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Prim和Kruskal算法的比较
这项研究的目的是比较建立超级度量空间中普通原始树的性能和最小跨越树的Kruskal的性能。我们建议使用复杂性分析和实验方法评估这两种方法。在分析了从2005年下半年到2007年下半年的上海和深圳的每日样本数据后，结果表明，当份额的数量小于100时，Kruskal算法在空间复杂性方面相对优于PRIM算法；但是，当股票数量大于100时，PRIM算法在时间复杂性方面更加优越。词汇表在其边缘上定义了一个连接的图形，其边缘上有非负权重，而挑战是识别跨越树的MAZ权重。令人惊讶的是，贪婪的算法得出了答案。对于找到最小重量跨越树的问题，我们分别提出了基于Prim和Kruskal的贪婪算法。格雷厄姆（Graham）和地狱（Graham and Hell）提供了一个问题的历史，该历史始于1909年的Czekanowski的作品。此处提供的信息基于Rosen。
Babcock采购和供应链案例研究-KPMG LLP
Babcock的领导者认识到有机会提高绩效，以帮助业务实现其战略目标 - 并呼吁毕马威（KPMG）提供帮助。毕马威团队建议需要对S2P进行技术转型，一个技术解决方案遍布所有四个领域，这将是：•推动更一致的跨业务工作方式•改善供应基础的关系，创新和价值交付，从供应基础上•从采购和供应链中释放销售能力，跨采购和供应跨度，以跨越的策略，跨越策略性地进行策略，跨越阶级的阶级，以便在进行阶级，参与进来的参与者，参与进来的参与者，以实现参与进来的参与进来，以实现参与进来的参与进来，以实现参与进来的派对，以实现参与进来的派对，以实现参与进来的派对，以实现参与进来的派对，以实现参与进来的群体，以实现对群体的启用，并将其付诸实践。英国，投资回报率很高和快速回报期。
PRAIA Health提供了新的数字参与ROI的卫生系统
Praia Health是在普罗维登斯（Providence）孵化的消费者体验编排平台，它在改变消费者与卫生系统的数字渠道互动的方式（跨越网络，移动设备，聊天机器人解决方案和患者门户网站）方面发挥了作用。PRAIA策划了数字互动和断开点解决方案，为跨越影响健康结果的临床和非临床互动的消费者创造了凝聚力的体验。可以通过与身份验证的用户的个性化配置文件相关的一组帐户凭据来访问这些体验。
CGI在防御，空间和情报中
CGI已与全球政府和企业合作，以提供安全，关键任务的技术解决方案。在澳大利亚，我们正在基于此遗产，以新的方式采用跨越商业和政府部门的可靠解决方案，以推动国防和太空客户的任务。 我们无与伦比的经验使我们能够提供新的方法来增强对澳大利亚及其国家利益的保护。在澳大利亚，我们正在基于此遗产，以新的方式采用跨越商业和政府部门的可靠解决方案，以推动国防和太空客户的任务。我们无与伦比的经验使我们能够提供新的方法来增强对澳大利亚及其国家利益的保护。
在两个经济陷阱之间：中国是否在2021年达到顶峰？
Keun Lee是首尔国立大学经济系的杰出教授。 他是2014年尚佩特（Schumpeter）奖项的奖项，他的《经济追捕》（Cambridge University Press，2013年）和欧洲进化政治协会2019年KAPP奖的专着。 他是研究政策的编辑，工业和公司变革的副编辑，也是自2016年以来的全球未来理事会成员。。 他曾担任国际尚佩特学会（2016-18）的主席，并担任联合国发展政策委员会的成员（2014-18）。 他获得了博士学位。加州大学伯克利分校的经济学专业。 他被引用最多的文章之一是“韩国的技术追赶”，该文章发表在研究政策上，该研究政策中有1,500篇引文。 他的H-Index是48，有130篇论文，其中有10篇引用。 他出版了中国的技术跨越和经济追赶（牛津大学出版社，2021年）和《经济追赶艺术：障碍，弯路和跨越》（剑桥大学出版社，2019年）。Keun Lee是首尔国立大学经济系的杰出教授。他是2014年尚佩特（Schumpeter）奖项的奖项，他的《经济追捕》（Cambridge University Press，2013年）和欧洲进化政治协会2019年KAPP奖的专着。他是研究政策的编辑，工业和公司变革的副编辑，也是自2016年以来的全球未来理事会成员。他曾担任国际尚佩特学会（2016-18）的主席，并担任联合国发展政策委员会的成员（2014-18）。 他获得了博士学位。加州大学伯克利分校的经济学专业。 他被引用最多的文章之一是“韩国的技术追赶”，该文章发表在研究政策上，该研究政策中有1,500篇引文。 他的H-Index是48，有130篇论文，其中有10篇引用。 他出版了中国的技术跨越和经济追赶（牛津大学出版社，2021年）和《经济追赶艺术：障碍，弯路和跨越》（剑桥大学出版社，2019年）。他曾担任国际尚佩特学会（2016-18）的主席，并担任联合国发展政策委员会的成员（2014-18）。他获得了博士学位。加州大学伯克利分校的经济学专业。他被引用最多的文章之一是“韩国的技术追赶”，该文章发表在研究政策上，该研究政策中有1,500篇引文。他的H-Index是48，有130篇论文，其中有10篇引用。他出版了中国的技术跨越和经济追赶（牛津大学出版社，2021年）和《经济追赶艺术：障碍，弯路和跨越》（剑桥大学出版社，2019年）。
利用机器学习和加速度测定法以不确定性对动物行为进行分类
腐烂的传感器在加速我们对动物生态学的理解方面一直是关键的，提供了具有高级基本生态学理论和知情保护行动的多种数据（Snape等，2018; Nickel等，2021; Nickel等，2021; Vonbank et al。，2023; West et al。，2024）。起源于主要用于跟踪动物位置和运动的工具，动物损坏的传感器已经演变为涵盖能够监视动物环境，行为和内部状态的广泛设备（Wilmers等，2015）。动物磨损的加速度计 - 衡量运动平面加速变化的传感器 - 已用于估计各种研究系统和问题的能量支出，并推断动物行为（请参阅Halsey等人。(2011); Fehlmann et al.(2017)).通过在开阔海洋中发现大型上层鱼类产卵行为的检测到表征难以捉摸的陆地捕食者的狩猎和能量（Clarke等，2021; Wang等，2015），加速度计在生态学上已成为一个有价值的工具，并在生态学上已经大大扩展了跨越的生态范围，以前跨越了跨越的生态范围，并具有跨越的范围，并具有跨越的范围，并具有跨越的范围。 (Studd et al., 2021).加速度计捕获动物行为的实用性在于它们捕获与特定运动或与不同行为不同的特定运动或姿势相对应的不同波形模式的能力（Brown等，2013）。用于分类动物行为的机器学习模型包括来自古典机器学习分类器的多样性，例如支持向量机（Martiskainen然而，与其他传感器方式（例如GPS或温度传感器）提供的直接测量相反，加速度计数据的相对抽象的性质可以使波形的解释具有挑战性。因此，用加速度计数据识别行为通常需要将原始加速度计数据与已知行为配对，以创建标记的数据集，这些数据集可用于学习感兴趣的不同行为的特定波形模式（Brown等，2013）。由于可以收集的大量加速度计数据以及行为特征之间的微妙区别，手动检测到看不见的加速度计数据中的不同行为可能具有挑战性。为了克服这一问题，机器学习技术越来越被利用，以学习从标记的数据集中采取不同行为的加速度计模式（Chakravarty等，2019; Garde等，2021; Otsuka et al。，2024）。
