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分析产品设计和供应链性能的影响...
在当前全球化时代的公司必须能够以相对较快的变化来适应环境，而这种变化是无法控制的，并且面临竞争日益激烈的竞争。对此做出回应，该公司必须制定一项策略来赢得商业竞赛的竞赛，其中之一就是具有竞争优势。竞争优势是，当公司可以做竞争对手公司无法做或拥有竞争对手想要的事情的事情时，它可以代表竞争优势。竞争优势是针对经营的每个业务的目标。在一个充满活力，更快的变化以及所有更轻松的访问时的时代，竞争优势是越来越困难的事情。甚至规模较小的企业甚至可以创新创新，从而为他们经营的企业创造竞争优势。
重型设备供应的概念框架
建筑工作是一项大规模的建筑工作和高风险，因此需要大量的施工资源分配。资源的可用性对于支持基础设施开发以确保有效和有效的运输非常重要。在施工工作中，信息和资源将流向施工工作的各方的所有部分。参与这项建筑工作的各方间接形成了供应链。这项研究的目的是找出重型设备供应链中的重要因素，以建造东努萨·坦加拉·特姆夫大坝。这项研究是一项使用SPSS计划的帮助的描述性统计分析的定量描述性研究。基于对七个重要因素的分析结果，即操作，动员，环境，成本，工具，利益相关者和时间，对于Temef Dam的建筑工作中重型设备供应的翻译非常重要。
药物代谢中多晶型基因CYP的分析
摘要异种生物学是一种外国物质的化合物，以药物，致癌物，食物添加或其他成分的形式进入人体。输入的异物将由酶代谢，其中一种是与生理化合物代谢有关的酶细胞色素P450 monooksgenase（CYP）对人体很重要。酶的异生物代谢分为两个阶段，旨在形成更多的极性异种生物学，从而更容易消除身体。许多研究承认，代谢药物的酶和转运蛋白的遗传多态性的存在可以显着影响个体对药物反应时的变化。SNP之一（单核苷酸多态性）是最常见的遗传突变类型，它在个体内或个体之间改变了单个碱基对。数据库在SNP方面发展，因为该开发使用了生物信息学方法，因此可以在更大和较广泛的人类基因组中识别SNP在人类基因组中的鉴定。关键字：异生物学，细胞色素P450酶，SNP（单
LIDAR逆传感器建模用于占用网格...
作为结论，这项研究通过表明点云处理和逆传感器建模的战略改进可以显着提高过渡网格图（TGM）的性能，从而为研究问题提供了答案。该研究通过参数确定性能和计算负载之间的适当平衡，例如0.5 m的网络分辨率和8 Hz的执行率，对于在城市环境中有效的实时导航至关重要。此外，还显示了高级3D点云数据的集成，并通过精制的预处理管道提供了精度和计算效率之间的最佳平衡，这证实了在动态设置中提出的模型的鲁棒性和适应性。这些结果不仅证实了所提出的方法的效率，而且还为未来的研究奠定了基础，旨在将这些模型扩展到更复杂的环境，最终有助于更安全地利用技术用于自动驾驶。
商店供应链管理的实施...
摘要 信息技术目前正在经历快速的变化和发展，这使得许多贸易公司需要技术来支持业务流程。 Kroya Shoes 是一家小公司，销售各种款式的合成皮革凉鞋。 Kroya Shoes 遇到的问题是库存管理出现问题、业务资源规划困难、生产过程中经常出现障碍。根据现存问题的提出，提供的解决方案是在公司的供应链管理（SCM）功能领域中利用企业资源计划（ERP）概念进行再造。该公司的业务流程被纳入Dolibarr开源软件中。研究的最后阶段使用 UAT 问卷进行，并使用李克特量表计算用户对 Dolibarr 应用程序的满意度水平。本次调查计算结果，便利性方面的平均值为67.5%，有用性方面的平均百分数为91.5%，各方面总百分数为79.5%，评分解释标准描述良好。
遗传中的重组DNA技术...
人类生长和人类胰岛素是工业规模上产生的第一个蛋白质。本研究中使用的研究方法是对来自PubMed和Scopus的文献评论中胰岛素重组DNA技术的临床文献综述，并与其他现有研究进一步寻求和分析。重组DNA技术包括在生物体或作为其产品中获得升级且理想的特征的生物体外的遗传物质。两个生物合成胰岛素类似物的工作持续时间足够长，每天用作基础胰岛素一次。Lilly和NovonorDisk产生的人类胰岛素已经开发了一些生物仿制药，但是考虑到人类胰岛素的使用所面临的问题，它的使用受到了限制，请参见Dolinar等人有关该领域的最新评论。一些公司已经开发或正在开发仓库准备工作，每周一次可以进行一次，而不是每天一次。重组DNA技术是科学的重要发展，使人类的生活更加轻松。每年最好测量生长激素疗法对儿童的临床作用，并与成人的身高预测相比，而在胰岛素治疗或模拟胰岛素中无法直接观察到血糖。
新研究为更有效治疗儿童癌症铺平了道路
遵循一些儿童在一些儿童中的免疫反应，随着时间的推移和持续治疗期间的免疫反应。然后，他们可以测量谋杀-T细胞数量的变化，即具有杀死肿瘤的任务的细胞。- 这是您今天已经可以在临床上使用的东西来评估治疗效果并适应每个人的治疗方法。我们现在将继续进行更大的规模测试，因为我们认为这可以很好地补充已经完成的肿瘤的遗传调查。他与Karolinska Institute的研究人员Linda Ljungblad一起领导了研究。这项研究是与Karolinska大学医院Astrid Lindgren儿童医院的儿科逻辑诊所密切合作进行的。它是由癌症基金会，儿童癌症基金会，瑞典研究委员会，KNUT和Alice Wallenberg基金会和Karolinska Institute资助的。Petter Brodin和两个合着者是Cytodelics AB的共同创始人。Petter Brodin是Kancera AB的董事会成员，也是Pixelgen Technologies AB，Sention Health AB，Allina Inc，Scailete AG和牛津免疫算法的科学顾问。
利用算法预测糖尿病病情
糖尿病是一种全球患病率迅速上升的慢性疾病，影响着约4.22亿人，主要集中在中低收入国家。有效的糖尿病管理需要早期发现和及时干预。本研究旨在使用三种机器学习算法（随机森林、逻辑回归和决策树）开发糖尿病的精准预测模型。皮马印第安人糖尿病数据集包含 768 份包含各种健康指标的患者记录，用于模型训练和评估。探索性数据分析显示血糖水平、BMI、年龄和糖尿病风险之间存在显著相关性。数据集分为80％的训练数据（614个数据）和20％的测试数据（154个数据）。使用最小-最大缩放器方法对数据进行标准化，以确保所有特征都在同一尺度上。该模型使用交叉验证方法进行验证，并根据准确率、精确率、召回率和 F1 分数进行评估。结果显示，Logistic回归的准确率最高（75%），在识别正面和负面情况方面表现均衡。决策树在召回率方面表现出色，而随机森林在精确度和召回率之间的平衡略低。 ROC曲线分析显示，随机森林的AUC最高（0.82），其次是逻辑回归（0.81），决策树（0.73）。该研究证实，机器学习算法可以有效预测糖尿病，为早期发现和干预提供宝贵的工具，最终可能减轻全球糖尿病负担。
Kahoot! 在医学教育中的应用
世界各地都在努力将技术应用于医学教育，以提高大班学生的学习积极性。Kahoot! 就是其中之一。本研究旨在测量 FKIK UMY 医学院在实施 Kahoot! 后学生的学习积极性水平。本研究采用了准实验方法。数据是使用学习动机策略问卷 (MSLQ) 收集的。在使用 Kolmogorov Smirnov 方法进行正态性检验时，所有数据的 p 值均大于 0.05。因此，我们使用非参数分析和独立样本 T 检验以及单因素方差分析来找出学生成绩与学生学习积极性水平之间的关系。研究结果表明，2015 年级学生在实施 Kahoot! 后学习积极性水平较低，其他三个年级（2016、2017 和 2018）在实施 Kahoot! 后学习积极性水平较高。执行此操作的技术人员将在本次培训中获得相关动机。 Salah satunya adalah Kahoot！ Penelitian ini bertujuan untuk mengukur tingkat motivasi mahasiswa fakultas kedokteran FKIK UMY pasca Implementasi Kahoot!. Penelitian ini menggunakan metode eksperimen semu.学习动机策略问卷 (MSLQ) 的数据。宇治正常情况下，柯尔莫哥洛夫·斯米尔诺夫·斯米尔诺夫·斯米尔诺夫·斯米尔诺夫·斯米尔诺夫·斯米尔诺夫·斯米尔诺夫·斯米尔诺夫·斯米尔诺夫·斯穆阿·塞穆阿数据memiliki nilai p> 0,05。 Dengan demikian、analisis statistic menggunakan non-parametrik dengan 独立样本 T 检验和单向方差分析 untuk mengetahui hubungan nilai siswa dan tingkat motivasi siswa。 Hasil penelitian menunjukkan bahwa mahasiswa angkatan 2015 memiliki tingkat motivasi yang lebih rendah setelah penerapan Kahoot!, tiga kelas lainnya (2016, 2017, dan 2018) memiliki tingkat motivasi yang lebih tinggi setelah penerapan Kahoot!。
NIH体细胞基因组编辑程序
Krishanu Saha 1,2,3,4,45✉，Erik J. Q. Tsai 13，Ross C. Wilson 14，Daniel G. Anderson Bursac 8，Jarryd M. Campbell 24，Daniel F. Carlson 24，Elliot L Deverman 33，Mary E. Dickinson 34，Jennifer A. Doudna 4,48，Guanginga Gao 49，Ionta C. Ghiran 50，Peter M. Glazer 51，创立56，Cam W. Levine 42，Jon E. Levine 42， 62,63，Oleg Mirochnichenko 64，Redall Morize 65，Subhojit Roy 14.6马克·萨尔茨曼72，菲利普J乔纳森·K·瓦茨（Jonathan K.Krishanu Saha 1,2,3,4,45✉，Erik J. Q. Tsai 13，Ross C. Wilson 14，Daniel G. Anderson Bursac 8，Jarryd M. Campbell 24，Daniel F. Carlson 24，Elliot L Deverman 33，Mary E. Dickinson 34，Jennifer A. Doudna 4,48，Guanginga Gao 49，Ionta C. Ghiran 50，Peter M. Glazer 51，创立56，Cam W. Levine 42，Jon E. Levine 42， 62,63，Oleg Mirochnichenko 64，Redall Morize 65，Subhojit Roy 14.6马克·萨尔茨曼72，菲利普J乔纳森·K·瓦茨（Jonathan K.