Tópico 80

As bases de mercado incluem:

Valor de mercado é o valor estimado pelo qual o imóvel deve ser trocado na data de avaliação entre um comprador disposto e um vendedor em uma transação comercial após a devida comercialização.

valor do consumidor - representa o valor do imóvel, calculado sem levar em conta custos e impostos, associado a uma operação de compra e venda.

As bases fora do mercado incluem:

Valor residual reposição da soma do valor de mercado atual do terreno em seu uso atual e o custo atual de restauração.

Custo de implementação é o valor estimado que o avaliador acredita, na data da avaliação, que pode razoavelmente ser esperado que ocorra no futuro entre um comprador disposto e um vendedor disposto em uma transação comercial após comercialização adequada (Notas de aula de avaliação e gestão de propriedades).

Valor do seguro - que está escrito na apólice de seguro.

Valor tributável - é calculado de acordo com os métodos das estruturas fiscais.

Custo de reciclagem - trata-se do custo dos bens corpóreos que atingiram o estado limite devido ao desgaste total e perderam a sua utilidade. Valor contábil, custo inicial, valor residual, valor residual.

Autores: Shevchuk D.A., Shevchuk V.A.

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A existência de uma regra de entropia para o emaranhamento quântico foi comprovada 09.05.2024

A mecânica quântica continua a nos surpreender com seus fenômenos misteriosos e descobertas inesperadas. Recentemente, Bartosz Regula do Centro RIKEN de Computação Quântica e Ludovico Lamy da Universidade de Amsterdã apresentaram uma nova descoberta que diz respeito ao emaranhamento quântico e sua relação com a entropia. O emaranhamento quântico desempenha um papel importante na moderna ciência e tecnologia da informação quântica. No entanto, a complexidade da sua estrutura torna a sua compreensão e gestão um desafio. A descoberta de Regulus e Lamy mostra que o emaranhamento quântico segue uma regra de entropia semelhante à dos sistemas clássicos. Esta descoberta abre novas perspectivas na ciência e tecnologia da informação quântica, aprofundando a nossa compreensão do emaranhamento quântico e a sua ligação à termodinâmica. Os resultados do estudo indicam a possibilidade de reversibilidade das transformações de emaranhamento, o que poderia simplificar muito seu uso em diversas tecnologias quânticas. Abrindo uma nova regra ... >>

Mini ar condicionado Sony Reon Pocket 5 09.05.2024

O verão é uma época de relaxamento e viagens, mas muitas vezes o calor pode transformar essa época em um tormento insuportável. Conheça um novo produto da Sony – o minicondicionador Reon Pocket 5, que promete deixar o verão mais confortável para seus usuários. A Sony lançou um dispositivo exclusivo - o minicondicionador Reon Pocket 5, que fornece resfriamento corporal em dias quentes. Com ele, os usuários podem desfrutar do frescor a qualquer hora e em qualquer lugar, simplesmente usando-o no pescoço. Este miniar condicionado está equipado com ajuste automático dos modos de operação, além de sensores de temperatura e umidade. Graças a tecnologias inovadoras, o Reon Pocket 5 ajusta o seu funcionamento em função da atividade do utilizador e das condições ambientais. Os usuários podem ajustar facilmente a temperatura usando um aplicativo móvel dedicado conectado via Bluetooth. Além disso, camisetas e shorts especialmente desenhados estão disponíveis para maior comodidade, aos quais um mini ar condicionado pode ser acoplado. O dispositivo pode, oh ... >>

Energia do espaço para Starship 08.05.2024

A produção de energia solar no espaço está se tornando mais viável com o advento de novas tecnologias e o desenvolvimento de programas espaciais. O chefe da startup Virtus Solis compartilhou sua visão de usar a Starship da SpaceX para criar usinas orbitais capazes de abastecer a Terra. A startup Virtus Solis revelou um ambicioso projeto para criar usinas de energia orbitais usando a Starship da SpaceX. Esta ideia poderia mudar significativamente o campo da produção de energia solar, tornando-a mais acessível e barata. O cerne do plano da startup é reduzir o custo de lançamento de satélites ao espaço usando a Starship. Espera-se que este avanço tecnológico torne a produção de energia solar no espaço mais competitiva com as fontes de energia tradicionais. A Virtual Solis planeja construir grandes painéis fotovoltaicos em órbita, usando a Starship para entregar os equipamentos necessários. Contudo, um dos principais desafios ... >>

Notícias aleatórias do Arquivo Rede elétrica de autoaprendizagem 30.03.2022 Cientistas da Universidade da Pensilvânia descobriram uma nova abordagem para o aprendizado de máquina. Um circuito elétrico convencional aprendeu a reconhecer as flores pelo tamanho de suas pétalas por conta própria. Uma equipe de cientistas liderada pelo físico Samuel Dillavu montou uma pequena rede elétrica conectando aleatoriamente 16 resistores. Os pesquisadores definem a tensão para certos nós de entrada e lêem os nós de saída. Ajustando os resistores por conta própria, a rede aprendeu a produzir os dados desejados para um determinado conjunto de valores de entrada. "A rede foi configurada para executar muitas tarefas simples de IA", diz Dillavu. "Por exemplo, ela pode distinguir entre três tipos de flores de íris com mais de 95% de precisão com base em quatro parâmetros: o comprimento e a largura das pétalas e sépalas." Para o aprendizado de máquina de IA, como regra, são usadas redes neurais artificiais. Essas redes geralmente existem apenas na memória do computador. Uma rede neural consiste em pontos ou nós, cada um dos quais pode assumir um valor de 0 a 1, conectados por arestas. Cada aresta tem seu próprio peso dependendo dos valores nos nós. Ao treinar tal sistema, é necessário ajustar o peso das arestas para obter o resultado desejado. "Este é um problema de otimização complexo que aumenta significativamente com o tamanho da rede e requer muitos recursos de computação", observa Dillavu. "A situação é complicada pelo fato de que todas as arestas devem ser ajustadas ao mesmo tempo." Para contornar esse problema, os físicos procuraram sistemas que pudessem se ajustar sem cálculos externos. Os cientistas construíram duas redes idênticas uma em cima da outra. Em uma rede fechada, eles aplicaram tensão e fixaram os valores desejados nos elementos de saída. Em uma rede aberta, apenas a tensão no resistor de entrada foi definida. O sistema ajustou a resistência entre os resistores nas duas redes dependendo da diferença de tensão entre nós idênticos em cada uma delas. Ao longo de várias iterações, esses ajustes alinharam todas as tensões em todos os resistores nas duas redes. O sistema aprendeu a produzir a saída correta para determinados valores de entrada. "Esta configuração requer pouca computação", diz Dillavu. "O sistema só precisa comparar a queda de tensão nos resistores correspondentes nas redes fechada e livre usando um comparador. Nosso trabalho prova a possibilidade fundamental de uma nova forma de aprendizado de máquina que não não requer grandes cálculos."

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