Answer:no thank you ima goody
Explanation:
Answer:
Las cosas que hoy en día se hacen apoyadas en aplicaciones y el software se hacían de manera manual, artesanal o empírica, es decir, antes del avenimiento de la era digital, las tareas que hoy se han automatizado o informatizado se realizaban de forma analógica, mediante procesos con una participación humana mucho más fuerte.
Así, por ejemplo, en el entrenamiento, la medición de variables por parte de los entrenadores respecto de los atletas era procesada de forma manual: la comparación de las distintas estadísticas era recopilada en formato físico, y analizada en forma personal por profesionales idóneos para tal tarea, mientras que hoy en día esa tarea se ha automatizado y es llevada a cabo por programas informáticos específicos.
A su vez, respecto de la tecnología, por ejemplo, el análisis de las variables de mercado y la subida o bajada de distintos valores era sistemáticamente analizada en forma manual, mientras hoy en día diversos programas permiten realizar un análisis técnico y financiero en forma digital.
Probably providing a common calendar
Answer:
People in households buy goods and services from businesses in an attempt to satisfy their unlimited needs and wants.
Explanation:
Households also sell their labor, land, and capital in exchange for income that they use to buy goods and services that firms produce.
Answer:
40
Explanation:
Given that:
A neural network with 11 input variables possess;
one hidden layer with three hidden units; &
one output variable
For every input, a variable must go to every node.
Thus, we can calculate the weights of weight with respect to connections to input and hidden layer by using the formula:
= ( inputs + bias) × numbers of nodes
= (11 + 1 ) × 3
= 12 × 3
= 36 weights
Also, For one hidden layer (with 3 nodes) and one output
The entry result for every hidden node will go directly to the output
These results will have weights associated with them before computed in the output node.
Thus; using the formula
= (numbers of nodes + bais) output, we get;
= ( 3+ 1 ) × 1
= 4 weights
weights with respect to input and hidden layer total = 36
weights with respect to hidden and output layer total = 4
Finally, the sum of both weights is = 36 + 4
= 40
