上海地块竞购 价格6分钟上涨150% 地价接近房价!

上海新江湾城D1号地块在六分钟内竞拍价格从5.16亿升至12.6亿,平均楼板价达1.25万元/平方米。此次竞拍未触及开发商底价12.9亿,高昂的地价成本将转嫁给购房者。

上海新江湾城D1号,竞购6分钟涨150% ,从挂牌的5.16亿飙升到12.6亿,平均“楼板价”达到1.25万元/平方米。注意是“楼板价”,可不是实际平均地面价哦!(简单的说楼板价”就是指土地价值除以所需建造的房产建筑面积,100平米土地上将建造一个20层楼,则建筑面积就是2000平米,这个转让价格不包括房产的建筑工程造价,仅仅是土地的价值体现在要建造的房产建筑面积上的一种形式。

地价如此之高,房价能不高吗?而且此次竞购的价格12.6亿还不是获胜开发商的底价12.9亿,这里面的利润可想而知了。如此高的价格最终都是平摊到买房者头上,假如你在这里买一套100平米的房子,那么首先你要付126万元的地价,然后再付钱去买你实际住的房子的建造价格再加上开发商的利润,可想而知,这个利润也是丰厚的!

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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