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曼蒂凯拉山区蘑菇生产链中的循环经济
为应对气候变化、生物多样性丧失、废物和污染等全球挑战而制定的系统解决方案框架。通过这种方式，它减少了从自然界开采原材料，减少了整个链条上的浪费，从而通过更好的管理和流程优化在产品周期中创造更多价值。Potting 等人 (2017) 提出了十种可能的循环战略，分为三类：更智能的产品制造和使用（R0 到 R2）；延长产品或其零件的使用寿命（R3 到 R7）和材料的有用应用（R8 和 R9），其中 R0 代表更高的循环性，而 R9 代表更高的线性。De Almeida 等人 (2021) 认为，鉴于从线性经济向循环经济的过渡过程的复杂性，特定的模型和框架可以为组织提供支持。在食品行业，转变主要集中在食品垃圾上，因为它占垃圾产生的很大一部分，但并不总是被视为垃圾，而是可以纳入其他工艺的可能的原材料（Rajković et al.，2020）。
Mantis：交错的多图像指令调整
大型多模型模型（LMM）在单图像视觉语言任务中显示出了很好的结果。但是，他们解决多图像视觉语言任务的能力尚待改进。OpenFlamingo，EMU2和IDEFICS等现有的LMM通过对数亿个既没有有效又不有效的嘈杂的交织图像文本数据进行预训练，从而获得了多图像的能力。在本文中，我们旨在通过使用学术级别的资源进行指导调整来构建强大的多图像LMM。因此，我们精心构建包含721k多图像指导数据的螳螂教学，以培训螳螂模型家族。教学调整使螳螂具有不同的多图像技能，例如共同参考，比较，推理和时间理解。我们评估了8个多图像基准和6个单图像基准的螳螂。Mantis -IDEFICS2可以在所有多图像基准上实现SOTA结果，并击败最强的多图像基线，即IDEFICS2-8B平均13个绝对点。值得注意的是，IDEFICS2-8B已在140m的交织多图像数据上进行了预训练，该数据比Mantis-Instruct大200倍。我们观察到螳螂在持有的基准和持有的基准上表现出色，这表明其概括能力。我们进一步评估了单图像基准上的Mantis，并证明Mantis在与COGVLM和EMU2相当的情况下还保持了强劲的单像性能。我们的结果表明，多图像能力不一定是通过大规模的预训练获得的，而是通过低成本的指导调整可以获得它们。螳螂的培训和评估为未来的工作铺平了道路，以提高LMMS的多图像能力。
Jurnal Mantik
在当今的数字时代，确保消息和信息的安全至关重要。本研究提出了一种使用RSA算法进行密码学的组合方法，而对隐肌的低钻头编码（LBE）算法则提高了安全措施。安全过程涉及将明文消息加密到密文中，然后将其嵌入MP3音频文件中作为封面对象。评估是通过测量Stego音频的均方根误差（MSE）和峰信号比（PSNR）进行的。研究结果表明，MSE值约为0.6，PSNR为62.2 dB，表明高质量的音频文件。这些算法的集成提供了强大的安全级别，从而确保了有效的消息机密性。这项研究有助于更深入地了解密码学和隐身技术，以保护数字通信期间敏感信息。
jurnal mantik探路的比较分析...
探路算法在自动导航的领域至关重要，从而影响了机器人和AI系统的效率和安全性。本文在具有静态障碍物的基于网格的模拟中，对三种突出的探路算法进行了比较分析：A*算法，粒子群优化（PSO）和FICK的定律算法（FLA）。我们根据路径最佳，计算效率和对标准化环境的适应性评估每种算法的性能。A*算法以其基于启发式的搜索而闻名，它通过利用特定于网格的启发式方法来显示出卓越的性能。PSO受自然界的社会行为的启发，展示了路径轨迹的灵活性，在障碍物周围提供了更平滑的导航。fla是一种较新的方法，在A*的确定性和PSO的随机行为之间取得了平衡，显示了计算资源有限的应用中的潜力。我们的发现表明，尽管A*仍然是需要精确探路的网格限制导航的最佳选择，但PSO和FLA在优先级的灵活性和计算简单性的情况下可能会提供优势。这项研究增强了对探路方法的理解，为未来的研究铺平了道路，以改善这些算法的动态环境，并整合自适应启发式机制，以改善现实世界的适用性。
随机森林和网格搜索的Jurnal Mantik分析...
这项研究重点是实施随机的森林和网格搜索算法，以早日检测糖尿病，旨在使用技术现代化和增强医学实践。所提出的模型的准确性为77.06％，精度为71.43％，召回47.30％，错误分类误差为22.94％。与其他数据挖掘算法的比较分析，包括决策树，无网格搜索的随机森林以及CAT Boost，表明带有网格搜索算法的随机森林表现优于其他森林。通过利用网格搜索，随机森林算法的准确性增加了2.03％。这些发现表明机器学习在早期糖尿病检测中的潜在有效性。虽然研究提供了有希望的结果，但数据集大小和所使用的检测变量的数量存在局限性。未来的研究应探索较大的数据集和替代算法，以进一步提高准确性并帮助早期发现糖尿病。
随机森林和网格搜索的Mantik分析杂志...
这项研究重点是实施随机的森林和网格搜索算法，以早日检测糖尿病，旨在使用技术现代化和增强医学实践。所提出的模型的准确性为77.06％，精度为71.43％，召回47.30％，错误分类误差为22.94％。与其他数据挖掘算法的比较分析，包括决策树，无网格搜索的随机森林以及CAT Boost，表明带有网格搜索算法的随机森林表现优于其他森林。通过利用网格搜索，随机森林算法的准确性增加了2.03％。这些发现表明机器学习在早期糖尿病检测中的潜在有效性。虽然研究提供了有希望的结果，但数据集大小和所使用的检测变量的数量存在局限性。未来的研究应探索较大的数据集和替代算法，以进一步提高准确性并帮助早期发现糖尿病。
Mantik杂志
许多研究已经产生并比较了渗透测试工具在寻找Web应用程序中的脆弱性方面的准确性。在先前的研究中，对网站漏洞的动态分析工具的准确性进行了比较。这项研究的目的是在Amik Indonesia网站上获取所有信息，并通过收集有关执行时间的信息，例如网络资源使用，进行的攻击，警告和漏洞结果，从分析工具报告中得出。使用的工具是使用子图Vega和Owasp Zap，并查看工具报告的比较。以这种方式，可以查看该工具进行的测试是否有效，并且符合分析工具的两个重要方面，以便渗透测试工具可以在Web应用程序中找到所有漏洞，还可以报告检测到的漏洞。从获得的分析结果中查看时，Vega子图的漏洞数量少于OWASP ZAP，而Owasp Zap的漏洞数量更大。同时，从第二个工具中发现其他类型的攻击是相同的。