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椭圆体的 Minkowski 和与协方差矩阵的均值
摘要。两个椭球集的闵可夫斯基和与差一般不是椭球形的。然而，在许多应用中，需要计算在某种意义上近似闵可夫斯基运算的椭球集。在本研究中，考虑了一种基于所谓椭球微积分的方法，该方法提供了参数化的外部和内部椭球族，可以紧密近似于闵可夫斯基椭球的和与差。近似沿方向 l 是紧密的，因为椭球在 l 上的支撑函数等于和与差在 l 上的支撑函数。然后可以根据相应椭球的体积或迹的最小（或最大）测量值来选择基于外部（或内部）支撑函数的近似。建立了利用欧几里得几何或黎曼几何对两个正定矩阵的闵可夫斯基和与差的基于体积的近似及其均值之间的联系，这也与它们的 Bures-Wasserstein 均值有关。
土地使用政策
Ministry of Energy and Climate Solutions INFORMATION LETTER PAR2025-01 January 23, 2025 ROYALTY POLICY AND ADMINISTRATION BRANCH SUBJECT: NATURAL GAS POSTED MINIMUM PRICE FOR THE MONTH OF December 2024 The British Columbia Posted Minimum Prices (PMP) for raw and residue gas volumes made available for sale in the production month of December are as follows: Plant Group $/10 3 m 3 Group 1 – Fort Nelson 46.979 Group 2 – McMahon 11.192第3组 - Pine River 10.000组4 - 其他卑诗省16.367组5组 - 艾伯塔省16.326 PMP是确定皇冠特许权使用费率和皇冠皇室皇室税收税和佛特尔德生产税股的最低价格。For a complete description of the plants included within each group, please refer to website https://www2.gov.bc.ca/gov/content/taxes/natural-resource-taxes/oil-gas-royalty/publications- legislation/posted-minimum-price Any questions regarding PMP can be directed to Jason Hoang at 778-698-3891.Rachel Shaw皇室管理员
电动自动拨号问题的分支机构和价格算法
参数定义t i，j从位置i∈V到位置j∈Vb i，j电池的消耗从位置i∈V到位置j∈Vi，j，jj∈Vi，j充电B i，j，j，j，i，j∈Vi i最早的服务处于i∈Vi的最新服务时，在i∈Vi s in flation in f in n f in n o s in f in n o; i最大用户乘车时间i∈Pc k车辆容量q电池容量h充电时间从零到q q k 0充电到q q k 0的初始电池充电水平是车辆kα的电池电池kα的电池电池电池电池电量单位γ最小电池电量比率w 1，w 1，w 2的总旅行时间和总乘车时间超级乘车时间
SRP价格流程评论周，截至2025年1月25日
SRP再次提出向他们有意发电的善意客户提出额外的惩罚定价。在需求费用和净计量的更改之间，您已经强迫我们的手购买昂贵的负载控制器和电池，现在，如果当前的提案通过，除了购买房屋的电池外，您的惩罚性定价将没有办法。说我的账单只会上涨5.5％是纯粹的幻想！，即使是这种情况，为什么太阳能客户的增长比非极性客户高35％？您一次又一次地假装拥抱可持续的能量，但实际上，只有在其中有东西的情况下，您才会拥抱它。我们的国家历史上一直在垄断上皱着眉头，但SRP显然是我无法选择电力来自何处的人。我唯一的“选择”是做我自己的一些。，当我这样做时，您来追随我。在对与错，公平而不公平的简单方程式中，这只是错误和不公平。停止在太阳能客户的背上进行SRP资金。并进行费率更改对您所有客户都公平且公平。
Oracle Fusion 云服务全球价格表
Oracle Fusion Cloud 企业资源规划新功能评估 10,000.00 各 1 B94211 Oracle Fusion Cloud 供应链管理新功能评估 10,000.00 各 1 B94212 Oracle Fusion Cloud 新功能实施 10,000.00 各 1 B94217
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价格管理中的人工智能。对潜力，风险和影响的定性评估
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使用机器学习技术的房地产价格预测
房地产是全球经济中最重要的部门之一，有助于创造财富，投资机会和城市发展。准确地预测房地产价格对各种利益相关者来说至关重要，包括寻求公平交易的购房者，投资者优化收益，开发人员计划新项目以及确保可持续市场实践的决策者。但是，由于影响财产价值的许多因素的相互作用，房地产价格预测本质上是复杂的。房地产价格的关键决定因素包括房地产特征（例如规模，房间数量和年龄），基于位置的特征（例如与学校接近，公共交通和商业区）以及外部经济状况（例如利率，通货膨胀和就业率）。此外，市场趋势，人口变化和政府政策在塑造财产价值方面起着关键作用。传统方法，例如享乐定价模型和基于评估的方法，通常无法解决这些变量之间的动态和非线性关系，从而导致准确性和可扩展性的限制。本研究着重于为房地产价格预测建立机器学习框架，利用涵盖属性功能，特定于位置的指标和宏观经济指标的全面数据集。主要目标是评估各种机器学习算法的性能，确定影响房地产价格的关键因素，并评估这些模型的现实世界适用性。的发现旨在使利益相关者能够使用准确的定价工具，提高市场透明度并支持不断发展的房地产景观中的战略决策。此外，该研究还讨论了在房地产中实施机器学习的挑战，例如数据质量，功能选择和模型可解释性。通过解决这些问题并展示高级预测分析的潜力，该项目有助于在房地产与数据科学的交集中不断增长的研究体系。