最近十年来,科威特州的建筑业Swift增长,因为过去十年来建筑项目的数量大大增加。 由于行业的进步和发展以及项目的规模,各种合同的当事方之间的争端数量相应地增加了。 随着项目变得越来越大,越来越复杂,它们的管理和控制也变得越来越困难,尤其是在缺乏有效的标准系统来管理项目进度和确定延迟的情况下(如果有)。 即使是简单的问题,也无论是大问题,如果被及时忽略和解决,都可能引起所有项目方都关心的巨大问题。 无论合法地解决和处理施工延误,由此产生的法律纠纷始终会对缔约双方产生其他负面影响。 如果合同的各方具有洞察力,使他们能够在冲突发生之前预测和识别可能引起冲突的问题,那么就可以消除无数的问题在发生之前,并大大减少了缔约方之间进一步冲突的机会。 本文提出了一种新颖的进度报告系统的框架,该系统可以帮助最大程度地减少科威特州的合同纠纷。
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2024-01-12 12:02:43 449KB Eclipse
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非常经典的后台管理系统框架(HTML、JS源码)
2024-01-11 21:10:32 30KB 源码 后台管理
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资源代码实现了bp全连接神经网络代码 不使用pytorch,tensorflow等神经网络学习框架 一、功能实现: 1.实现自动求导功能 2.实现adam学习率优化器代码,可以提升学习率,加快收敛 3.numpy实现矩阵运算 4.实现softmax交叉熵损失函数 5.实现递归运算每一层神经网络 6.实现训练过程中损失函数loss下降显示,使用matplot实现 二、作用: 1.方便刚入门的小伙伴入门学习神经网络,了解神经网络工作的几大部分 前向计算,激活函数,损失函数,求导 2.复现论文的adam优化器实现,实现一阶矩估计,二阶矩估计 三、能学到什么: 1.adam优化器实际代码实现 2.求导过程计算 3.matplot显示图表 4.numpy矩阵运算实现 5.递归实现层集计算 四、阅读须知: 1.参考本代码之前需要先了解bp神经网络的构成 2.此资源未使用框架,求导也是代码实现,主要是公式求导,后期会推出计算图求导的版本 3.不包含cnn卷积神经网络,不适用于特征提取,后续可能会增加cnn模块 4.本资源目前只实现relu激活函数,需要验证sigmod等激活函数可以自行添加
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