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Modelli e Metodi matematici per l'...
机器学习（ML）和科学计算的交集为增强物理，工程和应用科学中使用的计算模型提供了变革的机会。传统的数值方法虽然建立了良好，但通常会受到限制其适用性的过度计算成本和时间的限制。此外，常规方法通常仅利用可用数据的一小部分，而数据在模型构建中很少起着核心作用。科学机器学习的最新进展（SCIML），尤其是在功能空间之间的学习操作员方面，提供了有希望的范式转移。然而，仍然存在关键挑战，包括执行身体限制，严格量化预测性不确定性以及确保认证的准确性。这项研究旨在开发桥接数值分析和ML的新方法，开发可靠的模型，这些模型将物理与数据无缝整合，同时保留理论声音。此外，它将探索与传统求解器相比，迅速近似差异问题解决方案的新方法，大大降低了计算成本和环境影响。这样做，我们试图提高科学计算中ML驱动技术的可靠性，可解释性，适用性和可持续性。
论文筛选HBE电泳法...
在包括印度尼西亚在内的几个国家中可以找到丘脑贫血的情况。thalassya是一种遗传疾病，一种类型的thalassysybyβ-tal症，是由染色体上的β-球蛋白链损害造成的11。β-tal骨异常常常与血红蛋白病一起出现，即HBE，这是由β-珠蛋白基因的第26个密码子中的GAG→AAG取代引起的。这项研究旨在通过筛查测试来确定HBE基因的存在或不存在，这些测试使用凝胶电泳方法作为对圣伊丽莎白健康科学学院梅丹的早期检测。使用的研究设计是具有横截面研究方法的描述性定性，样本数为35。结果表明，HB学生水平的平均值的95％在10.84 gr/dl至11.26 gr/dl之间。HBE筛选测试结果电泳凝胶方法是HBE基因中没有可见的谱带，这可能是由几件事引起的，即可能降低DNA纯度的样品，DNA颜色，会影响DNA频段，温度和时间在PCR过程中导致基本功能的可视化。从这些结果中可以得出结论，无法确定圣诞老人伊丽莎白健康科学学院学生的HBE百分比无法确定。
开发使用转移学习方法Kasnanda 1 Star，Helmi Imaduddin 2
糖尿病性视网膜病（RD）是糖尿病的严重并发症，可能会损害视网膜并威胁视力。早期发现RD对于防止进一步的眼睛损害非常重要。为了增加这种早期检测，深度学习技术，尤其是CNN方法，已被广泛使用。本研究旨在在视网膜图像分类中实施和比较四种不同CNN体系结构的性能，即Resnet152v2，Xception，Denset201和InceptionV3，以检测RD。首先，将数据集视网膜图像分为感染RD的类别和不感染的类别。然后，使用培训数据开发和培训CNN模型以对图像进行分类。使用数据增强技术有助于增加模型的概括。训练模型后，使用单独的测试数据集进行测试以评估每个模型的性能。测试结果表明，Xception和Denset201在检测RD方面具有出色的性能，精度，精度，召回和F1得分达到96％。该评估的结果证实，深度学习技术，尤其是以CNN的形式，在支持医学诊断方面具有巨大的潜力，尤其是在检测复杂的眼睛（例如RD）方面。这些模型的使用可以为RD患者带来重大好处，从而可以更有效的早期文本和更及时的处理。抽象的糖尿病性视网膜病（DR）是糖尿病的严重并发症，可能会对视网膜造成损害并威胁视力。丹根·德米基安（Div），Penelitian Ini成员Kontribusi penting Dalam Pengembangan solusi otomatis untuk untuk诊断RD，Yang Dapat Mening-Katkan Perawatan kehatan kesehatan kesehatan kesehatan mata secara secara secara secara secara secara secara secara keseluruhan。早期发现RD对于防止进一步的眼睛损害非常重要。为了改善这种早期检测，深度学习技术，尤其是CNN方法已被广泛使用。本研究旨在在视网膜图像分类中实施和比较四种不同CNN体系结构的实现，即Resnet152v2，Xception，Densenet201和IntectionV3。首先，将视网膜图像数据集分为RD感染和非RD感染类别。然后，使用训练数据来开发和培训CNN模型以对图像进行分类。使用数据增强技术有助于改善模型的概括。训练模型后，使用单独的测试数据集进行测试以评估每个模型的性能。测试结果表明，Xception和Densenet201在检测RD方面具有出色的性能，精度，精度，召回和F1得分达到96％。此评估的结果证实，深度学习技术，尤其是以CNN的形式，在支持医学诊断方面具有巨大的潜力，尤其是在检测复杂的眼部疾病（例如RD）方面。使用这些模型可以为RD患者带来重大益处，从而实现更多效率的早期检测和更及时的治疗。因此，这项研究为RD诊断的自动解决方案的开发做出了重要贡献，这可以改善整体眼保健。
3D Biotisk作为建模卵癌的创新方法
鸡蛋癌的摘要是一种异质性疾病，具有复杂的肿瘤微椅。愈合是通过一种刺耳的干预进行的，然后进行了化学疗法。康复的主要挑战是获得的墙化学。为了准确研究卵子癌进展的机制，到目前为止，最常用的是2D细胞培养物和动物模型。最近的研究表明，3D培养物适合研究卵子癌生物学和药物作用的测试。Modern Giac Technola，例如3D Biotisk，允许漫画结构的构建和3D细胞模型的创建，这是对肿瘤自然结构的更好近似。3D单或Koculture更适合于检测新蛋白质靶标和对药用效应的高性能筛查。复杂的3D培养物的发展将有助于更好地了解卵子癌并确定更有效的药物影响。关键词：3D Biotisk，全文的3D模型，入侵，ME等级，卵子癌，球体
使用卷积神经网络方法基于图像识别贝塔鱼类类型
在印度尼西亚，成为观赏鱼的粉丝已经成为自然的事物。betta鱼是在印度尼西亚很容易找到的观赏鱼类之一。贝塔鱼类的多种类型使贝塔鱼业余爱好者的外行发现很难知道市场上的贝塔鱼的类型。类型的贝塔鱼对贝塔养鱼者的影响非常有影响力。同样，Betta鱼类的类型对Betta Fish竞赛参与者的影响很大，可以确定要遵循的类型的类别。因此，在此问题中，制造一种识别贝塔鱼类的系统是非常必要的。该系统使用卷积神经网络方法，该方法是一种深度学习算法，具有连续的硬体系结构，其参数最多为1,424,403个参数，并且此方法通常用于分类图像。所使用的数据收集总计330个数据，其中包括300个培训数据和30个测试数据。经过设计和实施的系统成功地识别了三种类型的Betta鱼，在10个时期的试验中获得了97％的精度，在15个时期的试验中获得了93％的速度，而在20个时期的试验中，100％的精度最高。关键字：模式简介，图像分类，卷积神经网络，深度学习，贝塔鱼1.引言是生活在淡水和海洋中的鱼类的类型，具有吸引人的身体形状和颜色。观赏鱼具有每种物种的独特性。）。[1]所讨论的独特性是每种观赏鱼所具有的能力。一种具有其独特性的观赏鱼是贝塔·菲斯（Bettasp。这种斗鱼的独特性是它与同性作战的爱好，但不排除另一种类型的可能性，但仍在一个部落中。因此，这条鱼也经常被称为战鱼。
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• 对于临时技术命令 (ITO) 通知，请在 DD 2875 的第 27 号框中输入指定接收新 ITO 通知的人员的电子邮件地址
在Kresna Budiman Fluid中，Galvo扫描速度使用激光消融方法的氧化石墨烯纳米片的产生的影响，教授。我
在Kresna Budiman Fluid中，Galvo扫描速度使用激光消融方法的氧化石墨烯纳米片的产生的影响，教授。 ir。Heru Santoso Budi Rochardjo，M.Eng。，博士，HDI。
BAB III METODE PENELITIAN -UPI存储库
穆罕默德·达德（Muhammad Daud），2023年实施椭圆密码学（ECC）加密和隐身术在保护印度尼西亚大学教育形象的信息中传播频谱| repository.upi.edu | Library.upi.edu
了解 ICAO ETOD 要求
电子地形障碍物数据概述 根据国际民用航空组织（ICAO）附件15中的新要求（第33号修正案），所有ICAO参与国应确保在2008年11月20日至2015年11月12日期间以电子格式提供地形和障碍物数据。这些数据应由任何机场周围的四个覆盖区域定义，根据每个区域的具体数值要求进行收集，并存储在具有ICAO定义的障碍物和地形要素类属性的地理数据库（数据集ICAO术语）中。障碍物要素可以表示为点、线或多边形，地形数据可以作为不同格式的栅格数据集添加（所有要素类必须根据ICAO Doc 9881中的要素目录进行建模）。可靠且精确的障碍物和地形数据可用于飞行中和地面应用，可为国际民航提供显着的安全效益。理想情况下，数据应以地理信息格式呈现，以便于评估和呈现给用户（像素高程工具提示）。（此修改段落的来源位于：http://www.esri.com/library/whitepapers/pdfs/esri-aeronautical-implementing-etod.pdf ）注意：为了促进合规性，Esri 已将电子地形和障碍物数据库 (eTOD) 功能添加到 Esri® 航空解决方案中。