トップページ > 検索結果
ここから本文です。
キーワード “分析” に対する結果 “18491”件706ページ目
通前開通後差現道3 0 -3 バイパス-1- ③交通量[台/12h](平日) 開通前開通後差現道13,204 753 -12,451 バイパス-9,256- 効果分析の要因の変化再評価(平成27年度)との比較・総事業費2,070百万円→2,194百万円・供用年度平成29年度→平成29年度・B/C1.93→1.81 評価
https://www.pref.saitama.lg.jp/documents/198873/4-1h30jigohyoukagaiyoushiryou.pdf種別:pdf サイズ:272.032KB
非常に多くなるため、6車線化が必要となる。 ⑩210街路整備事業都市計画道路日光東京線(本町工区) 委員:費用対効果分析で、「平成27年度道路交通センサス現況交通量及び平成 22年度道路センサス将来OD表(関東版)を使用して推計した将来
https://www.pref.saitama.lg.jp/documents/198873/5-2h30dai3kaiiinkaikaigiyoushisaihyouka.pdf種別:pdf サイズ:273.99KB
付金活動組織「種足野通川資源保全ネットワーク」の定期的な活動により、適切に維持管理されている。 3費用対効果分析の算定基礎となった要因の変化 (1)農作物の生産量の変化水稲については、整備前の休耕地が解消したことや、地域
https://www.pref.saitama.lg.jp/documents/198875/1001hyoukagaiyoushiryou.pdf種別:pdf サイズ:207.807KB
者道) 工種:道路改築(2車線バイパス整備) 事業概要図 事 後 評 価 項 目 事業の効果の発現状況 効果分析の要因の変化 再評価(平成22年度)との比較・総事業費 1,585百万円 → 1,826百万円・供用年度 平成30年度 → 平成27年度・B/C 2.24 → 1.84 評価結果及び
https://www.pref.saitama.lg.jp/documents/198875/2001hyoukagaiyoushiryou.pdf種別:pdf サイズ:103.087KB
所がある。 バイパスを整備することで、地域の振興施設へのアクセスが向上する効果を考えている。 委員:費用便益分析結果の走行経費減少便益のところがマイナスになっている。 これは便益が出てないということなのか。 事業課:走行経
https://www.pref.saitama.lg.jp/documents/198877/02gijigaiyou1.pdf種別:pdf サイズ:364.451KB
1)渋滞長(昭和橋交差点)[m] (2)平均旅行速度(事業区間:別所橋交差点⇔川又交差点)[km/h] (3)事故件数の減少[件] 効果分析の要因の変化再評価時(平成24年度)との比較・総事業費14,502百万円→14,224百万円・供用年度平成26年度→平成26年度・B/C1.9→1.6
https://www.pref.saitama.lg.jp/documents/198877/07jigohyouka1.pdf種別:pdf サイズ:225.015KB
谷市により定期的な草刈りやアスファルト舗装の補修が行われるなど適切に維持管理されている。 3費用対効果分析の算定基礎となった要因の変化 (1)農作物の生産量の変化農道整備による効率的な農産物輸送の確立により、全国
https://www.pref.saitama.lg.jp/documents/198877/08jigohyouka2.pdf種別:pdf サイズ:209.076KB
て得た情報の一部を紹介したいと思います。 人工知能について調べてみると、人工知能は多くのデータを解析して分析に役立てたり、 過去のデータから未来を予測したりする作業が得意だということがわかりました。 それを生かして、
https://www.pref.saitama.lg.jp/documents/198939/r6c3kokuans-2.pdf種別:pdf サイズ:2177.403KB
て得た情報の一部を紹介したいと思います。 人工知能について調べてみると、人工知能は多くのデータを解析して分析に役立てたり、 過去のデータから未来を予測したりする作業が得意だということがわかりました。 それを生かして、
https://www.pref.saitama.lg.jp/documents/198939/r6c3kokuq-2.pdf種別:pdf サイズ:1864.1KB
の運営を可能にしています。 さらに、人工知能(AI)を活用したトレーニングも注目されています。 AIは選手の動きを分析し、技術を磨くためのアドバイスを提供します。 おそらく個々の選手は自分の課題を効率的に克服することができる
https://www.pref.saitama.lg.jp/documents/198939/r7c2kokuans2.pdf種別:pdf サイズ:1319.24KB