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教学大纲统计
目的是提供对广泛适用于工商管理的统计和相关技术的理解。仅假定一个定量方法的基本知识。应避免一种纯粹的理论方法，重点应放在与解决业务问题解决方案有关的应用上。目的是培养了解统计概念并可以解释统计的经理。推荐教科书1。应用业务统计，Wegner：Juta或统计方法和财务计算。Willemse：Juta 2。金融数学：一种计算方法，年轻：柔塔补充阅读定量技术用于管理决策。redelingingys er al：Butterworth教学大纲收集和数字信息的预设：问卷，访谈，制表分析和解释。图，图表和图。频率表，直方图，条形图，Z-Curve，饼图。定量技术的数学基础：算术程序，代数方法。业务计算：简单而复杂的兴趣；折旧。;还款。描述的数值度量：中心趋势的度量 - 平均值和中位数。对进一步措施的理解，例如百分位数，十分位数和四分位数，四分位间距。相对分散，标准偏差，变异系数。形状的度量 - 偏度，峰度和在商业环境中使用这些措施的方法。
预测糖尿病患者的朴素贝叶斯算法与梯度提升算法的比较
据估计，随着人口老龄化，糖尿病发病率将从19.9%增加到65-79岁的1.112亿人，预计到2030年糖尿病患者将继续增加到5.78亿人，到2045年将增加到7亿人。机器学习是人工智能的一种，旨在理解或识别数据结构并将数据转换为模型。机器学习在健康领域的应用正在迅速增长，越来越多的健康研究人员在研究中使用机器学习算法。一些机器学习算法可以用来做预测，其中之一就是预测糖尿病的分类算法。根据所用几种算法的比较结果，朴素贝叶斯和梯度提升分类算法具有其他算法的最佳值。梯度提升算法在线性样本上取得了较高的效果，准确率为77.09%，f值达到83.39%。朴素贝叶斯对随机样本测试的结果最优，准确率为 76.57%，f 度量值为 82.82%。分层样本测试结果中准确率最高的是梯度提升算法，准确率为77.34%，f值达到83.39%。
人类，自然和选举：评估环境议程和SDA，印尼总统候选人2024
尽管增加了，但实施呢？应该维护许多事情，但是也有一些事情必须引起严重关注。例如，印度尼西亚在抑制增加森林砍伐率方面的成功是应维持和加强的成就。，因为在这项成就中，印度尼西亚仍然无法将新许可证终止的指示图（Pippib）变为国家空间计划的基础。在2021 - 2022年，印尼政府还相对成功地拘留了森林和陆地大火问题，但仍然必须改善这一点。，因为在这一成功之际，Madani指出，在2023年1月至11月的一月，森林和陆地大火扩展到130万公顷，几乎等于2019年的一场大火，覆盖了160万公顷的面积。
黄麻纤维的热表征通过TGA/DTG和DSC 1 IsabelaLeãoAmaralda Silva 2 Alice Barreto Bevitori 2
抽象的几种天然纤维越来越被视为在聚合物复合材料增强中替代玻璃纤维的可行替代品。实际上，从植物中提取的木质纤维素纤维显示出真正的替代潜力。他们的比较优势是较低的密度，以及相对于CO 2发射的可更新性，可再生能力，可回收性和中立性，这是负责全球变暖的原因。相比之下，木质纤维纤维的热电阻受到限制，可能会影响其在工程复合材料中的应用。黄麻纤维在世界范围内用于许多单一项目，现在被视为复合增强。已对黄麻纤维的机械性能进行了广泛的研究，但只有有限的作品专门用于其热表征。目前的工作研究了这些特征，该特征是根据热量法分析TGA/DTG和降低量热法，DSC。发现黄麻纤维在150ºC左右开始恶化，并在500ºC下进行总降解。关键词：黄麻纤维；热分析；热分解。caracterizaçãoTérmicade fibras de juta por tga / dtg e dsc isumováriasfibras fibras naturaisestãosendosendo sendo cada vez mais vez mais accomo como selternativasviáveisViáveisViáveispara para para para para替代品As fibras de vidro。naprática，如fibras木质木lignocelusiCasas extrapendas de plantastêmOustaradoum potincial para esta espa odsaodsatuizão。em Cortaste，compertastetérmicaDasfibras fibraslignocelulósicasécriptingidae pode a afetar a suaaplicaçãoemcomporositosde engenharia。它的比较优势是：相对于CO 2的排放，较低的成本，较低的密度以及可更新性，生物降解性，回收和中立性，这是负责全球变暖的原因。黄麻纤维在许多独特的物品中都在全球使用，现在也被认为是复合材料的增强。已经对黄麻纤维的机械性能进行了广泛的研究，但是很少有研究专门针对其热表征。目前的工作研究了这种特征，该特征是根据TGA thervimetric Analysis/ dtg和差异量热法，DSC。已经发现，黄麻纤维开始在150°C左右恶化，并在500ºC下遭受总降解。关键字：黄麻纤维；热分析；热分解。1对第67届ABM国际大会的技术贡献，2012年8月31日至8月3日，里约热内卢，巴西RJ，RIO JANEIRO。 2 M. SC，医生，学生，科学技术中心（CCT），北里约热内卢州立大学（CCT），巴西RJ，RJ，RIO DE JANEIRO（UENF）。 3学生，Lamav，CCT，UENF，RJ，巴西。 4后ctoral学生，Lamav，CCT，UENF，RJ，巴西。 5博士学位，老师，Lamav，CCT，UENF，RJ，巴西。1对第67届ABM国际大会的技术贡献，2012年8月31日至8月3日，里约热内卢，巴西RJ，RIO JANEIRO。2 M. SC，医生，学生，科学技术中心（CCT），北里约热内卢州立大学（CCT），巴西RJ，RJ，RIO DE JANEIRO（UENF）。3学生，Lamav，CCT，UENF，RJ，巴西。4后ctoral学生，Lamav，CCT，UENF，RJ，巴西。5博士学位，老师，Lamav，CCT，UENF，RJ，巴西。5博士学位，老师，Lamav，CCT，UENF，RJ，巴西。
参与式育种发展
粮食作物是指为生产适合食用的食品成分而种植的植物（Aly & Basik，2023），而根据第 201 条法律， 2012 年第 18 号关于食品的法律规定，食品成分是指来自生物资源和水的任何东西，无论是作为食品还是饮料。食物的主要功能是满足人体的能量和营养需求，因此食物成为社会的基本需求。粮食需求将始终随着人口的增长而增加。以印度尼西亚为例，预计 2050 年人口将达到 3.28 亿，因此全国粮食需求量估计为 4820 万吨，比 2010 年增加 145%（Ritung，2010 年）。如果印度尼西亚想要实现粮食自给自足，那么必须通过集约化生产来满足国内粮食需求，提高收获指数和作物生产力（Borlaug & Dowswell (2003)），但增加国内粮食产量不能损害环境，这可以通过采用可持续集约农业方法（可持续集约农业）来实现（Beltran - Pena et al., 2020）。实施可持续集约农业概念成功的关键之一是利用植物育种活动中的优良品种（Pretty et al., 2018）
英语用于信息学工程1- Poliban Press
2014年第28号法律有关版权功能和版权授权的第4条版权，第3条字母A中提到的版权是由道德权利和经济权利组成的独家权利。 保护第26条第26条，第23条，第24条和第25条所指的规定不适用于：i。使用创建和/或产品相关权利的简短报价用于报告实际事件，目的仅旨在提供实际信息； ii。 仅是为了利益科学研究而复制创建和/或相关权利产品； iii。 仅出于教学目的而复制创建和/或相关权利产品，除了宣布为教学材料的表演和唱片图；和IV。 用于教育利益和科学发展，可以在未经绩效参与者，唱片制作人或广播机构的许可的情况下使用创建和/或相关权利的创建和/或产品。 违反制裁第113条1。 每个没有侵犯经济权利的人，如第9条（1）款I涉及商业用途的信函I所述，均被判处1（一）年的最高监禁和/或最高罚款100,000,000 RP（一亿卢比）。 2。2014年第28号法律有关版权功能和版权授权的第4条版权，第3条字母A中提到的版权是由道德权利和经济权利组成的独家权利。保护第26条第26条，第23条，第24条和第25条所指的规定不适用于：i。使用创建和/或产品相关权利的简短报价用于报告实际事件，目的仅旨在提供实际信息； ii。仅是为了利益科学研究而复制创建和/或相关权利产品； iii。仅出于教学目的而复制创建和/或相关权利产品，除了宣布为教学材料的表演和唱片图；和IV。用于教育利益和科学发展，可以在未经绩效参与者，唱片制作人或广播机构的许可的情况下使用创建和/或相关权利的创建和/或产品。违反制裁第113条1。每个没有侵犯经济权利的人，如第9条（1）款I涉及商业用途的信函I所述，均被判处1（一）年的最高监禁和/或最高罚款100,000,000 RP（一亿卢比）。2。未经创建者或版权持有人许可而没有权利和/或未经许可的每个人都违反了创建者的经济权利，如第9条第（1）款（1）款字母C，字母D，字母D，字母F和/或商业用途的信函H的最大最大放牧是3（3）年的最大放牧，以及/或最高rp500,000,000,000万百万（500万）（500万亿卢比）。
使用算法对糖尿病疾病进行分类
印度尼西亚是世界上糖尿病患者最多的国家之一。糖尿病会引起严重的并发症，对患者来说具有潜在危险。本研究旨在通过考虑糖尿病的各种风险，使用分类增强 (CatBoost) 算法开发一个准确的预测模型来对糖尿病进行分类。 CatBoost 因其良好处理分类数据的能力而闻名。这项研究的初始阶段是数据处理或预处理，包括数据清理以处理不干净数据的问题、处理具有极端值的数据以及纠正不适当的数据类型。接下来，使用 CatBoost 算法进行创建预测模型的阶段，这是一种有效的决策梯度增强方法。使用混淆矩阵进行模型评估以评估分类性能。研究结果显示，糖尿病分类的准确率相当高，根据数据中使用的属性，准确率为 98.63%。希望这项研究能够有助于增进人们对糖尿病风险及其导致的死亡率的了解和控制。关键词：算法，CatBoost，糖尿病，分类，预测 1.介绍 糖尿病（DM）是一种由遗传因素、环境、饮食和其他因素引起的自身免疫性疾病[1]。糖尿病是一种与胰腺健康相关的疾病，胰腺产生胰岛素激素的异常会导致血糖水平升高。人体内血糖水平升高会扰乱肾脏、心脏和大脑等重要器官的功能 [2]。 2019 年，世界卫生组织 (WHO) 指出，至少有 200 万人的死亡可归因于糖尿病 [3]。根据2018年印尼卫生部在抗击糖尿病世界大会上的官方报告，印尼是世界上糖尿病患者最多的国家，位列第六。数据显示，印度尼西亚 20-79 岁年龄段的糖尿病患者数量达到约 1030 万人 [4]。