Q4141333 (Q4141333): Difference between revisions
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| label / es | label / es | ||||||||||||||
INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES Y APRENDIZAJE AUTOMÁTICO PARA LA OPTIMIZACIÓN DE LA CADENA DE SUMINISTRO | |||||||||||||||
| Property / summary | |||||||||||||||
EL PROYECTO TIENE COMO OBJETIVO ABORDAR DE MANERA ORGÁNICA E INTEGRADA LA SOLUCIÓN DE LOS SIGUIENTES PROBLEMAS ABIERTOS: A. LA DETERMINACIÓN Y SOLUCIÓN DE MODELOS DE OPTIMIZACIÓN ESTOCÁSTICA/ROBUST CON APLICACIÓN A LA COMPRA, FIJACIÓN DE PRECIOS O PLANIFICACIÓN DE RECURSOS,B. APLICACIÓN DE MODELOS DE OPTIMIZACIÓN A LA ELECCIÓN ÓPTIMA DEL MEJOR MODELO DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO PARA TAREAS PREDICTIVAS,C. APLICACIÓN DE MODELOS DE OPTIMIZACIÓN A LA ELECCIÓN ÓPTIMA DE MODELOS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO,D. MODELOS PARA LA DETERMINACIÓN DE VARIABLES DE INFLUENCIA (TANTO EXÓGENAS COMO ENDÓGENAS) EN CONTEXTOS DE APRENDIZAJE PROFUNDO,E. CUALQUIER NUEVO MODELO ESTADO DEL ARTE PARA PRONOSTICAR LA DEMANDA O LA CURVA DE ELASTICIDAD DE LA DEMANDA AL PRECIO, O LA SOLUCIÓN DE LA SOLUCIÓN. (Spanish) | |||||||||||||||
| Property / summary: EL PROYECTO TIENE COMO OBJETIVO ABORDAR DE MANERA ORGÁNICA E INTEGRADA LA SOLUCIÓN DE LOS SIGUIENTES PROBLEMAS ABIERTOS: A. LA DETERMINACIÓN Y SOLUCIÓN DE MODELOS DE OPTIMIZACIÓN ESTOCÁSTICA/ROBUST CON APLICACIÓN A LA COMPRA, FIJACIÓN DE PRECIOS O PLANIFICACIÓN DE RECURSOS,B. APLICACIÓN DE MODELOS DE OPTIMIZACIÓN A LA ELECCIÓN ÓPTIMA DEL MEJOR MODELO DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO PARA TAREAS PREDICTIVAS,C. APLICACIÓN DE MODELOS DE OPTIMIZACIÓN A LA ELECCIÓN ÓPTIMA DE MODELOS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO,D. MODELOS PARA LA DETERMINACIÓN DE VARIABLES DE INFLUENCIA (TANTO EXÓGENAS COMO ENDÓGENAS) EN CONTEXTOS DE APRENDIZAJE PROFUNDO,E. CUALQUIER NUEVO MODELO ESTADO DEL ARTE PARA PRONOSTICAR LA DEMANDA O LA CURVA DE ELASTICIDAD DE LA DEMANDA AL PRECIO, O LA SOLUCIÓN DE LA SOLUCIÓN. (Spanish) / rank | |||||||||||||||
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| Property / summary: EL PROYECTO TIENE COMO OBJETIVO ABORDAR DE MANERA ORGÁNICA E INTEGRADA LA SOLUCIÓN DE LOS SIGUIENTES PROBLEMAS ABIERTOS: A. LA DETERMINACIÓN Y SOLUCIÓN DE MODELOS DE OPTIMIZACIÓN ESTOCÁSTICA/ROBUST CON APLICACIÓN A LA COMPRA, FIJACIÓN DE PRECIOS O PLANIFICACIÓN DE RECURSOS,B. APLICACIÓN DE MODELOS DE OPTIMIZACIÓN A LA ELECCIÓN ÓPTIMA DEL MEJOR MODELO DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO PARA TAREAS PREDICTIVAS,C. APLICACIÓN DE MODELOS DE OPTIMIZACIÓN A LA ELECCIÓN ÓPTIMA DE MODELOS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO,D. MODELOS PARA LA DETERMINACIÓN DE VARIABLES DE INFLUENCIA (TANTO EXÓGENAS COMO ENDÓGENAS) EN CONTEXTOS DE APRENDIZAJE PROFUNDO,E. CUALQUIER NUEVO MODELO ESTADO DEL ARTE PARA PRONOSTICAR LA DEMANDA O LA CURVA DE ELASTICIDAD DE LA DEMANDA AL PRECIO, O LA SOLUCIÓN DE LA SOLUCIÓN. (Spanish) / qualifier | |||||||||||||||
point in time: 30 January 2022
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Revision as of 18:26, 30 January 2022
Project Q4141333 in Italy
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | No label defined |
Project Q4141333 in Italy |
Statements
23,594.34 Euro
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47,188.67 Euro
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50.0 percent
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ACT OPERATIONS RESEARCH IT S.R.L.
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UNIVERSITÃ DEGLI STUDI DI ROMA LA SAPIENZA
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IL PROGETTO SI PONE L'OBIETTIVO DI TOCCARE IN MODO ORGANICO E INTEGRATO LA SOLUZIONE DEI SEGUENTI PROBLEMI APERTI:A. LA DETERMINAZIONE E SOLUZIONE DI MODELLI DI OTTIMIZZAZIONE STOCASTICA/ ROBUSTA CON APPLICAZIONE ALL'ACQUISTO, PRICING E/ O PIANIFICAZIONE DELLE RISORSE,B. APPLICAZIONE DI MODELLI DI OTTIMIZZAZIONE ALLA SCELTA OTTIMA DEL MODELLO DI MACHINE LEARNING MIGLIORE PER TASK PREDITTIVI,C. APPLICAZIONE DI MODELLI DI OTTIMIZZAZIONE ALLA SCELTA OTTIMA DELLA PARAMETRIZZAZIONE DI DI MODELLI DI MACHINE LEARNING,D. MODELLI PER LA DETERMINAZIONE DI VARIABILI DI INFLUENZA (SIA ESOGENE CHE ENDOGENE) IN CONTESTI DI DEEP LEARNING,E. EVENTUALI NUOVI MODELLI STATO DELL'ARTE PER LA PREVISIONE DELLA DOMANDA E/ O DELLA CURVA DI ELASTICITÃ DELLA DOMANDA AL PREZZO,F. DEFINIZIONE DI META-MODELLI CHE PERMETTANO DI 'IMPARARE' LA SOLUZIONE DI DETERMINATE CLASSI DI PROBLEMI DI OTTIMIZZAZIONE MATEMATICA. (Italian)
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EL PROYECTO TIENE COMO OBJETIVO ABORDAR DE MANERA ORGÁNICA E INTEGRADA LA SOLUCIÓN DE LOS SIGUIENTES PROBLEMAS ABIERTOS: A. LA DETERMINACIÓN Y SOLUCIÓN DE MODELOS DE OPTIMIZACIÓN ESTOCÁSTICA/ROBUST CON APLICACIÓN A LA COMPRA, FIJACIÓN DE PRECIOS O PLANIFICACIÓN DE RECURSOS,B. APLICACIÓN DE MODELOS DE OPTIMIZACIÓN A LA ELECCIÓN ÓPTIMA DEL MEJOR MODELO DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO PARA TAREAS PREDICTIVAS,C. APLICACIÓN DE MODELOS DE OPTIMIZACIÓN A LA ELECCIÓN ÓPTIMA DE MODELOS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO,D. MODELOS PARA LA DETERMINACIÓN DE VARIABLES DE INFLUENCIA (TANTO EXÓGENAS COMO ENDÓGENAS) EN CONTEXTOS DE APRENDIZAJE PROFUNDO,E. CUALQUIER NUEVO MODELO ESTADO DEL ARTE PARA PRONOSTICAR LA DEMANDA O LA CURVA DE ELASTICIDAD DE LA DEMANDA AL PRECIO, O LA SOLUCIÓN DE LA SOLUCIÓN. (Spanish)
30 January 2022
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ROMA
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