课程:ENGG5105课程ID:011158 AFF日期:2024-07-01 CRSE状态:主动批准。状态:已批准的[新课程]计算机和网络安全性电脑系统与网络安全本课程旨在从应用的角度引入计算机和网络安全性的重要主题。主题包括:(i)应用加密图(例如加密原始图,使用OpenSSL编程),(ii)网络安全性(例如未经授权的访问,大规模网络攻击,防火墙和入侵检测系统),(iii)网络安全性(例如,HTTP Sessign和Web System and Felesers and Felecter and Felecter and Eveer(e.G) 安全)。该课程还根据当前的研究趋势讨论了最新的应用安全主题。咨询:预计学生应服用CSCI3150或ETSR3102,CSCI4430或CENG4430或IERG3310
在制造玻璃纤维船的过程中,有许多供应商为船提供主要材料,其中之一是CSM。选择和评估关键材料供应商是最重要的供应链活动之一。在选择和评估供应商的过程中,Sidoarjo的造船公司通常面向最低价格,这会导致诸如材料交付的延迟等问题。这些问题可能会造成造船厂的重大损失。这项研究旨在分析标准,标准和替代供应商的权重值,以便公司可以获得可以提供造船厂所需的组件的最佳切碎的链垫(CSM)供应商。本研究使用AHP方法来确定符合公司标准的标准,子标准和替代供应商。基于标准之间的加权结果,质量标准的最高权重是在0.475处获得,并且根据亚标准之间的权重结果,产品规范亚标准的最高权重为0.208。基于供应商之间绩效评估的结果,发现KKT07FBG供应商是重量为0.110的最佳供应商。关键字:AHP,评估,绩效,供应商,供应链管理
通过此传票提交的规定以及与公司设定的权限实施会议有关的其他规定。可以通过easy.ksei应用程序的“会议信息”功能的文档的附件和/或“相关公司网站”页面上包含的eGMSLB的呼叫来查看其他条款。公司有权确定与股东或其在EGMSLB物理上存在的权力有关的其他要求。
定量降水估计(QPE)天气雷达在东Java Laode Nodeman的某些部分中使用Z-R关系算法的衰减和比较Z-R关系算法,Retnadi Heru Jatmiko博士,硕士。; Emilya Nurjani博士,S.Sc.,M.Sc。
本文讨论了使用 MOSFET 作为电流放大器的可变电源项目的开发。该项目旨在设计和构建一个可提供可调输出电压的电源,利用 MOSFET 来提高效率和性能。通过使用 MOSFET,该系统能够以最小的功率损耗传输大电流,使其成为各种电子应用的理想选择,包括设备测试和电机控制。本研究进行的模拟是通过创建电源设计并提供电位器开启度为 0%、20%、40%、60% 和 80% 的电压。电压表和万用表上显示的结果将显示 MOSFET 作为电流放大器与双极晶体管 (BJT) 相比的效率。
电子商务行业的增长使个性化成为为客户创造更具吸引力和更相关购物体验的关键策略。随着竞争加剧,电子商务公司竞相利用人工智能等技术来提升客户体验。电子商务中基于人工智能的个性化具有显着优势,包括能够通过深入分析用户数据提供更相关的产品推荐,最终提高用户体验和转化率。此外,这种个性化形式对转化率和销售率有积极影响,一些研究表明销售额增长高达 30%。客户忠诚度也得到加强,因为人工智能会根据个人喜好定制内容和推荐,让客户感到被重视。然而,实施人工智能的一个主要挑战是对隐私和数据安全的担忧。收集的大量数据可能会引发隐私问题,因为许多消费者对未经明确同意使用他们的个人数据感到不舒服。此外,人工智能系统收集的数据量不断增长,这增加了确保这些数据安全以防止隐私泄露的复杂性。因此,虽然人工智能可以显著提高电子商务绩效,但公司必须确保对隐私和数据安全的充分保护,以确保基于人工智能的个性化的长期成功。本研究旨在为电子商务公司提供见解,以优化基于人工智能的个性化的使用,并为管理和技术文献做出贡献。需要进一步研究以探索基于人工智能的个性化实施的成功因素。
抽象的 。合成培养基是一种可用于微生物繁殖的培养基。使用合成介质的缺点是材料价格相当昂贵。为了降低使用成本,您可以寻找使用天然材料的替代品。青豆和大豆可以作为培养微生物的替代培养基。本研究的目的是计数绿豆和大豆提取物等天然培养基中的枯草芽孢杆菌菌落数量。该研究方法是通过将枯草芽孢杆菌培养到绿豆和大豆提取物培养基中,然后使用菌落总数 (TPC) 法计算生长的菌落数量来进行实验的。研究结果表明,枯草芽孢杆菌能在绿豆提取物培养基中生长,菌落数为1.7×10 10 CFU/mL,而在大豆提取物培养基中则有4.5×10 8 CFU/mL菌落数。从两种替代培养基中获得的菌落结果显示,枯草芽孢杆菌可以在绿豆和大豆提取物培养基中生长。关键词:枯草芽孢杆菌、天然培养基、绿豆提取物、大豆提取物、TPC。
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]。
Novavax COVID-19 疫苗佐剂含有由杆状病毒感染的 Sf9(秋粘虫)昆虫细胞产生的重组形式的 SARS-CoV-2 刺突蛋白和含有从皂皮树(Quillaja saponaria Molina)中提取的皂苷的 Matrix-M TM 佐剂。其他成分包括胆固醇、磷脂酰胆碱、磷酸二氢钾、氯化钾、磷酸氢二钠二水合物、氯化钠、磷酸氢二钠七水合物、磷酸二氢钠一水合物和聚山梨醇酯80。疫苗中还可能含有少量杆状病毒和昆虫细胞蛋白和DNA。
已经对使用Kaliandra叶甲醇提取物作为铁金属腐蚀抑制剂的抽象研究进行了研究。本研究的目的是确定在HCl培养基中铁金属抑制过程中浸泡时间,浓度和温度变化中,Kaliandra叶提取物(Calliandra calothyrsus M.)中包含的二级代谢产物和最佳条件。kaliandra叶提取物是通过用甲醇溶剂浸润提取的。使用减少浸泡时间,kaliandra叶提取物的浓度和温度来确定每年的腐蚀速率和抑制效率%的腐蚀测试。结果表明,kaliandra叶甲醇提取物含有二级代谢化合物生物碱,类黄酮,单宁和皂苷。在6天的抑制作用时,获得了HCL腐蚀性培养基上铁金属抑制过程的最佳条件,抑制效率和腐蚀速率值为86.49%和0.00119 mm/年,并以13,000 ppm的浓度和温度为26℃年度和91.61.61.61.61.61.61.61.61.61.61.61.61.61.61.61.61.61.61.61.61.61.61.61.60%。在使用温度变化的浸入中,所使用的温度越高,抑制效率降低和腐蚀速率增加,以使铁金属经历更快的腐蚀。