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用Cuo-Al 2 O 3色散的地热二进制周期技术的效率
地热是在能量过渡时期强化开发的可再生能量之一。印度尼西亚是世界第二大地热潜力的国家，地热潜力为23,765.5 MWE。在M.M.S.C.F场中被归类为以二进制周期技术开发的液体主导的地热火山系统。在二进制周期中使用常规工作流体的能源效率低。地热纳米流体颗粒由两个或多个纳米大小的颗粒（1-100 nm）组成，这些颗粒被悬浮并溶解在碱性流体中，以增加热导率并在热交换器中加速热传递。但是，该技术的损失包括大型资本支出的成本（CAPEX）。本研究应用CuO -Al 2 O 3来提高热交换器的能量效率，与导热率的增加成正比。本研究中使用的方法是一种定量分析，通过将常规二进制周期系统与M.M.S.C.F现场热交换器中的二元循环混合纳米颗粒流体系统进行比较，并基于先前的文献研究。这项技术的优点是，由于导热率值的增加而增加的传热速率，发现杂交纳米粒子流体的导热率值与0.56 W/M°的基本流体相比，杂交纳米粒子流体的热传导率增加了0.79 w/m°C，增加了23％。基于经济指标的计算结果，付费时间（POTS）和PI，IRR和NPV技术的价值比常规二进制周期更积极。这项研究的效果将对该行业提高二进制周期的效率有益。
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C PS 对学习计划概述文件进行了修订。然而，先前评估中所关注的实质问题，即 CPL/ELO 声明的一致性问题仍未完全解决。在学习计划概述文件的第 33 至 24 页中，CPL 陈述分为 3 组：主要学习成就、支持性学习成就和其他学习成就，总共 21 项 CPL。同时在表II.1中。研究生学习成果分为工作能力（1 CPL）、知识掌握（2 CPL）、管理知识（2 CPL）、态度和价值观（3 CPL），共计 8 CPL。因此，PS 需要做出一致的 CPL 声明。 1.3.2 学习计划必须确定绩效指标以及每项学习成果的适当的评估方法。
实验室比对 EDX 2019 (LV21) 按照 ISO 22309 进行定量元素分析
Ametek，威斯巴登 Aptiv，伍珀塔尔 BASF Coatings，明斯特 Block Materialprüfungsgesellschaft，柏林 BP，波鸿 Bruker Nano，柏林 联邦刑事警察局，威斯巴登 Carl von Ossietzky 奥尔登堡大学 Carl Zeiss Jena，上科亨 CleanControlling，埃明根-利普廷根 Conti Temic 微电子，因戈尔施塔特 CRB 分析服务，哈德格森 Currenta，勒沃库森 CVUA-RRW，克雷费尔德 D&I-Vallourec 研究中心，法国 Aulnoye-Aymeries DePuy Synthes，奥伯多夫 Dr. Graner & Partner，慕尼黑 EFI 服务，布达佩斯 EnBW Kernkraft，菲利普斯堡 Felix Schoeller，奥斯纳布吕克 苏黎世法医研究所 柏林研究协会 弗劳恩霍夫硅酸盐研究所 ISC，维尔茨堡 研究发展基金会 - FUNDEP，贝洛奥里藏特 汉诺威莱布尼茨大学 GSI，柏林 HARTING，埃斯珀尔坎普 Henkel，杜塞尔多夫 Heraeus Germany，哈瑙 Hirschmann Automotive，兰克韦尔 阿伦大学 普福尔茨海姆大学 IfW，埃森 INDIKATOR，伍珀塔尔 Infineon Technologies，慕尼黑工程协会 Meyer & Horn-Samodelkin 显微镜实验室，罗斯托克 德累斯顿腐蚀防护研究所 麦德林大都会技术学院，麦德林 集成微电子学，Biñan JOMESA 测量系统，Ismaning Kronos，勒沃库森 实验室 Dr.舍夫纳（Schäffner），索林根实验室克奈斯勒（Kneißler），布尔格伦根费尔德（Burglengenfeld）下萨克森州刑事警察局，汉诺威
使用该方法进行供应链绩效分析...
摘要 PT Starcam Apparel Indonesia 是一家从事服装制造行业的公司。该公司在经营过程中，有时会遇到原材料采购环节出现问题，即面料、辅料等材料被供应商拒收，从而影响生产流程，因为需要上报并等待供应商送来的替代材料，有时对进货材料的数量订单进行重新核对会出现延迟，如果数量不符，就需要重新订购缺失的材料。此外，目前尚无客观的供应链绩效评估指标可以作为评价供应链绩效的基准。 SCOR方法可用来衡量公司的供应链绩效。测量是通过 PPIC 部门的业务流程方法根据属性和绩效指标中描述的 5 个核心流程进行的。然后使用层次分析法（AHP）对每个级别进行加权。该方法能够连接标准或替代方案之间的关系。根据AHP处理的结果，PPIC部门的供应链得分最终总值为63,628，属于平均类别。关键词：供应链；分数;层次分析法；业务流程。
影子经济、AEOI 和税务合规
受保护的珍稀动物，以及货物未经海关从中国进入印尼的情况。这种现象导致国家因无法征收进口税以及进口货物无法阻挡地流入印度尼西亚而遭受损失（Samuda，2016）。基于此，一个国家影子经济的增长是经济参与者税收负担增加的一个指标。 2018 年国家预算中，税收收入目标设定为 1,618.1 万亿印尼盾（相当于 2018 年国家预算总国家支出的 72.86%），非税收国家收入目标设定为 275.4 万亿印尼盾（相当于 2018 年国家预算总国家支出的 12.4%）。 2018年税收目标较2017年预期增长9%。2018年，税收收入占GDP的比率（狭义税率）目标为10.9%，广义税率（包括自然资源、石油和天然气以及矿产和煤炭开采收入）目标为11.6%。这一税率数字与 2017 年展望相比增加了 0.1 个百分点，因为 2017 年狭义税率为 10.8%，广义税率为 11.5%1。政府必须通过可衡量、可持续的国家收入安全战略预测不断增长的税收目标。
Buerger Allen对
摘要糖尿病是一种慢性代谢疾病，需要医疗护理和独立管理以防止糖尿病性溃疡并发症。Buerger Allen练习是一种特殊的运动，旨在通过主动腿部运动利用重力和肌肉收缩的变化来增加脚的循环，以使外围血管的循环增加。Inlow的60秒糖尿病足屏幕工具是评估足部受伤风险的指标。本研究旨在确定Buerger Allen练习对Masbagik Puskesmas 2型糖尿病患者脚部受伤风险的影响。该研究方法对一个组预测试设计的设计采用了实验前的实验。采样技术是有目的的抽样，符合纳入和排除标准的18位受访者的样本。使用单变量和双变量分析的数据分析。干预之前受访者在糖尿病患者中的风险伤害的平均值为9.00，标准偏差为1,328，干预后为8.54，标准偏差为1,286。Wilcoxon测试结果显示了p：0,000的值，这意味着Buerger Allen练习对2型糖尿病患者的脚步溃疡的风险运动干预措施Buerger Allen有望作为治疗的一部分应用，以防止2型糖尿病患者的糖尿病足溃疡并发症。关键字：Buerger Allen练习；糖尿病；脚伤的风险
利用算法预测糖尿病病情
糖尿病是一种全球患病率迅速上升的慢性疾病，影响着约4.22亿人，主要集中在中低收入国家。有效的糖尿病管理需要早期发现和及时干预。本研究旨在使用三种机器学习算法（随机森林、逻辑回归和决策树）开发糖尿病的精准预测模型。皮马印第安人糖尿病数据集包含 768 份包含各种健康指标的患者记录，用于模型训练和评估。探索性数据分析显示血糖水平、BMI、年龄和糖尿病风险之间存在显著相关性。数据集分为80％的训练数据（614个数据）和20％的测试数据（154个数据）。使用最小-最大缩放器方法对数据进行标准化，以确保所有特征都在同一尺度上。该模型使用交叉验证方法进行验证，并根据准确率、精确率、召回率和 F1 分数进行评估。结果显示，Logistic回归的准确率最高（75%），在识别正面和负面情况方面表现均衡。决策树在召回率方面表现出色，而随机森林在精确度和召回率之间的平衡略低。 ROC曲线分析显示，随机森林的AUC最高（0.82），其次是逻辑回归（0.81），决策树（0.73）。该研究证实，机器学习算法可以有效预测糖尿病，为早期发现和干预提供宝贵的工具，最终可能减轻全球糖尿病负担。
提高使用
Shia Anissa Dwinasari，2024年。通过使用Wankatobi Regency Wangi-Wangi区VI SD Negeri的基于大脑的学习学生的学习模型来提高撰写叙事论文的能力。论文。小学教师教育研究课程教师培训和教育大学穆罕默迪亚·麦卡萨尔（Muhammadiyah Makassar）。主管I Aliem Bahri和主管II Anin Asnidar。这项研究的目的是找出“提高在基于大脑的学习模型应用中撰写学生在VI SD Negeri中撰写叙事论文的能力”。本研究中使用的研究类型是在研究人员和VI级教师之间协作进行的课堂行动研究（CAR）。本研究中的受试者是VI级学生，总共有10个人，有3个儿子和7个女孩的细节。这项研究中的数据收集技术是学生叙事论文，观察和文档的写作能力的测试。使用定量分析技术并首先找到数据分析技术。这项研究中成功的指标是，如果个别学生获得70个KKM分数，则经典的80％的学生达到了VI级学生总数的KKM得分。研究结果表明，可以使用基于大脑的学习模型来提高撰写叙事论文的能力。从研究人员在会议i的第一个周期中进行的每次会议的测试结果可以看出这一增加，而在会议II上，II会增加到62％，第二个周期中的测试结果I发现获得了75％的分数，并在会议II中获得了II的得分，增长到84％。
绿色经济在改善社会福利方面的作用
i.ketut bayangkara akuntansi，fakultas ekonomi dan bisnis，Universitas 17 Agustus 1945年，苏拉巴亚摘要。随机前沿方法（SFA）是一种通过本研究来衡量效率水平的技术，旨在回顾绿色经济在改善人们的社会福利方面的作用。绿色经济被定义为一种可持续和环保的经济模式，可以平衡经济，环境和社会方面。社会福利是通过各种指标来衡量的，例如健康，教育，收入和安全。根据文献综述，绿色经济有可能通过各种机制来改善社会福利，包括：绿色工作，减少贫困，改善健康，改善教育质量，改善安全性。这项研究还讨论了实施绿色经济以改善社会福利的一些挑战和机遇。总而言之，绿色经济具有改善人们的社会福利的巨大潜力。有效的绿色经济实施需要各种利益相关者，包括政府，私营部门和民间社会的合作努力。关键词：绿色经济，社会福利，挑战和机遇，文献研究。Abltrak。penelitian ini bertujuan untuk meninjau peran绿色经济Dalam Meningkatkan kesejahteraan sosial sosial masyarakat。绿色经济Didefinisikan Sebagai模型Ekonomi Yang Berkelanjutan Dan Ramah Lingkungan Yang Yang Menyeimeimeimeimeimeimeimeimbangkan Aspek Ekonomi，Lingkungan，dan Sosial。penelitian ini juga membahas beberapa tantangan dan peluang dalam dalam penerapan绿色经济untuk meningkatkan kesejahteraan issial。社会福利是通过各种指标来衡量的，例如健康，教育，收入和安全。根据文献评论，绿色经济有可能通过各种机制来改善社会福利，包括：创造绿色就业，减少贫困，改善健康，改善教育质量，改善安全性。结论，绿色经济具有改善社区社会福利的巨大潜力。有效的绿色经济的应用需要包括政府，私营部门和民间社会在内的各种利益相关者的合作努力。关键词：绿色经济，社会福利，挑战和机遇，文献研究。简介
学术学生实施机器学习算法
抽象教育是改变知识的一种方式，以便人类能够发展潜力。教育鼓励每个人发展并适应不断变化的时代，例如技术领域的进步。学生的学习成绩是成功管理学习计划的关键指标。学术绩效检测可以帮助研究计划经理监视并对有可能遇到困难的学生采取积极行动。机器学习可以是通过帮助分类和检测学生学术能力来克服这一挑战的解决方案。机器学习技术已被证明非常有效地分析复杂的数据并揭示了人们难以检测的隐藏模式。本研究旨在探索在检测学生学业表现的机器学习算法的实施，尤其是在NIAS大学数学教育研究计划中。随着技术进步，机器学习已被证明在分类数据和检测传统方法无法识别的隐藏模式方面有效。本研究使用支持向量机（SVM）算法根据从学生主要数据中收集的数据集来预测学生的学习成绩。数据集包括各种因素，例如GPA值，出勤，参与和学习资源的使用。在要使用的方法中，将使用调查表收集数据，其中有许多受访者多达193人。已收集的数据将使用SVM处理，以在预测学生的学习成绩中获得结果。分析结果表明，使用的SVM模型的精度为77.59％，在学业表现良好的学生班级中的偏见更加倾向。这项研究的结果有望在开发更有效的学习方法和对三级机构的学术干预的个性化方面做出实际贡献。关键字：机器学习，学业表现和支持向量机