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在简历上实施用于外壳石油销售预测的机器学习。 Harapan Karya Mandiri Bengkulu P-issn 1858-2680 E-ISSN 2723-4673
摘要预测是一种通过科学方法利用历史数据来猜测或估计将来会发生的事情的活动。CV。 Harapan Karya Mandiri预测石油销售仍以传统的方式。 传统系统的弱点是进行计算和写作中的人为错误的补充，并且在进行概括时也可能会丢失。 因此，需要一种能够预测销售的机器学习技术。 机器学习中包含的一种算法之一是k-nearest邻居。 系统实施将PHP编程语言与MySQL数据库一起使用，本研究中使用的方法是瀑布方法。 瀑布方法能够分析从旧系统的弱点中发现的需求，然后进行设计设计，并继续进行新系统的设计。 这项研究结果的结论解释说，最初使用K-Nearebled Nighbor方法的销售预测过程首先经过培训过程。 预测结果也受到训练的数据量和在这种方法中的“ k”的值的强烈影响。 关键字：机器学习，预测，k-nearest邻居。 Intisari -prediksi Merupakan Kegiatan Menduga Atau Memperkirakan Sesuatu Yang Akan Terjadi Waktu Mendatang Mendatang dengan Memanfaatkan Historis Data Melalui suatui suatu suatu Metodode Ilmiah。 CV。 Harapan Karya Mandiri Dalam Melakukan Prediksi Penjulan Oli Masih dengan cara konvensional。CV。Harapan Karya Mandiri预测石油销售仍以传统的方式。传统系统的弱点是进行计算和写作中的人为错误的补充，并且在进行概括时也可能会丢失。因此，需要一种能够预测销售的机器学习技术。机器学习中包含的一种算法之一是k-nearest邻居。系统实施将PHP编程语言与MySQL数据库一起使用，本研究中使用的方法是瀑布方法。瀑布方法能够分析从旧系统的弱点中发现的需求，然后进行设计设计，并继续进行新系统的设计。这项研究结果的结论解释说，最初使用K-Nearebled Nighbor方法的销售预测过程首先经过培训过程。预测结果也受到训练的数据量和在这种方法中的“ k”的值的强烈影响。关键字：机器学习，预测，k-nearest邻居。Intisari -prediksi Merupakan Kegiatan Menduga Atau Memperkirakan Sesuatu Yang Akan Terjadi Waktu Mendatang Mendatang dengan Memanfaatkan Historis Data Melalui suatui suatu suatu Metodode Ilmiah。CV。 Harapan Karya Mandiri Dalam Melakukan Prediksi Penjulan Oli Masih dengan cara konvensional。CV。Harapan Karya Mandiri Dalam Melakukan Prediksi Penjulan Oli Masih dengan cara konvensional。传统系统的弱点除了进行计算和研究中的人为错误，并且在概括时也可能会丢失。因此，需要一种机器学习技术，能够从机器学习中包含的内容中预测其中一种算法的销售是K-Neartiald Neighboor。使用PHP编程语言与MySQL数据库实施，本研究中使用的方法是瀑布方法。瀑布方法能够分析从旧系统的弱点中发现的需求，然后进行设计的设计，然后进行新的系统设计。从这项研究的结果中得出结论，解释说，首先通过过程
识别塞巴兰水库di sekitar di sekitar kepahiang provinsi bengkulu menggunakan anomali anomali data gravitasi ggmplus ggmplus dengan metode inversi inversi inversi 2d i
摘要。Kepahiang Regency位于岩浆弧和大陆板的边界区域，带有海洋板，以Solfatara，Fumarole和Alteration Rocks的形式在表面上出现了一些地热甜度，因此它成为地热能的前景。进行的研究的目的是找出围绕Kepahiang的地热储层的分布。这项研究是通过重力方法进行的，因此可以对地下密度分布进行描述。本研究使用全球重力模型加上（GGMPLUS）数据，分辨率为220米，即自由空气异常（FAA）和地形。基于数据处理的结果，获得了一个完整的布格异常（ABL），该异常是区域异常和残留异常的组合。通过使用移动平均方法将异常分开。异常图提供了三种分布模式的信息，即高，中和低异常。残留异常是使用2D反转方法建模的多达七个切片，这些切片怀疑地热储层。结果显示，据称该面积在46.7-50.9 mgal之间，据称是一个地热储层，密度值<2.5 g/cm 3在不同的深度下，每个切片的深度不同。在某些区域中，地热制造的不可分性，这些区域的储存量是由于存在密度为2.6-2.7 g/cm 3的密度所致。摘要。进行的研究的目的是了解Kepahiang周围地热储层的分布。Kepahiang Regency位于岩浆弧的边界区域和带有海洋板的大陆板的边界区域，导致以Solfatara，Fumarole，Fumarole和变化岩的形式出现在表面上的几种地热表现，因此它成为地热能的前景。这项研究是使用重力方法进行的，因此可以产生地下密度分布的图片。本研究使用全球重力模型加（GGMPLUS）数据，分辨率为220米，即自由空气异常（FAA）和地形。基于数据处理的结果，获得了完整的布格异常（CBA），这是区域异常和残留异常的组合。通过使用移动平均方法将异常分开。异常图提供了三种分布模式的信息，即高，中和低异常。残留异常是使用2D反转方法对七个切片进行建模的，该切片怀疑具有地热储层。结果表明，怀疑CBA值在46.7-50.9 mgal之间的区域被怀疑具有密度值<2.5 g/cm 3的地热储层在每个切片的不同深度下。在某些地区没有地下储层的地热性别兴趣是由于存在密度为2.6-2.7 g/cm 3的宿主岩石所致。
无标题 - UITM机构存储库
印尼Zakat倡议（IZI）Bengkulu代表的纸质ID标题页面开发影响SMES中的会计实践的108个因素89 112图片和图片方法的应用，以提高学生在写作叙事文章中的动机和成就
经济结构和就业机会（...
本研究研究了经济结构变化对班古鲁省就业机会的影响，并确定了必要的经济政策。此外，本研究还旨在衡量和比较每个部门的所有经济部门和总部门的生产率。所使用的方法是解释性研究。本研究中的受试者是班库鲁省。从1983 - 2017年开始，研究变量测量的数据是次要的数据系列。已经34年了。所需的数据来自中央统计局（CBS）Bengkulu省。假设检验。结果表明，经济结构的变化对工作机会产生了同时影响。农业部门的贡献具有更大的影响力，是电力和饮用水部门，运输和通信部门，贸易和酒店行业以及服务业。经济结构的变化对工作机会产生同时影响。部分地，就业机会更受农业部门（X1），建筑物（X4），电力和饮用水（X5），交通和交流（X6），贸易和酒店（X7），财务和租赁部门，财务和租赁变量的贡献的影响。租金（x8）和服务（x9）。这些部门的贡献增加可以增加就业机会以提高工作机会。在此模型中，效应的幅度同时为r2 = 66.1％。其余的33.9％可以通过未检查的其他因素来解释，例如教育，健康，环境和绩效因素。
无标题 - UiTM 机构知识库
论文编号 标题页 印度尼西亚天课计划 (IZI) 的发展 明古鲁代表 108 影响中小企业会计实务的因素 89 112 应用图文并茂的方法提高学生撰写叙述性文章的积极性和成就感
目录 - UiTM 机构知识库
论文编号 标题页 印度尼西亚天课计划 (IZI) 的发展 明古鲁代表 108 影响中小企业会计实务的因素 89 112 应用图文并茂的方法提高学生撰写叙述性文章的积极性和成就感
（Jurnal Ilmiah Perikanan Dan Kelautan）
一个淡水鳗（Anguilla spp。）被分类在Anguillidae家族中，并将其包括在Catadromous组中。这项研究旨在确定线粒体DNA的COI基因序列，分析遗传距离和系统发育学，并表征Kuari River Bengkulu中淡水鳗鱼栖息地的物理和化学参数。这项研究是从2020年11月至2021年4月进行的。条形码EEL物种中使用的方法是使用PCR（聚合酶链反应）的DNA分离，DNA扩增，电泳和MTDNA中COI基因区域的测序。在35个循环中，从PCR的结果中获得了COI mtDNA基因片段30秒。对EEL样品AM3和AM4的BLASTN分析与Anguilla Marmorata的相似性最高为99.82％-100％，而样品AB2-AB5表示，与Anguilla Bengalensis的标识最高99.84％-100％。系统发育物种表明Anguilla Marmorata和Anguilla Bengalensis形成了两个不同的亚群体。Bengkulu Kuari河的水品质是温度26.5-27.5°C，pH 7.1-8.7，溶解氧6.19-9.54 mg l-1，亮度21-47 cm，ammonia，ammonia 0.16-0.41 mg l-1，总碱性20–52 mg l-1，33-1，TDS 33-1，TDS M. 0.3-0.4 PPT和水速度0.5-0.8 ms-1。通过将COI基因的DNA序列与GenBank中的现有数据库进行比较，DNA条形码中的COI基因非常适合用于鉴定Anguilla SPP物种。
在局部微生物和不同剂量的植物生长的盆栽calamansi的生长和花朵发育
摘要。Calamansi是班古鲁市的主要园艺商品。这项研究旨在确定植物剂量和局部微生物之间的最佳组合，以促进卡拉曼西的生长和开花。本研究使用了阶乘完整的随机设计（CRD）。局部微生物（M）的第一个因素由两个级别组成，即没有给出（M0）和局部微生物（M1）。GRADMORE（D）剂量的第二个因子由四个级别组成，即0 g / L（D0），1 g / L（D1），2 g / L（D2），3 g / L（D3）。结果表明，局部微生物的治疗与Growmore的剂量之间的结合没有差异。在一个因素中，生长剂量对clamansi的盆栽的生长和开花有无形的影响。同样，局部微生物的一个因素对calamansi盆栽的生长和开花产生了不真实的影响。
在基于大脑的整个学习中的保留成就是...
学习模型应该能够提高学生的学习能力。基于大脑的整体学习（BBWL）模型是可以改善学生保留成就的替代学习模型之一，并得到科学素养和概念的支持。本研究旨在确定BBWL模型对学生科学素养，概念掌握和保留的影响。这种研究方法是准实验性的，随机进行四个类别的样本。总样本是132名XI级科学专业学生的学生，在玛德拉萨·阿里亚·班格鲁（Madrasah Aliyah Bengkulu）中，他们参加了生物学。进行假设测试后，使用ANOVA测试分析数据，即正态性和数据同质性测试。结果显示了BBWL模型对学生科学素养技能，概念的掌握和保留的影响。具有BBL，WBT和控制的BBWL模型之间存在显着差异。根据研究结果，可以得出结论，BBWL模型可以通过支持良好的科学素养和概念精通的结果来改善学生的保留成就。关键字：BBWL，基于大脑的整个学习教学模型，保留，科学素养，概念掌握
探索人工智能在教育中的作用、学生的偏好和看法
人工智能技术的发展为教育的传授和接受开辟了新的机会。因此，深入了解学生对学习过程中使用人工智能的看法、期望和担忧成为一个关键方面。本研究探讨了印度尼西亚大学生对人工智能在教育中使用的看法。对明古鲁大学师范学院 200 名学生进行了一项定量描述性调查。所用工具是改编自 Buabbas 等人 (2023) 的学生对人工智能的看法量表。数据分析使用了描述性分析和卡方检验。研究结果表明，大多数学生对人工智能在学习中的使用持积极态度，认为它是一种可以丰富他们的学习体验和增加教育资源获取机会的工具。然而，也有人担心人工智能会取代教师的角色，学习互动中人为因素的丧失以及数据隐私问题。研究结论是，尽管人工智能具有改变教育的巨大潜力，但需要采取谨慎、以人为本的方法，让教师发挥积极作用，并保障学生的隐私和数据安全。建议开展进一步研究，以提供有关人工智能在教育领域出现的影响和好处的更全面信息。