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ニューラルネットワークは、ボリビアのベスト

ボリビアの復帰は、22時間、疲れていたし、最も複雑な私のブーツの国に来る前コマラパ空港、エルサルバドルで立ち往生最後のレベルであることだった。 それは8から5への仕事の時間は、ほとんど一日中、多くの食べ物だけでなく、多くの学習を装着、1疲労週間でした。

ほとんどの人はもちろん、コンテンツとはほとんど実用的な仕事のがいっぱいあったことを締結している、それは半分の退屈、PowerPointの、異なるレベルの講堂で、終日展示を管理する必要がありインストラクターの負荷に影響を与える…半分眠っているような、他の半分が失われたといくつかのは、我々がすでにやっていることと実際的な利益のために探しています しかし、いくつかの国の発表や展示補数でCDが良い結果をもたらした。

論文の中で、何が最も私の注意を引いたことは、人工知能の原則の下で複雑なプロセスへのニューラルネットワークの応用である。

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問題

それは、中央機関やマス鑑定方法論を実装する必要があります固定資産税を収集するために地元の自治体で行われているかどうか。 これを行うには簡単に単純化された(嘘)(持続不可能)から、いくつかあります。 これらの方法の一つは、広く土地·建物の交換コストを評価するため、市場のメソッドを介して配布されています。 これは、少なくとも3つの骨の折れる作業が必要です。

1。 の更新 改善 ‘ 価値観。 その実装は、建物の類型として知られているものを使用することです、これらは順番に建設要素によって統合され、トークン単位コストの方法で基礎によって構成予算の章で構築されています。 だから最も簡単な、入力の基礎更新していること:材料費、労務費、設備や機械に加え、専門的なサービスをした後、建物の類型を適用する準備が整いました。 このような方法論の実用性は、評価タブのフィールドのデータ収集のみを建築面積、設計上の特徴、品質、保全を計算する必要があるということです…すべてよく文書主観性を克服することができます。

農村地域では、それはまた、建物のような永久的な作物、市場性のある資源や潜在的な使用などの生産的な価値を与え、これらの機能の研究が行われます。

2。 の地図更新 地価。 これは重要な表現で、不動産取引の信頼性のあるサンプルに基づいて構築し、市場価値を持っている時に予測されている。 これらの値は、近接度及びサービスに基づく傾向を含有する均質な領域に変換される。

3。 アップデート 公共サービス ネットワーク。 それは例を設定するには、その変化道路インフラ状態が起こる、これらの特性は、その額の一つ以上の内のプロパティに影響を与えます。 だから値は建物正面に影響を与える割合に関連付けることができるように、ブロックから通り軸に移動する…理想、その領域が利益にITサービスネットワークによる価値と密接な関係を与える特定の特性を持っていることが理想です非常に直線的であることができ、土地の価値に影響を与えるだけでなく、その。

それは五年ごとにそうすることは難しいことではありませんが、それは外部のデータとフィールドのサンプルに依存したままなので、多くの自治体のために差別化された方法でそうすることは、コンピュータアプリケーションがある場合でもクレイジー持続不可能になります。

アプリケーション

Yedraガルシアは、スペイン経済省から、 “をテーマに論文を発表していますマス評価に適用される人工知能

コンセプトは、英語で、しかしYedra、この問題に適用されるニューラルネットワークを使用することによって、それが見えるかもしれませんのように複雑なオートメーション方法論を解決するだろう、可能性を提起しており、Web上があります:

これは、中間レベルの指標の最小量は、類似 ‘条件によって空間分析を通じて均質領域の試案’入力値の傾向と最大値をダウン送信するとき、作る行列を生成することができる比較関係を有することができることを意味しますこのような建設物価ニュースレターや不動産価値として、実データに対する両方のトラックに冗長。

もちろん、これはまた、回復に影響を与える層空間分析、幹線道路の相互接続および共有近所のトポロジー解析を簡単な表形式のデータ分析を運ぶのではなく、。

これは、再評価し、値の取得…他の人の間での衝撃条件に基づいて建設や計画などの固定資産税の目的のための単なる評価、超えた結果をもたらす可能性があります。

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位置は私がそれを実装する意図にいつか緑喫煙の羨望う

 

 

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