催化变革:在印度尼西亚商业中释放人工智能的力量 Robertus Suraji 1 , Istianingsih 2 , Hapzi Ali 3 1 印度尼西亚雅加达巴扬卡拉大学信息学项目, robertus.suraji@dsn.ubharajaya.ac.id 2 印度尼西亚雅加达巴扬卡拉大学经济与商业学院, istianingsih@dsn.ubharajaya.ac.id 3 印度尼西亚雅加达巴扬卡拉大学经济与商学院 通讯作者:robertus.suraji@dsn.ubharajaya.ac.id 1 摘要:人工智能 (AI) 已成为现代商业世界的一股变革力量。本研究分析了人工智能在企业中采用的影响,重点关注印度尼西亚的商业环境。我们结合文献分析、跨部门案例研究以及对企业利益相关者的访谈。研究结果表明,人工智能通过提高运营效率、改变传统商业模式和支持更好的决策,改变了印度尼西亚的商业模式。研究还指出了与算法偏见和人工智能伦理相关的挑战。这项研究的意义包括需要对人工智能的采用进行周到的管理、与监管机构合作,以及加强对社会影响和道德的教育和认识。进一步的研究可以加深对人工智能在印度尼西亚不同商业环境中的影响的理解。这项研究为理解人工智能在现代商业中的作用奠定了坚实的基础,它连接了全球和本地维度,详细说明了采用这项技术的组织所面临的影响、挑战和机遇。关键词:人工智能、印度尼西亚商业、运营效率、算法偏见、商业模式。摘要:人工智能是现代商业世界中变革的驱动力。在印度尼西亚,人们关注商业领域,关注人工智能的采用。 Kami menggabungkan 分析文学,研究该领域的研究,并对其进行分析。印度尼西亚的 Temuan penelitian menunjukkan bahwa AI telah mengubah 范例是指操作性的、传统的 mengubah 模型,并且是可以使用的。识别偏差算法和 AI 识别方法。在此基础上,您可以调整姿势、调节调节器、调整姿势以及保持社交和锻炼。 Penelitian lebih lanjut dapat memperdalam pemahaman tentang mudak AI
发酵是一种令人着迷的生物过程,数千年来,人类一直利用这一过程转化物质,生产出食品、饮料和有价值的产品。发酵是一种在无氧条件下发生的代谢途径,微生物可以将糖和其他有机化合物转化为能量和各种最终产品。本文深入探讨了发酵的世界,探索了它的历史、机制、应用以及它所产生的各种令人愉悦的产品。发酵的实践可以追溯到几千年前,在古代文明中就有使用发酵的证据。早期人类发现,将某些食物和饮料暴露在环境中会导致味道、保存和营养价值的改变。这些观察为开发至今仍备受推崇的发酵食品和饮料奠定了基础。发酵是由多种微生物协调的,包括细菌、酵母和霉菌。这些微观的微生物通过一系列酶促反应将复杂的有机化合物转化为更简单的物质。某些细菌,如乳酸杆菌,会将糖转化为乳酸,从而使酸奶、酸菜和泡菜等发酵食品具有浓郁的味道。酵母,如酿酒酵母,会将糖代谢为酒精和二氧化碳。这个过程是啤酒、葡萄酒和烈酒等酒精饮料产生的过程。醋酸杆菌会将酒精氧化产生乙酸,从而产生苹果醋等醋。发酵有各种各样的应用,从烹饪美食到工业过程。发酵食品不仅可以增强风味和保存,而且通常还能为肠道健康提供益生菌益处。例如奶酪、酸面包、泡菜和开菲尔。酒精饮料
摘要。Aizome或Indigo染色是日本传统的染色方法之一。这种靛蓝染色过程所需的染料是由微生物反应产生的。在日本,工匠称为“ Aishi”是为了生产这种发酵产品,称为Sukumo,这对于靛蓝染色是必不可少的。Sukumo的生产长期以来一直依赖于这些工匠的经验和直觉,但近年来已经引入了微生物学分析。本专栏概述了Sukumo的生产过程,该过程尚未完全理解,并提出了这样一个事实,即古老的日本发酵技术不仅进入了食品和制药行业,而且进入了染色和时尚领域。关键字。Indigo,Sukumo,染色方法,融合,发酵,tadeai,日本的传统。
每日《国土报》指出,6 月份举行的选举活动进展缓慢。距离以色列投票还有两周时间,竞争政党只花费了约 30% 的竞选预算,大多数政党都把精力集中在最后一周的宣传上。据报道,内塔尼亚胡正着重动员党内的老成员,利库德集团的支持者则进行挨家挨户的拉票活动。与此同时,拉皮德正在小心翼翼地从政治光谱左侧的潜在联盟伙伴那里挖走选民,并确保全党高投票率,特别关注阿拉伯选民。
对各种冥想练习之间的相似性和差异性的研究仍处于早期阶段。在这里,我们利用功能连接和图形测量,展示了对三种冥想传统的研究:喜马拉雅瑜伽 (HT)、Isha Shoonya (SNY) 和内观 (VIP)。冥想区块的 EEG 活动用于建立功能性大脑连接,以利用各种冥想传统和对照组之间的网络。支持向量机用于二元分类,并使用通过图论测量生成的特征构建模型。我们在 HT、SNY 和 VIP 中分别获得了 84.76% 的最大准确率(gamma1)、90% 的最大准确率(alpha)和 84.76% 的最大准确率(theta)。我们的主要发现包括:(a)内观禅修者的 delta 连接更高,(b)经检查,所有禅修者的左半球前额叶区域的 θ 网络同步性更强,(c)喜马拉雅禅修者和内观禅修者更多地参与了 γ2 处理,(d)所有禅修者的 θ 和 γ 波段左额叶活动贡献增加,(e)所有禅修传统的 γ 处理都广泛涉及模块化。此外,我们还讨论了这项研究对神经技术产品的意义,以便让初学者能够进行引导式冥想。关键词:EEG 信号;冥想;功能连接;图形测量;支持向量机;机器学习;脑电波;喜马拉雅瑜伽;Isha Shoonya;内观
迫切需要 随着能源系统脱碳的进展,可变可再生能源的份额将增加电网电力生产的不稳定性。需要不同深度的能源存储容量来在客户需要时提供能源,从而支持系统稳定性。澳大利亚能源市场运营商预测,到 2040 年,其各种情景下的存储需求将在 30 至 45 千兆瓦之间。此外,澳大利亚和世界丰富的采矿历史导致大量遗留采矿资产仍未修复。澳大利亚有大约 100,000 个遗留矿山,其中多达 1,000 个可能仍与电网相连或靠近电网。
评估人工智能对印尼英语学习者写作技能的影响 卡哈鲁丁教育与教师培训学院,印尼望加锡伊斯兰州立大学(UIN) 摘要 --- 带有人工智能的电子设备促进了高等学校的学习-教学过程。本研究将人工智能在阅读教学中的应用和反馈作为自变量,以提高学生的写作技能作为因变量。学生对这种教学的态度是中介变量。这项研究是在望加锡市的高等学校进行的。研究工具是向100名高等学校学生分发的问卷,但只处理了83名学生。对数据进行了路径分析。研究结果:1)使用人工智能教授阅读对学生的写作没有直接影响,而是通过态度间接产生影响。2)讲师的反馈实际上通过态度对学生的写作有直接和间接的影响。3)通过态度阅读和反馈对学生写作技能提高的贡献率为34.8%。关键词 --- 人工智能、态度写作、反馈、阅读。介绍 COVID-19 大流行的爆发是一场全球灾难,扰乱了人类生活的各个方面。但是,我们必须明智地处理这个问题。在教育领域,它强制在虚拟学习教学中使用技术。许多讲师认为这不是最佳应用。不可否认的是,在这次 COVID-19 爆发之前,学习教学过程仍然以传统的面对面课堂学习模式为主,没有利用技术提供的设施。另一方面,应该利用学习教学过程提供的各种虚拟设施来应对技术进步。因此,研究人员认为,政府通过政策强制实施的这种虚拟学习教学可能会对望加锡高等学校的学习教学产生积极或消极的影响
通过将Intel的脆弱性和威胁到Intel进行。CCMD必须优先考虑网络漏洞,并报告服务/代理机构缓解POA和MS是否构成了不可接受的任务风险,可以在现有的集成优先级列表/问题流程中进行集成 - OSD/JS交付量 - 仲裁和优先级,
在2015年巴黎协定之后,很明显,各国必须面临实质性快速的能源过渡,以减少环境影响和不可持续的不可再生自然资源的消耗。尤其是,电力生产应从基于化石燃料的集中式配置转变为基于RES的分布式系统,其中太阳能和风应该起主要作用。同时,即使间歇性地渗透到不直接控制的生成来源,也应保证电网的高安全性和可靠性。1因此,将从VRES部门询问新服务,以更好的生产预测和分配性,例如,通过安装存储系统以及积极参与电力市场。2,由于空气和环境质量的改善以及新的业务部门和工作的潜在创造,预期的能源转变将为环境和社会带来无疑的好处。3然而,由于新一代能力,网格基础架构和数字化的投资对于适应这种特征和快速变化是必要的,因此需要为当前的能源系统增加成本。1本研究重点是如何将这些额外成本包括在未来的技术评估中,以避免社区完全社交和支付。通常,将LCOE计算为发电厂产生的总成本除以生命周期中产生的总能量。电厂的技术经济评估是基于电平的电平成本(LCOE),这相当于与选定类型的发电厂生产千瓦时的成本。成本通常包括初始投资,运营和维护(O&M)支出,燃料和易消耗成本(如果适用),而考虑到发电厂及其组件的降解率,可以调整产生的能源量。该定义在参考文献4中描述。对于PV系统,参考文献5-7提出了其他LCOE伪造。基本公式可以像参考5中的5次扩展,并提供有关计算年度电力生产的更多详细信息,并用WACC(加权平均资本成本)代替折现率。在这里给出了公式,就像经典LCOE的示例:
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞(本项目)的环境影响评估中,位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前,香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主,而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙,人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作,通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察,探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计,可实现模块化,并可成功部署在各种结构中,确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势,可满足户外环境长期监测的需求:(i) 自动连续录制;(ii) 高分辨率视频;(iii) 高帧率视频;(iv) 巨大的本地数据存储;(v) 保护恶劣环境(例如极端天气条件)。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频,同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后,实施了 AI 算法,以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭,即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题,我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中,我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化,这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征,例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种,平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势,能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段,以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。
