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最大护理计划（二手）
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在自治区内收购新房和二手房...
1.1 由于住房存量严重短缺、净移民流入以及私营部门租房价格高昂，居住在临时住房（尤其是由 Bury 议会支付的住宿加早餐和酒店住宿）中的法定无家可归家庭数量正在增加。1.2 因此，议会迫切需要额外的住房来支持优先需求 1 中的法定无家可归家庭并确保履行其法定义务。1.3 本报告寻求批准在自治市镇内可用的私人开发项目中购买新建房屋，使用 2022 年 4 月 1 日至 2024 年 3 月 31 日期间产生的最高 301.9 万英镑的保留购买权收入，以安置无家可归的家庭，消除对昂贵的住宿加早餐和酒店的需求并降低服务成本。议会将首先优先收购 3 居室住宅（视供应情况和市场价值而定）。 1.4 如果委员会无法在规定时间内获得合适的新建房产，它将考虑收购该行政区内合适的二手房产。1.5 这是委员会增加住房存量并支持弱势家庭入住永久/安全住所的独特机会。委员会的普通基金不会受到影响。
二手鞋行业的可持续商业模式创新
由于公众对时尚产品的需求不断增加，时尚行业目前正在经历显着增长。这导致了该行业新老企业之间的激烈竞争。 Munaf（2018）指出，作为创意产业中最有前景的行业之一，时尚对国民经济做出了重大贡献，特别是在收入和就业吸收方面。此外，技术进步和创造力也促进了时尚行业各种创新的出现。作为世界上增长最快的行业之一，时尚行业也是环境问题的重要贡献者。根据麦肯锡公司（2021）的数据，时尚行业每年产生超过9200万吨纺织废料，约占全球温室气体排放量的10％。在此背景下，可持续的商业模式创新对于创造能够减少这些负面影响的解决方案至关重要。
二手车价格的机器学习算法的比较分析
4印度班加罗尔Surana学院助理教授摘要：2021年之后，生产了超过9000万辆客车，这标志着汽车生产的大幅增长。 这种增长导致了繁荣的二手车市场，该市场已成为一个极具利益的行业。 该市场中最关键，最迷人的研究领域之一是汽车价格预测。 准确的价格预测模型可以极大地使二手车行业的买家，卖方和企业受益。 本文介绍了两个监督机器学习模型的详细比较分析：K-Nearest邻居和支持向量机回归技术，以预测二手车价格。 我们利用了从Kaggle网站采购的二手车的全面数据集来培训和测试我们的模型。 K最近的邻居算法以其在回归任务中的简单性和有效性而闻名。 另一方面，支持向量机回归技术采用不同的方法，找到最适合数据的最佳超平面。 这两种方法都有其优势和劣势，我们在这项研究中探讨了这一点。 我们的结果表明，KNN和SVM模型在预测二手车价格方面都表现良好，但准确性的差异很小。 因此，建议的模型拟合为最佳模型，KNN的精度约为83％，SVM的精度为80％。 结果表明，KNN模型在预测二手车价格方面略高于SVM模型。 关键字：K最近的邻居，机器学习，预测，支持向量机，二手车精度。4印度班加罗尔Surana学院助理教授摘要：2021年之后，生产了超过9000万辆客车，这标志着汽车生产的大幅增长。这种增长导致了繁荣的二手车市场，该市场已成为一个极具利益的行业。该市场中最关键，最迷人的研究领域之一是汽车价格预测。准确的价格预测模型可以极大地使二手车行业的买家，卖方和企业受益。本文介绍了两个监督机器学习模型的详细比较分析：K-Nearest邻居和支持向量机回归技术，以预测二手车价格。我们利用了从Kaggle网站采购的二手车的全面数据集来培训和测试我们的模型。K最近的邻居算法以其在回归任务中的简单性和有效性而闻名。另一方面，支持向量机回归技术采用不同的方法，找到最适合数据的最佳超平面。这两种方法都有其优势和劣势，我们在这项研究中探讨了这一点。我们的结果表明，KNN和SVM模型在预测二手车价格方面都表现良好，但准确性的差异很小。因此，建议的模型拟合为最佳模型，KNN的精度约为83％，SVM的精度为80％。结果表明，KNN模型在预测二手车价格方面略高于SVM模型。关键字：K最近的邻居，机器学习，预测，支持向量机，二手车精度。简介汽车行业在过去十年中经历了令人震惊的改善，仅2021年就在超过7000万辆旅行车的时代就在整个圈子中遍布。这种激增导致了新的汽车市场，但也导致了增长，但还引起了充满活力和不断扩大的助手促进使用的汽车。随着使用的汽车促进蓬勃发展，准确地预期车辆成本已成为对买家和商人感兴趣的重要地方。一般而言，车辆提取的欲望取决于直接的后滑动模型，尽管坐标，但经常为捕获评估数据时的复杂的非线性关联特征。这些模型以善意为基础的模型以及与复杂和宽的数据集相关联时，按照行驶里程，年龄和状况的基本亮点（例如里程，年龄和状况）进行了基本亮点。随后很长时间以来，该领域已经朝着应用机器学习策略的应用迈出了至关重要的举动，这可以通过使用非线性计划和更合适的大规模数据来进行大修的准确性。在这些方法中，k-near最邻居的计算和增强矢量机后滑动已经积累了值得注意的思想。knn毫无轻松和增强性，根据数据中心的区域预测了车辆成本，而SVM专注于识别完美的超平面，最能将数据最佳分为不同的类别，随后通过照顾非线性关联来推进数字的执行。以下是使用的变量：这项研究探讨了K-Nearest邻居的比较执行，并支持向量机器预测使用的汽车成本。利用来自Kaggle商店的信息，我们评估了这些模型在不同的准备和测试方案下的精确性。我们的发现表明，尽管这两种模型都表现出了有希望的出现，但SVM表明了与KNN相比的精确性略有优势。此询问的观点是为了促进汽车部门内有先见之明的建模的持续讨论，强调了进步的机器学习方法的好处，以提高所使用的汽车成本估算的精度。
附录 A：二手数据的详细分析
图 7 通过展示同期大麻消费量的百分比变化来控制不同司法管辖区的人口规模差异，显示自 2018-19 年基线（表示为 100%）以来的百分比增长。图 7 显示，在 2018-19 年（左侧深蓝色柱）和 2022-23 年（右侧浅蓝色柱）之间，澳大利亚首都领地的大麻消费量估计增长了 48%。虽然这高于图 7 中显示的澳大利亚全国估计增幅（39%），但新南威尔士州（47%）、昆士兰州（58%）和西澳大利亚州（45%）同期的大麻消费量也相应增加。在大多数司法管辖区，与 2018-19 年相比，在 COVID-19 大流行的主要年份（2019-20 年、2020-21 年和 2021-22 年），大麻消费量趋于增加，但在 2022-23 年已经稳定甚至减少。西澳是这一趋势的一个例外，其消费最初保持稳定，但在 2021-22 年和 2022-23 年迅速增长。
二手烟草烟和蒸气的有害效果-HealthLinkBC文件＃30A-打印机友好版本
二手烟草烟雾或蒸气是燃烧或加热烟草或蒸气液释放的烟雾或蒸气的混合物。使用可燃的烟草产品和电子蒸发装置时会产生。这些包括电子或商业香烟，水烟和雪茄。二手烟雾或蒸气还包括吸烟或蒸气的人呼出的烟雾或蒸气。这种烟雾或蒸气对吸烟或VAPE的人以及附近的人，尤其是儿童的健康有害。有一些方法可以降低风险，例如使您的房屋无烟。
最初发表于：Eckhardt, Sven；Sprenkamp, Kilian；Zavolokina, Liudmila；Bauer, Ingrid；Schwabe, Gerhard (2022)。人工智能能否帮助二手车经销商在数据驱动的二手车市场中生存？在：DESRIST 2022：第 17 届信息系统和技术设计科学研究国际会议，美国佛罗里达州圣彼得堡，2022 年 6 月 1 日至 2022 年 6 月 3 日，南佛罗里达大学。DOI：https://doi.org/10.1007/978-3-031-06516-3_9
摘要。二手车市场以不可信和不正当而闻名。经认证的数据已被证明有助于缓解信息不对称，这是不可信市场的主要因素之一。近年来，越来越多的二手车经销商在这个竞争激烈的数据驱动市场中难以生存。在本研究中，我们对二手车经销商进行了 12 次采访，并与瑞士最大的汽车公司之一 AMAG 集团的员工和高管举行了几次会议和研讨会。这让我们深入了解了二手车经销商当前的问题以及人工智能如何提供帮助。这些问题可以归结为高交易成本问题及其子类别。在利用人工智能降低交易成本的过程中，出现了新的次要问题。人们需要信任证书、分析和预测。此外，数据和分析需要透明和可理解，并且必须解决隐私问题。这项研究的意义是多方面的。首先，我们定义二手车市场上二手车经销商面临的问题，并介绍人工智能方法在当前数据驱动的二手车市场的应用。随后，我们强调人工智能需要遵循以人为本的视角，并以信任为设计理念。
为二手笔记本电脑赋予新的生命：使用手印方法估算福克斯的积极影响
•从Foxway收集了计算所提供（Foxway）解决方案的碳足迹的数据（例如用电和热量使用，笔记本电脑和维修零件的进口和导出信息，处理的设备和零件的数量，使用消耗品）。数据是从2022年9月1日至2023年8月31日收集的。此外，从不同的基于Web的数据库中获得了一些信息（例如运输距离）。影响评估数据是从Ecoinvent v3.9.1数据库（模型“截止”，影响评估方法IPCC 2021 GWP100），各种电子公司的环境报告和声明以及相关科学文献中获得的。
使用人工神经的二手车价格预测
预测汽车价格在研究中引起了很多关注，因为它需要可观察到的努力和主题的专业知识。进行了各种独特的特征。 开发用于使用过的汽车定价预测的模型。 我们使用了机器学习技术，包括随机森林，支持向量机，逻辑回归和线性回归。 尽管如此，上述方法还是用于回归分析和小组工作。 通过比较几种方法的各自的性能来确定给定数据集的最佳算法。 我们必须借助算法预测最佳％，并使用适当的技术披露结果。 关键字：机器学习，分类，支持向量机和汽车价格预测。 i。预测汽车价格是一个流行而有趣的问题。 根据该机构获得的信息，2014年注册的车辆中有84％用于个人使用。 自2013年以来，这个数字已上升2.7％，预计这种趋势将继续下去，并且将来的汽车会增加。 这给出了预测汽车价格更重要的挑战。 因为汽车的价格通常取决于许多独特的功能和元素，所以准确的汽车进行了各种独特的特征。开发用于使用过的汽车定价预测的模型。我们使用了机器学习技术，包括随机森林，支持向量机，逻辑回归和线性回归。尽管如此，上述方法还是用于回归分析和小组工作。通过比较几种方法的各自的性能来确定给定数据集的最佳算法。我们必须借助算法预测最佳％，并使用适当的技术披露结果。关键字：机器学习，分类，支持向量机和汽车价格预测。i。预测汽车价格是一个流行而有趣的问题。根据该机构获得的信息，2014年注册的车辆中有84％用于个人使用。 自2013年以来，这个数字已上升2.7％，预计这种趋势将继续下去，并且将来的汽车会增加。 这给出了预测汽车价格更重要的挑战。 因为汽车的价格通常取决于许多独特的功能和元素，所以准确的汽车根据该机构获得的信息，2014年注册的车辆中有84％用于个人使用。自2013年以来，这个数字已上升2.7％，预计这种趋势将继续下去，并且将来的汽车会增加。这给出了预测汽车价格更重要的挑战。因为汽车的价格通常取决于许多独特的功能和元素，所以准确的汽车