Supporting evidence: - Description of product or process with specified performance characteristics/ physical parameters/ functionalities demonstrating novelty (new or significant improvement) of the product/process - Declaration demonstrating link with a specific KIC KAVA (indication of the specific output of KIC KAVA(s)) and financial proof of the KAVA investment in the innovation development - Documented proof such as an invoice or an online sales record demonstrating that the purchases totaling to at least客户已经制造了10k€。
机器学习:简介,基本概念:学习系统的定义,机器学习抽象机器学习的目标和应用是人工智能的一个子场,它使机器无需明确的编程即可学习和模仿智能人类行为或行动。位于统计,人工智能和计算机科学的融合中,是指导机器下一步采取什么行动的艺术,以数据驱动的见解为基础。此过程需要开发算法和模型,这些算法和模型可以通过体验式学习来增强其性能。机器学习围绕从数据中提取知识,促进计算机以学习,预测或制定数据告知的决策。在这种情况下,数据涵盖了各种类型的类型和格式,取决于特定的问题和任务性质。这些包含结构化数据,文本,音频,地理空间数据,图像,时间序列数据,视频,图形,财务数据,人类行为数据等。机器学习算法可以根据其学习方法分为几种类型。监督学习涉及针对分类和回归等任务的标记数据进行培训模型。无监督的学习可与无标记的数据一起用于诸如群集和降低尺寸的任务。强化学习专注于培训代理人通过与环境互动,以奖励或处罚的形式收到反馈来做出决策。深度学习利用具有多层的神经网络来处理复杂的数据,在图像和语音等任务中出色
文献评论对营销策略的性质表现出了类似的看法。根据Sinyaeva(2003)的说法,它是一系列计划和管理决策,用于组织营销活动和目标以实现企业使命(第26页)。月份策略阐明了业务部门期望在目标市场中实现其营销目标的广泛原则。它由总营销成本,营销组合和分销的基本解决方案组成(Kotler,1988)。通常在目标市场的选择和分析,创建和维护营销组合的选择方面被考虑,这使消费者满足了该市场的消费者(Madgerova,2012年,第173页)。在现代公司可以抵抗不断变化的条件的帮助下,营销策略被定义为强大的武器并非偶然(Pehlivanov,2006年,第45页)。但是,其主要含义是它描述了公司如何利用其资源或优势利用既定的市场机会并实现个人和持久的竞争优势(Zayler,1993)。
风量叶:通过与风的轴承对齐来指示风的方向。风速计:使用旋转杯来测量风速。旋转速度表示风速。雨量尺寸和收集器:收集雨水并将其引导到倾倒桶机制中进行测量。小费桶:测量降雨量。水桶的每个尖端对应于一定数量的降雨。温度和相对湿度传感器:测量环境空气温度和空气中水蒸气的相对量。数据控制台:显示温度,湿度,风速,风向和降雨量的实时天气数据。它存储数据,可以用警报设置。太阳辐射和紫外线传感器:太阳辐射和紫外线辐射的强度。集成传感器套件 - 数据发射器:将数据无线发送到控制台。辐射屏蔽:保护温度和相对湿度传感器免受直射阳光的影响,以确保准确的测量。允许空气在传感器周围自由循环。
人工智能:欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特,罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面;在技术驱动的时代,企业使用人工智能来提高生产力,更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究,该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素,如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架,该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境,因为经济期刊预测,鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库,该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能;初创企业;成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式,从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru,2019)。据统计,到 2024 年,全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元(Statista,2021a),预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元(Statista,2021b)。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速,普及度不断提高,但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代,当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人,他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词,以及它的构建和测试(Anyoha,2017,第 1 页)。随着图灵测试的引入,他
•仅接受景观图像训练的CNN模型已经在产生了农场土壤碳和其他生态特征的有用映射。•有了进一步的输入和资源,这些肯定可以使这些变得更加准确。•我们预测,使用卫星图像,其他数值景观数据和高级多模式神经网络模型的组合,在不久的将来将有可能对农业活动进行可靠的验证。
图1。使用visium HD对CRC和NAT样品进行分析。串行组织切片。选择了样品子集并用visium HD测定法(n = 3 CRC和n = 2 Nat)进行分析。切片。串行切片,并通过v2分析(n = 1 CRC和n = 2 Nat)进行测定。单细胞数据用于创建用于单元类型注释的参考数据集。原位数据用于验证visium HD数据和后续分析的发现。使用匹配数据集的数据进行了技术性能比较。
Lorenzo of Galluzzi, 1,2,3,4,5 Ilio Vitale, 6.7 Sarah Warren, 8 Sandy Adgemian, 9,10 Patricksia of Agostinis, 1,2,16 Eric Deutsch, 17,18,19 Dobrin Draganov, 20 Richard L Edelson, 4,21 Silvia C Formenti, 1.2 Jian Han, 5,37,39,40,40,41,43,43.44 Juna Lasarte,45 Sherene Loi,46,47 Michael Tlotze,48,49,49。 Prosper,70 Tatsuno Kazuki,
摘要。在过去几个世纪中,经济学中一直存在的一个矛盾无疑是辩证唯物主义与唯心主义之间的二分法,这种二分法最终奠定了结构与上层建筑之间的基础,并提出了过去几个世纪面临的重要哲学问题。这种矛盾最终也进入了决定论者/自由主义者和干预主义者之间的经济视野,两者都被实证主义和数学理性所吞噬,而忽略了任何先验维度。基于这些假设,本文试图介绍经济现象学的基本原理,经济现象学是现象学的一个分支,它研究经济学的主要思想形成,以回应经济实证主义,这种实证主义忽略了任何先验维度,并提出了经济学科学中的问题,例如:我们想要什么样的社会?在此背景下,经济现象学的原理从主体(意图)与物质性、noesis 和 noema 的关系中形成(Noesis 是意图,是主观维度。Noema 是主观的客体思想),它总是预设一个概念,一个可以在日常生活中解释的想法。在这个方向上,它还提出了经济现象学的前提、方法、一些概念和理论。其中包括本体论理性、人民权利要求、中观经济和工资理论等概念,以解释经济体系背后的生活愿景。 关键词:经济学;实证主义;现象学;理论;本体论 对本文的引用应如下: Vigliarolo,F。2020。经济现象学:基础、原理和定义。区域发展洞察,2(1),418-429。 http://doi.org/10.9770/IRD.2020.2.1(2)
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