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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
SERB高端研讨会Karyashala，2024年7月22日29日
概述：人类微生物组研究领域正在迅速发展，为其在人类健康和疾病中至关重要的作用提供了宝贵的见解。随着高通量多摩斯平台的出现，大规模的数据生成已成为现实，带来了令人兴奋的机会和挑战。为了有效地分析如此庞大而复杂的数据集，并在不同的临床条件下对宿主微生物组相互作用得出有效的推论，在有效的统计和计算算法方面的专门培训是必不可少的。当前的实践研讨会是解决这些关键方面的及时倡议。通过专注于培训和学习，它旨在在印度开发多维宿主 - 微生物研究环境。
PT Wijaya Karya (Persero) Tbk 2023 年年度报告
即使在 2022 年全年都面临着严峻的经济挑战，WIKA 仍致力于继续健康、可持续地发展。这些努力是通过更加注重实现符合 WIKA 愿景和使命的业务目标来实现的，特别是在建立 WIKA 的业务可持续性方面。这种转变为一家能够为国家做出最大贡献的适应性公司的精神，成为一股巨大的力量，引导 WIKA 始终成为一个充满活力、反应迅速、适应性强、创新的商业实体，创作能够鼓励实现可持续发展目标 (TPB) 的作品，同时保持 WIKA 开发的可持续性价值观。
Karyn Moffatt
2023 - 2024首席研究员。基于团结的基础设施，以简化社区住房的发展。mitacs加速。$ 30，000。2018 - 2024首席研究员。互动社会技术，用于以后生活的各种体验。nserc Discovery Grant。pi：卡琳·莫法特（Karyn Moffatt）。$ 204，000。2021 - 2024共同评估器。开发一种MHealth应用程序，以协调护士提供的暂时护理服务，以应对应对姑息治疗癌症的家庭。Rossy Cancer网络研究基金，癌症护理质量与创新计划。pi：argerie tsimicalis。$ 95，147。2020 - 2024共同投资者。包容性交互式应用程序，以减少老年人的社会隔离和数字边缘化。Age -Well NCE Inc.，核心研究计划2020-2023。pi：cosmin munteanu。$ 589，135。
DST-Serb赞助了
该学院早期被称为兽医学院，成立于1960年，是印度第一届农业大学的两所组成学院之一。农业大学，以生产有能力的兽医的本科和研究生教育；对牲畜健康，生产和牲畜产品技术的各个方面进行基础和应用研究；通过农场咨询服务，卫生保健服务，组织动物福利营，牲畜表演等进行兽医和畜牧业延长活动。 并提供有关兽医和畜牧业事务的专家建议，包括诊断服务和健康覆盖计划。农业大学，以生产有能力的兽医的本科和研究生教育；对牲畜健康，生产和牲畜产品技术的各个方面进行基础和应用研究；通过农场咨询服务，卫生保健服务，组织动物福利营，牲畜表演等进行兽医和畜牧业延长活动。并提供有关兽医和畜牧业事务的专家建议，包括诊断服务和健康覆盖计划。
SERB赞助了上的高调研讨会（Karyashala）
关于研讨会，该研讨会旨在为材料建模的内部技术提供丰富的理论和动手接触。这包括接触各种材料科学主题，例如结构，电子，磁性，热和光学性质。还涵盖了特殊主题，例如电子 - 音波介导的超导性，2D材料，化学动力学和药物设计。研讨会是理论和动手会议的独特融合，它将为材料建模的技术提供丰富的实际风险。我们旨在培训年轻和热情的研究人员（博士学位学者和硕士学位来自该国不同地区的学生）对材料设计感兴趣。参与者将接受基于材料设计的基于开源的最先进的密度功能理论（DFT）代码的培训。理论会议将由材料建模领域的著名印度研究人员进行。
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ITERA 大气和行星科学研究项目邀请 SMAN 1 Sekampung Udik 的学生控制光污染 ITERA 新闻。 ITERA 科学学院大气与行星科学 (SAP) 研究项目访问了 SMAN 1 Sekampung Udik，以教育学生关心和应对气候变化以及参与控制周边地区光污染的重要性。此次活动的主题是“为子孙后代可持续发展：气候变化和光污染”，于 2023 年 11 月 23 日星期四举行。ITERA 大气与行星科学研究项目协调员博士出席了此次活动。 Deni Okta Lestari 和副校长 Evi Yuliana S.Pd. 对 ITERA SAP 学习项目团队的到来表示欢迎。
药物设计和发现的方法karyn ...
一般而言，抽象的药物发现需要高昂的成本，尤其是很长的时间，大约为11 - 16年。这是因为药物开发必须经过一系列完整的研究过程才能获得全面的数据。然而，根据社区对优质药物的可用性的需求，具有良好的功效和安全性，使用计算系统的药物开发技术的开发。这符合各个学科之间的科学和协作的发展。可用于计算药物发现的方法包括基于结构的药物设计和基于配体的药物设计，这些药物被证明可以加速并增加寻找新药的可能性。本文旨在概述几种用于药物发现开发的方法，尤其是计算的好处。数据是从28个主要发表期刊和28种支持文献中收集的。本文讨论了两种计算方法，尤其是从应用程序方面，预计在药物发现和开发领域将在时间和成本方面更有效。传统的新药物开发方法大约需要11 - 16年，但是使用计算方法可以将药物发现阶段缩短到9 - 13年。关键字：药物发现，基于配体的CADD，基于结构的CADD
使用人工智能技术组织教育过程的模型 Oleh Karyy、Ihor Novakivskyi、Yaroslav Kis、Ihor Kulyniak 和 Alex
摘要 概述了常见的人工智能 (AI) 技术及其在教育领域应用的主要趋势。分析了终身学习个性化的观点。揭示了现代 LMS 大学在全球化教育知识生态系统中的实施前景。分析了对高等教育机构教师的调查结果，该调查涉及由于实施 AI 元素而预期 LMS 使用效率将提高。分析了对高等教育机构教育环境建模的可能性。建议使用“学生-教育主体-教育过程”模型三元组来分析 AI 技术在教育中的应用。基于组织教育过程的模型，提出了一种计算 AI 使用效果综合指标的方案。提出了一种基于可用机会选择最佳知识评估系统的方法。给出了广义知识评估算法的数学模型。在学生模型层面，在知识相空间中开发了一个学生培训优化模型，同时考虑到应用 AI 技术的可能性。关键词1 教育、学习管理系统（LMS）、人工智能（AI）、效率、数学模型、个性化学习（PL）、学生模型、教育过程模型、教育主体模型、最佳学习轨迹。
Karyashala 2023 宣传册
西尔恰尔国立技术学院是印度 31 所国立技术学院之一，成立于 1967 年，是阿萨姆邦的一所地区工程学院。2002 年，该学院升级为国立技术学院，并根据 2007 年《国立技术学院法》被宣布为国家重要学院。西尔恰尔国立技术学院是一所全住宿制机构，坐落在巴拉克河畔，校园绿意盎然，占地 625 英亩，由 30 多个湖泊组成，周围环绕着西尔恰尔郊区风景秀丽的茶园。该学院拥有设备齐全的实验室和最先进的研究设施。它帮助研究学者 24 小时工作，以在技术领域取得新的高度。在 NIRF 2022 排名中，西尔恰尔国立技术学院在工程学中排名第 38 位，在研究机构中排名第 50 位，在总体类别中排名第 76 位。