Модели динамического ценообразования играют важную роль в обеспечении ценовой доступности и доступности. Предлагая более низкие цены в часы пик или когда возобновляемые источники энергии в изобилии, системы на базе искусственного интеллекта делают электрическую зарядку более экономически выгодной для широкого круга пользователей. Этот подход соответствует принципам справедливости, гарантируя, что преимущества электрической мобильности будут доступны людям с разными доходами.
Внедрение решений на основе искусственного интеллекта для зарядки электромобилей (EV) быстро развивается, предлагая потенциальные преимущества в эффективности, пользовательском опыте и управлении сетью.
Однако этот технологический прогресс также поднимает важные вопросы, касающиеся алгоритмической справедливости. Обеспечение справедливого и беспристрастного использования систем искусственного интеллекта в зарядке электромобилей имеет решающее значение для обеспечения справедливого доступа к инфраструктуре зарядки.
Разнообразные и репрезентативные данные
Чтобы смягчить предвзятость, крайне важно обеспечить, чтобы данные обучения были разнообразными и репрезентативными для всей пользовательской базы. Это предполагает сбор данных из широкого спектра географических мест, демографических групп и сценариев взимания платы. В каждом наборе данных необходимо выявлять и исправлять ошибки, присутствующие в обучающих данных. Ниже приведены различные аспекты, которые необходимо учитывать при выборе наборов данных:
- Географическое разнообразие:
- Городские и сельские районы: объединение данных как из городской, так и из сельской местности гарантирует, что проекты зарядных сетей будут инклюзивными и удовлетворят потребности различных сообществ.
- Разный климат. Изменения климата влияют на поведение зарядки и потребление энергии. Наборы данных, отражающие разнообразные климатические условия, способствуют созданию надежных моделей ИИ.
- Демографическое разнообразие:
- Социально-экономические факторы. Включение данных из различных социально-экономических слоев помогает избежать предвзятости и гарантирует доступность инфраструктуры зарядки для пользователей с разными уровнями доходов.
- Культурные соображения: Культурные предпочтения и различия в образе жизни влияют на привычки взимания платы. Разнообразные наборы данных, охватывающие культурные нюансы, способствуют более инклюзивному проектированию сетей зарядки.
- Разнообразие транспортных средств:
- Различные модели электромобилей. Разные модели электромобилей имеют разные требования к зарядке. Объединение данных с различных электромобилей гарантирует, что зарядная инфраструктура будет соответствовать спецификациям различных транспортных средств.
- Технологии зарядки: наборы данных должны учитывать различные технологии зарядки, включая быструю зарядку, стандартную зарядку и новые технологии, чтобы соответствующим образом оптимизировать конструкции сетей.
- Временное разнообразие:
- Сезонные колебания. Режим зарядки может меняться в зависимости от сезона. Наборы данных, охватывающие разные сезоны, позволяют системам искусственного интеллекта адаптировать конструкцию зарядных сетей к изменяющимся погодным условиям.
- Динамика времени суток. Понимание изменений спроса на зарядку в течение дня помогает оптимизировать инфраструктуру зарядки для разных периодов времени.
При построении модели искусственного интеллекта для прогнозирования спроса (скажем, при прогнозировании места размещения следующей зарядной станции для электромобилей) крайне важно обеспечить наличие разнообразного набора данных, включающего все вышеперечисленные функции.
После того как функции подобраны, важно ли получить доступ к балансу набора данных? Несбалансированный набор данных может привести к искаженным и предвзятым результатам. На графиках показаны сбалансированные данные для некоторых сводных функций, таких как возраст и предпочтение типа транспортного средства.
Рисунок 5. Сбалансированные характеристики модели размещения зарядных станций для электромобилей по возрастам.
Рисунок 6. Сбалансированные функции для модели размещения зарядной станции для электромобилей по типу транспортного средства.
Алгоритмическая прозрачность
Прозрачность — краеугольный камень борьбы с предвзятостью в сфере ИИ. Алгоритмы взимания платы должны быть прозрачными и предоставлять пользователям информацию о том, как принимаются решения относительно ставок взимания платы, оптимального времени и других важных факторов. Понимание процесса принятия решений алгоритмом способствует доверию и позволяет пользователям привлекать к ответственности поставщиков услуг по взиманию платы.
LIME (локальные интерпретируемые модельно-агностические объяснения) играет решающую роль в повышении объяснимости прогнозов ИИ. Создавая интерпретируемые модели, которые аппроксимируют прогнозы сложных моделей машинного обучения, LIME дает представление о том, как различные функции влияют на эти прогнозы. Например, в контексте размещения зарядной станции для электромобилей LIME может помочь раскрыть причины, лежащие в основе рекомендации модели по размещению зарядной станции (на поясняющем графике ниже), особенности, которые положительно влияют на прогноз (размещение зарядной станции для электромобилей в определенном месте). x) сильно зависит от социально-экономического статуса. Транспортное движение и плотность населения отрицательно влияют на прогноз. Это всего лишь гипотетический набор данных и анализ, и прогнозы в реальной жизни могут сильно различаться. Цель этого графика — показать, насколько мощным может быть LIME, чтобы объяснить, как делается тот или иной прогноз — какие функции имеют большее значение по сравнению с другими.
Рисунок 7. Объяснимый ИИ для прогнозирования зарядной станции электромобилей с использованием LIME.
EVI-Equity: инфраструктура электромобилей для модели акционерного капитала, разработанная NREL [5] — фантастический инструмент для измерения эффективности общенациональной инфраструктуры зарядки электромобилей (EV) с использованием комплексного анализа с высоким разрешением. Он предоставляет карту визуализации, позволяющую заинтересованным сторонам изучить характеристики справедливости инфраструктуры зарядки электромобилей, что упрощает проверку и понимание результатов. Например. Применительно к большому региону Чикаго график ниже иллюстрирует несопоставимый доступ к зарядке и связанное с этим внедрение электромобилей в зависимости от дохода и расы.
Рисунок 8. Результаты модели EVI-Equity для региона Большого Чикаго.
Защита конфиденциальности пользователей
С быстрым ростом количества подключенных транспортных средств увеличивается объем данных, передаваемых с транспортных средств в облако. Сюда входят не только показатели автомобиля, такие как емкость аккумулятора, оставшийся запас хода, пользовательские настройки, такие как климат-контроль, но также показатели поведения водителя, такие как скорость ускорения/торможения, видео- и аудиопотоки, активация датчика антиторможения/схода с полосы движения. Эти показатели, если их использовать несправедливо, могут быть использованы для создания поведенческого профиля водителя и, в свою очередь, внести предвзятость в процесс принятия решений.
Поскольку ИИ обрабатывает этот огромный объем пользовательских данных для оптимизации размещения зарядной сети, конфиденциальность становится первостепенной проблемой. Внедрение принципов конфиденциальности гарантирует, что инфраструктура зарядки на основе искусственного интеллекта уважает конфиденциальность пользователей и соответствует правилам защиты данных.
Методы конфиденциальности для ответственной обработки данных:
- Анонимизация: Анонимизация предполагает удаление или шифрование личной информации из потока данных. Из-за отделения данных от конкретных людей становится значительно сложнее отследить показатели до конкретного фактора.
- Агрегация: Агрегация предполагает объединение нескольких точек данных для формирования обобщенных сводок. Вместо обработки отдельных показателей поведения водителей ИИ может анализировать агрегированные закономерности в большем наборе данных. Это не только защищает конфиденциальность отдельных водителей, но и гарантирует, что решения о взимании платы будут основываться на коллективных тенденциях, а не на конкретных профилях пользователей.
- Дифференциальная конфиденциальность: Дифференциальная конфиденциальность добавляет шум или случайность к отдельным точкам данных, что затрудняет определение вклада одного пользователя в набор данных. Этот метод обеспечивает баланс между полезностью данных и защитой конфиденциальности, позволяя ИИ генерировать точную оптимизацию сети зарядки, не ставя под угрозу индивидуальную конфиденциальность водителей.
- Гомоморфное шифрование: Гомоморфное шифрование позволяет выполнять вычисления с зашифрованными данными без их расшифровки. Этот метод позволяет ИИ анализировать зашифрованные показатели поведения драйверов, гарантируя сохранение конфиденциальности отдельных пользователей на протяжении всего процесса оптимизации. Это мощный инструмент для достижения баланса между аналитикой на основе данных и защитой конфиденциальности.
Поскольку глобальное внедрение электромобилей (EV) набирает обороты, сети зарядки, оснащенные искусственным интеллектом, сталкиваются как с многообещающими возможностями, так и со значительной ответственностью. Их миссия заключается в том, чтобы предоставить водителям удобство и надежность, обеспечивая при этом устойчивость местных сетей, уделяя при этом приоритет справедливости и подотчетности. Хотя проблемы сложны, потенциальные будущие выгоды огромны: от более чистого воздуха и смягчения последствий изменения климата до достижения энергетической независимости и содействия развитию навыков следующего поколения.
Ключевую роль искусственного интеллекта и машинного обучения в реализации этой концепции невозможно переоценить. Эти технологии обещают организовать серийную, персонализированную зарядку в массовом масштабе, обслуживая миллионы пользователей. Однако для обеспечения общественного доверия алгоритмы, управляющие этими системами, должны основываться на принципах справедливости и прозрачности, одновременно повышая доступность и надежность.
[1] Рост рынка зарядных устройств для электромобилей в США: PwC
[2] Роль искусственного интеллекта в массовом внедрении электромобилей
[3] Интеллектуальная зарядка на основе данных для гетерогенных парков электромобилей – ScienceDirect
Свагата Ашвани — опытный специалист по данным с богатым опытом работы в области аналитики и больших данных. В настоящее время Свагата работает главным специалистом по данным в Boomi и играет решающую роль в использовании возможностей данных для стимулирования инноваций и повышения эффективности. В своей роли она играет решающую роль в руководстве инициативами компании по генеративному искусственному интеллекту. Она также является руководителем отделения SF Women in Data, где она способствует созданию богатого сообщества женщин, чтобы прославлять женщин, занимающих различные должности в сфере данных.
Анкур Гупта является инженерным лидером с десятилетним опытом работы в сферах устойчивого развития, транспорта, телекоммуникаций и инфраструктуры; в настоящее время занимает должность технического менеджера в Uber. В этой роли он играет ключевую роль в продвижении платформы транспортных средств Uber, возглавляя движение к будущему с нулевым уровнем выбросов за счет интеграции передовых электрических и подключенных транспортных средств.
- SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
- PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
- ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
- ПлатонЭСГ. Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
- ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
- Источник: 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
- :является
- :нет
- :куда
- 1
- 2021
- 2030
- 7
- 8
- a
- способность
- О нас
- выше
- обильный
- доступ
- доступность
- доступной
- соответственно
- Учетная запись
- отчетность
- подотчетный
- Бухгалтерский учет
- точный
- достижение
- через
- Активация
- приспосабливать
- Добавить
- адресация
- Добавляет
- регулировать
- Принятие
- продвижение
- опережения
- влиять на
- возраст
- агрегирование
- AI
- AI модели
- Системы искусственного интеллекта
- пособие
- AIR
- алгоритм
- алгоритмический
- алгоритмы
- Выравнивает
- Все
- позволять
- позволяет
- вдоль
- причислены
- Несмотря на то, что
- количество
- an
- анализ
- аналитика
- анализировать
- анализ
- и
- и инфраструктура
- Ожидаемый
- любой
- прикладной
- подхода
- приблизительный
- МЫ
- ПЛОЩАДЬ
- области
- около
- искусственный
- искусственный интеллект
- AS
- аспекты
- оценки;
- связанный
- At
- аудио
- свободных мест
- избежать
- назад
- фон
- фоны
- Баланс
- Уравновешенный
- Балансировка
- Использование темпера с изогнутым основанием
- основанный
- аккумулятор
- BE
- становится
- поведение
- за
- не являетесь
- ниже
- польза
- Преимущества
- ЛУЧШЕЕ
- Лучшая
- между
- смещение
- пристрастный
- предубеждения
- большой
- Big Data
- изоферменты печени
- Приведение
- широкий
- Строительство
- занятый
- но
- by
- CAN
- не могу
- возможности
- Пропускная способность
- автомобиль
- нести
- обслуживать
- общественное питание
- обслуживает
- Причинение
- праздновать
- ячейка
- Центр
- проблемы
- сложные
- изменение
- изменения
- Глава
- характеристика
- заряд
- зарядка
- зарядные станции
- Чикаго
- очиститель
- климат
- Изменение климата
- облако
- Сбор
- собирательный
- комбинируя
- коммерческая
- Сообщества
- сообщество
- коммутирующих
- Компания
- комплекс
- комплексный
- компромат
- расчеты
- Беспокойство
- заключение
- Условия
- скопление
- подключенный
- соображения
- считается
- принимая во внимание
- ограничения
- потребленный
- потребитель
- потребление
- контекст
- способствовать
- способствует
- вклад
- контроль
- удобство
- удобно
- краеугольный камень
- может
- покрытие
- проработаны
- Создайте
- Создающий
- критической
- решающее значение
- культурный
- Куратор
- Текущий
- В настоящее время
- передовой
- данным
- точки данных
- защита данных
- ученый данных
- управляемых данными
- Наборы данных
- день
- десятилетие
- решать
- решение
- Принятие решений
- решения
- более глубокий
- глубоко
- Спрос
- демографический
- Демографическая
- плотность
- Вылет из
- развертывание
- Проект
- предназначенный
- проектирование
- конструкций
- Определять
- определения
- развитый
- Развитие
- Различия
- различный
- обсуждать
- безрассудство
- отчетливый
- распределение
- погружение
- Разное
- Разнообразие
- доменов
- управлять
- водитель
- драйверы
- вождение
- продолжительность
- в течение
- динамический
- каждый
- легко
- Эффективный
- затрат
- Электрический
- электрических транспортных средств
- электрические транспортные средства
- электричество
- появление
- новые технологии
- включить
- позволяет
- позволяет
- охватывая
- призывает
- зашифрованный
- шифрование
- энергетика
- Энергопотребление
- Проект и
- повышение
- обеспечивать
- обеспечивает
- обеспечение
- Весь
- средах
- равноправный
- собственный капитал
- существенный
- к XNUMX году
- Эфир (ETH)
- EV
- Даже
- EVS
- исследовать
- Изучение
- пример
- превышать
- расширение
- ожидаемый
- опыт
- Объяснять
- Объяснимость
- Объясняемый ИИ
- Face
- факторы
- ярмарка
- справедливость
- фантастический
- БЫСТРО
- Особенности
- фиксированной
- поток
- Потоки
- Что касается
- форма
- содействие
- культивирует
- частота
- от
- плод
- полный
- будущее
- Доходы
- игра
- пол
- обобщенный
- порождать
- генеративный
- Генеративный ИИ
- географический
- данный
- Глобальный
- график
- Графики
- большой
- сетка
- Группы
- Расти
- Рост
- инструкция
- Гупта
- Управляемость
- Сильнее
- упряжь
- Освоение
- Есть
- he
- помощь
- помогает
- ее
- High
- высокое разрешение
- высший
- наивысший
- очень
- шоссе
- исторический
- держать
- имеет
- ЧАСЫ
- Как
- Однако
- HTTPS
- идентифицированный
- определения
- if
- иллюстрирует
- несбалансированный
- огромный
- Влияние
- влияние
- осуществлять
- Осуществляющий
- значение
- важную
- in
- включает в себя
- В том числе
- включительно
- доход
- включать
- включения
- расширились
- повышение
- независимость
- individual
- лиц
- промышленность
- неэффективность
- повлиять
- информация
- Инфраструктура
- перелитый
- инициативы
- Инновации
- размышления
- устанавливать
- пример
- вместо
- интеграции.
- Интеллекта
- в
- запутанный
- включает в себя
- IT
- судья
- всего
- КДнаггетс
- Основные
- больше
- вести
- лидер
- ведущий
- изучение
- привело
- уровни
- Используя
- ЖИЗНЬЮ
- стиль жизни
- Вероятно
- известь
- Включенный в список
- загрузка
- локальным
- расположенный
- расположение
- места
- долгосрочный
- ВЗГЛЯДЫ
- ниже
- машина
- обучение с помощью машины
- сделанный
- поддерживать
- основной
- сделать
- Создание
- управление
- менеджер
- карта
- Карты
- рынок
- Масса
- Массовое усыновление
- массивный
- Максимизировать
- максимальный
- Май..
- значимым
- измерение
- Встречайте
- Метрика
- может быть
- миллиона
- миллионы
- минимизация
- Наша миссия
- смягчать
- смягчение
- мобильность
- модель
- Модели
- Импульс
- БОЛЕЕ
- с разными
- должен
- мириады
- Общенациональный
- Откройте
- Возле
- Необходимость
- необходимый
- потребности
- отрицательно
- сетей
- Новые
- следующий
- следующее поколение
- Шум
- нюансы
- номер
- of
- предлагающий
- on
- только
- операция
- Возможности
- оптимальный
- оптимизация
- Оптимизировать
- оптимизирует
- оптимизирующий
- or
- Orchestrating
- заказ
- Другое
- Другое
- за
- общий
- завышенный
- Первостепенный
- особый
- особенно
- паттеранами
- для
- периодов
- Персонализированные
- Лично
- физический
- сбор
- основной
- Часть
- размещенный
- размещение
- Мест
- размещение
- планирование
- Платформа
- Платон
- Платон Интеллектуальные данные
- ПлатонДанные
- Играть
- играет
- участок
- пунктов
- население
- должность
- положительно
- потенциал
- мощностью
- Энергосистема
- мощный
- предсказывать
- прогнозирования
- прогноз
- Predictions
- предпочтения
- привилегированный
- представить
- цена
- Цены
- цены
- модель ценообразования
- Основной
- Принципы
- приоритезация
- приоритет
- политикой конфиденциальности.
- Проблема
- процесс
- Процессы
- обработка
- Профиль
- Профили
- Прибыль
- Проект
- прогнозируемых
- обещание
- многообещающий
- Содействие
- защиту
- Недвижимости
- поставщики
- приводит
- обеспечение
- что такое варган?
- общественное доверие
- цель
- PWC
- Гонки
- повышения
- хаотичность
- ассортимент
- ранжирование
- быстро
- быстро
- Обменный курс
- Стоимость
- скорее
- реальные
- реальная жизнь
- реального времени
- данные в реальном времени
- причины
- Рекомендация
- рекомендаций
- выпрямленный
- снижение
- отражающий
- по
- область
- правила
- надежность
- осталось
- удаление
- Возобновляемый
- Возобновляемая энергия
- представитель
- обязательный
- Требования
- исследованиям
- жилой
- упругость
- почтение
- ответственности
- ответственный
- отзывчивый
- Итоги
- показывать
- Революционные
- Богатые
- Рост
- надежный
- Роли
- роли
- маршруты
- Сельский
- Сельские районы
- s
- защитные меры
- главная
- удовлетворение
- сообщили
- Шкала
- Сценарии
- схема
- научный
- Ученый
- бесшовные
- Время года
- сезонный
- закаленный
- сезоны
- безопасный
- продажа
- датчик
- выступающей
- Сессия
- набор
- настройки
- несколько
- она
- сдвиг
- Смены
- должен
- показывать
- Showcasing
- значительный
- существенно
- одинарной
- сайте
- навыки
- медленной
- умный
- умнее
- So
- социально-экономические
- проданный
- Решения
- некоторые
- Источники
- напряженность
- конкретный
- спецификации
- скорость
- распространение
- заинтересованных сторон
- стандарт
- станция
- Станции
- Статус:
- Стратегический
- Стратегически
- Стратегия
- поток
- потоковый
- Забастовки
- исследования
- Кабинет
- такие
- Стабильность
- комфортного
- Устойчивая энергетика
- системы
- техника
- снижения вреда
- технологический
- технологии
- телекоммуникация
- чем
- который
- Ассоциация
- График
- их
- Там.
- Эти
- они
- этой
- те
- Через
- по всему
- Таким образом
- время
- раз
- в
- инструментом
- к
- прослеживать
- трафик
- Обучение
- сделка
- Прозрачность
- прозрачный
- трансфер
- путешествовать
- Тенденции
- Доверие
- напишите
- Типы
- типичный
- Uber
- беспристрастный
- подвергается
- понимать
- понимание
- городской
- us
- Применение
- используемый
- Информация о пользователе
- Пользовательский опыт
- конфиденциальность пользователей
- ориентированный на пользователя
- пользователей
- использования
- через
- утилита
- использовать
- ценный
- Наши ценности
- изменения
- разнообразие
- различный
- меняться
- Огромная
- автомобиль
- Транспорт
- Против
- жизнеспособный
- вице
- Видео
- видение
- визуализация
- vs
- ждать
- we
- Погода
- неделя
- добро пожаловать
- ЧТО Ж
- были
- Что
- когда
- в то время как
- будете
- Win-Win
- в
- без
- Женщина
- по всему миру
- бы
- X
- зефирнет