СH-СН - СН-СНз

Для решения данной задачи, нам необходимо учесть изменения в стоимости ОПФ на начало и конец года, а также учесть ввод и вывод фондов в течение года. Исходя из предоставленных данных, стоимость ОПФ на начало года составляет 122154 тыс.руб. Далее, с 1.05 вводится в эксплуатацию фондов на сумму 3856 тыс.руб, а с 1.10 выводятся из эксплуатации фондов на сумму 1250 тыс.руб. Также, с 1.04 выводятся из эксплуатации фондов на сумму 388 тыс.руб. Для рассчета стоимости ОПФ на конец года, мы должны учесть все эти изменения. Давайте посчитаем: 122154 + 3856 - 1250 - 388 = 123372 тыс.руб. Таким образом, стоимость ОПФ на конец года составит 123372 тыс.руб.

К сожалению, я не могу составить экономико-математическую модель на основе таблицы 6, так как я не имею доступа к ней. Однако, я могу помочь вам с составлением такой модели, если вы предоставите мне необходимые данные. Пожалуйста, предоставьте мне информацию о таблице 6, чтобы я мог помочь вам дальше.

Конспект по созданию и использованию многослойного перцептрона с помощью класса MLPClassifier из библиотеки scikit-learn: I. Введение в многослойный перцептрон: - Многослойный перцептрон (MLP) является одним из наиболее распространенных типов нейронных сетей. - Он состоит из одного или нескольких скрытых слоев, каждый из которых содержит нейроны. - MLP используется для решения задач классификации и регрессии. II. Установка и импорт библиотеки scikit-learn: - Установите библиотеку scikit-learn с помощью команды: pip install scikit-learn - Импортируйте класс MLPClassifier из библиотеки scikit-learn: from sklearn.neural_network import MLPClassifier III. Создание и настройка MLPClassifier: 1. Создание экземпляра MLPClassifier: - Используйте конструктор MLPClassifier() для создания экземпляра класса MLPClassifier. - Настройте параметры MLPClassifier, такие как количество скрытых слоев, количество нейронов в каждом слое и функции активации. 2. Обучение модели: - Используйте метод fit() для обучения модели на обучающих данных. - Передайте обучающие данные и соответствующие метки классов в качестве аргументов метода fit(). 3. Предсказание классов: - Используйте метод predict() для предсказания классов для новых данных. - Передайте новые данные в качестве аргумента метода predict(). 4. Оценка модели: - Используйте метод score() для оценки производительности модели. - Передайте тестовые данные и соответствующие метки классов в качестве аргументов метода score(). IV. Пример использования MLPClassifier: - Давайте рассмотрим пример использования MLPClassifier для задачи классификации ирисов Фишера. - Импортируем данные и разделим их на обучающую и тестовую выборки. - Создадим экземпляр MLPClassifier и настроим его параметры. - Обучим модель на обучающих данных и оценим ее производительность на тестовых данных. V. Заключение: - MLPClassifier из библиотеки scikit-learn предоставляет удобный способ создания и использования многослойного перцептрона для задач классификации. - При использовании MLPClassifier важно настроить параметры модели и правильно подготовить данные для обучения и тестирования.

Из данных словосочетаний, в которых правописание чередующейся гласной в корне зависит от лексического значения, можно выделить следующие: - Любоваться з_рницей (зерницей) - здесь чередование гласной "о" и "е" зависит от значения слова "зерница". - Претв_рять в жизнь (превращать) - здесь чередование гласной "е" и "я" зависит от значения слова "превращать". - Заг_реться от искры (загореться) - здесь чередование гласной "о" и "а" зависит от значения слова "загореться". - Зам_реть от восторга (замереть) - здесь чередование гласной "о" и "а" зависит от значения слова "замереть". - Выр_щенный р_сточек (выращенный, росточек) - здесь чередование гласной "ы" и "о" зависит от значения слов "выращенный" и "росточек". - Пром_кательная бумага (промокательная) - здесь чередование гласной "о" и "а" зависит от значения слова "промокательная".