印度尼西亚60%的航空运输是由人为因素造成的。人们已经开发了多种方法来识别和分析人为错误,其中之一是人为因素分析和分类系统(HFACS)。该方法解释了人为失误的四个层面,即不安全行为、不安全行为的前提、不安全监管和组织影响。本研究旨在确定 HFACS 层不安全行为和不安全监管在调查印度尼西亚航空事故中的可靠性,并确定影响这种可靠性的因素。用于测试 HFACS 可靠性的方法是一致性指数(IOC)。此方法计算受访者之间的一致性百分比。本研究共有 7 名受访者参与评估 HFACS 的可靠性,通过使用 HFACS 评估 5 个事故案例,并填写问卷评估 HFACS 的全面性、灵活性、效率和可用性水平。超过 70% 的百分比被认为是可靠的。从问卷调查结果来看,层层同意率为89.50%,次层同意率为24.11%。因此,不安全行为和不安全监管层在层级可靠,但在子层级不可靠。有几个因素会影响这种可靠性,即信息的完整性、HFACS 问卷调查对象、HFACS 说明和研究程序。。
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。
真主SWT创造了人类作为地球的哈里发或经理,因此人类已经配备了所需的环境,即土地和水,但是人类经常将自己视为经理,但在地球上是企业家,因此,人类忘记了对真正的管理层的正确管理,造成了各种损害和灾难。自然是否取决于依赖自然的人类或人类?身体上不需要人类的直接处理,但是八个人的性质受到人类行为的影响。身体上人类依赖自然,但从形而上学上人类不依赖自然,而是依赖宇宙的创造者。微当地生物(MOL)是可以再现并起起始功能的微生物的集合。发酵溶液由各种可用资源制成,其中含有微生物和宏观营养素,其中含有细菌,有可能大修香蕉烟枪和植物残留物的有机物作为生长的刺激性,并作为害虫控制剂和植物性疾病,以便它起到分解剂,生物肥料和有机物的作用。生物活性在材料中保留在材料中并充当农业的生物学剂的生物活性,在Gadingkasri子区域继续,马朗市Klojen。
在业务流程活动中,公司可能会出现风险,因此需要采取行动来应对这些风险。pt。ABCD是一家从事制造产品显示的公司。pt。ABCD有机会在公司的业务流程活动中出现风险。因此,要在综合和上级公司中创建业务流程活动,公司需要管理风险识别。在公司的业务流程中,需要风险管理来控制风险出现的机会,以免干扰公司的业务流程活动。风险管理过程始于确定公司中的业务流程活动,然后在供应链操作参考方法的帮助下确定公司业务流程中的风险。此外,使用问卷和几何平均计算评估风险后果和风险概率值。风险评估结果产生37个风险,低风险类别中包括3种风险,包括中等风险类别在内的23种风险,高风险类别中包括10种风险,以及2种风险,包括非常高风险类别。设计降低风险策略的风险有12个。降低风险是通过使用5的帮助首先搜索问题的根本原因来完成的。
1.2护理研究计划库苏马侯昔顿大学苏拉卡尔塔大学摘要:肢体骨折是骨骼组织的连续性的连续性,该连续性通常是根据通常由福克斯或外部压力引起的类型和程度来确定的,而这种疾病的痛苦是痛苦的痛苦,而痛苦的痛苦是造成这种疾病的痛苦的痛苦,这些疾病的痛苦是造成骨骼的痛苦,这些疾病的数量是造成的,该研究的数量是造成的,这些疾病的数量是,这些疾病的数量是,这些疾病的范围是,这些疾病的范围是,这些疾病的数量是,这些疾病的数量是,这些疾病的数量是,这些疾病的数量是,这些疾病的数量是涉及的,这些疾病的数量是,这些疾病的数量是,这些疾病的数量是涉及的。 sampling technique uses concenttive sampling using PSQI questionnaire measurement tools, the results of this study show that post operations of extremity fractures have poor sleep quality, this is proven based on the Global PSQI category> Score 5, namely with a global score of 1 respondent (2.70%), score 9 with 3 respondents (8.11%), score 10 with 4 respondents (10.81%), score 11 with 7 respondents (18.2%),6名受访者(16.22%)得分12,分别为13,有6位受访者(16.22%),4个受访者(10.81%)分别为14分(10.81%),有5名受访者(13.51%)和16分,有1个受访者,有1个受访者(2.70%)。使得Moewardi区域医院中肢体骨折的术后患者的睡眠质量较差。关键字:骨折,睡眠质量,后操作裂缝
PT Perkebunan Nusantara III 特此声明,PT Perkebunan Nusantara III 2014年度报告的编制已调整为BUMN部、金融服务管理局(OJK)、税务总局 (Dirjen Tax)、印度尼西亚证券交易所 (BEI)、印度尼西亚银行 (BI)、国家治理政策委员会 (KNKG)、印度尼西亚证券评级 (Pefindo) 和印度尼西亚会计师协会(IAI) 通过用于评估年度报告奖 (ARA) 的年度报告准备标准。
然后AI开始迅速发展。AI方法也出现。从图理论,树理论,状态理论,基于知识的系统到基于概率的专家系统。但是,这些理论实际上不符合约翰·麦卡锡(John McCarthy)提出的AI原则。这些理论不依赖于人类理论可以思考的学习概念。这些理论仅依靠树理论和概率理论的结合来做出决定。
人工智能(AI)等信息技术的持续进步为经济参与者共同创造价值开辟了新的令人兴奋的机会。然而,人们对人工智能实现价值共同创造的机制和过程知之甚少。尽管学者们一致认为人工智能技术正在极大地改变人类活动和人力资源,但我们目前对人类和人工智能技术如何互动共同创造价值缺乏足够的了解。这是本文探讨的中心现象。具体而言,本研究以服务主导逻辑 (S-DL) 为视角,以竞争情报创建为研究背景,探讨了人工智能支持的价值共同创造中交换的活动、角色和资源。分析表明,人工智能推动的价值共同创造过程是人类与非人类参与者之间的复杂互动,他们共同或独立地扮演六种不同的角色之一。本文为 SD-L 做出了贡献,并更深入地了解了人工智能驱动的价值共同创造中的活动(“如何”)、参与者(“谁”)和资源(“什么”),从而有助于填补文献中发现的差距..
摘要 - 机器学习是一个可以学会做出自己决定的系统,而无需人类重复编程,以便计算机可以变得更聪明并从数据中学习。基于其学习技术,可以通过使用标记的数据集(数据培训)来区分监督的学习,而无监督的学习得出了基于数据集的结论。用机器学习使用数据集形式的输入来产生正确的分析。解决方案是使用Python,该Python提供用于创建机器学习的算法和库。人工智能(AI)几十年后再次上升。人工智能再次流行,其应用程序在当今的业务应用程序和社交媒体中进行了大规模进行,例如Facebook,Twitter,Google,Amazon,甚至来自印度尼西亚的各种大型应用程序,例如Go-Jek,Tokopedia等。本书中的讨论结构包括3个主要部分,即(1)机器学习和人工智能概念(2)机器学习的Python编程基础知识以及(3)使用Python的机器学习应用程序的示例,通过实施多种算法,既有监督的学习又是不受欢迎的学习。几个案例研究都在全面讨论,从了解算法,数据集处理到开发机器学习模型结果的培训,测试以及可视化。
原创文章 10-15 岁水球运动员训练的生化监测 MARIYA SYBIL 1 , ROSTYSLAV PERVACHUK 2 , YAROSLAV SVYSHCH 3 , LILIIA SVYSHCH 4 , MARYAN OSTROVSKY 5 , OLEH SYDORKO 6 , VIRA BUDZYN 7 , LILIYA HULA 8 , MAKSYM POLIEHOYKO 9 , NATALIIA TSYHANOVSKA 10 , DARIUSZ W. SKALSKI 11 1 伊万·博伯斯基 (Ivan Boberskyi) 乌克兰利沃夫国立体育大学生物化学与卫生系, 2 乌克兰利沃夫国立体育大学体育运动系, 3 伊万·博伯斯基 (Ivan Boberskyi) 田径运动系乌克兰利沃夫国立体育大学,4 系外语,伊万·鲍伯斯基利沃夫国立体育大学,乌克兰,5,6,9 非奥林匹克类运动系,伊万·鲍伯斯基利沃夫国立体育大学,乌克兰,7 运动医学与康复系,伊万·鲍伯斯基利沃夫国立体育大学,乌克兰,8 奥林匹克教育系,伊万·鲍伯斯基利沃夫国立体育大学,乌克兰,10 体育与健康系,哈尔科夫国立文化学院,乌克兰,11 体育系,耶德尔泽伊·斯尼亚德基体育与运动学院,波兰