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羊角面包的分析，可爱的心中可爱的面包
这项研究旨在研究制作羊角面包的经验。这项研究是一种具有现象学方法的定性研究。定性研究方法是从所涉及的主题的角度深入了解现象的。通常使用这些方法，例如深入的访谈，参与者观察和文献评论。在 - 深度访谈中，探讨了与受访者的全面讨论，以了解他们的整体观点，而参与者观察则涉及直接参与以了解情况的动态。同时，文献综述还研究了相关资源，以了解有关羊角面包的现有知识，以及其进步的障碍和前景。简而言之，羊角面包之所以喜欢，是因为它的味道美味，易于适应并吸引年轻的消费者。他们遵守传统生产技术，法国遗产和严格的质量控制步骤，强调了广泛的真实性和崇拜。具有满足各种引人注目的视觉偏好和外观的能力，羊角面包仍然是一个被爱的糕点，并受到许多人的享受。
开发基于大脑的学习教材
摘要 本研究旨在制作并确定基于大脑学习的教材在 SDN 3 Montong Baan Selatan 五年级主题 9 主题学习中的可行性。所采用的研究类型是开发研究 (R&D)，开发阶段参考 ADDIE 开发模型。本研究中的产品试验是在 SDN 3 Montong Baan Selatan 进行的。本研究的对象是 SDN 3 Montong Baan Selatan 的五年级学生。所用的数据收集技术和工具是访谈和问卷。对数据进行了描述性定性和定量分析。研发成果产生了基于脑机学习的教学材料。材料专家审定结果平均为4.07，属于良好类别。媒体专家验证的结果获得了平均4.27的成绩，属于非常好的级别。学生对以脑学习为基础的教材实用性的评价结果获得了92%的好评，属于非常好的级别。关键词：教学材料，基于大脑的学习，主题学习 引言
健康中的机器学习利用
在快速技术发展的时代，机器学习是包括健康在内的各个领域的一种重要方法。机器学习提供了解决方案来独立分析数据而无需监督，从而促进了疾病和临床决策的诊断。遇到的问题是健康数据的大量和分析复杂性需要有效的自动方法。本研究旨在通过文献综述方法回顾机器学习在诊断和预测疾病中的应用。分析方法是在各种机器学习算法上进行的，例如物流回归，随机森林，神经网络，K-Nearest邻居（KNN）和基于相关文章的支持向量机（SVM）。本研究机器学习的结果能够在早期诊断，疾病预测和健康数据分类中提供有效的解决方案，例如糖尿病，高血压，心脏病，肺癌，肾脏衰竭和阿尔茨海默氏症。应用诸如高参数调整和合成少数民族过度采样技术（SMOTE）之类的技术已被证明可以显着提高模型的性能。
使用计算机视觉技术在照片中的面部检测
摘要。本研究讨论了使用两个示例图像在照明和面部姿势方面的示例图像中实施用于面部检测的计算机视觉技术。开发的系统结合了Viola-Jones算法和卷积神经网络（CNN），以增强针对照明和面部取向变化的弹性。实验结果即使只有两个样本图像也显示出很高的精度。这项研究还开发了处理极端照明条件的预处理技术，并使用Python和OpenCV证明了有效的实施。关键字：面部检测，Viola-Jones，CNN，OpenCV摘要。本研究讨论了使用两个示例图像在照片中进行面部检测的计算机视觉技术的实施，这些示例图像具有不同的照明和面部姿势。系统开发的系统结合了中提琴和卷积神经网络（CNN）算法，以增加对照明和面部取向变化的抗性。实验结果表明，即使仅使用两个示例图像，它也显示出高度的准确性。这项研究还开发了预处理技术，以使用Python和OpenCV来克服极端的照明条件和实施效率。关键字：面部检测，Viola-Jones，CNN，OpenCV 1。简介
kriptografi homomorfik dalam anonimisasi数据untuk pengolahan数据pada sistem e-voting
在信息技术进步时代摘要，维持安全和数据隐私是一个非常重要的挑战。本研究的目的是通过同态方法证明加密安全技术，当加密数据加密时可以处理数据，突显了仅描述数据的标准加密实施中的缺陷。该研究方法包括对同构密码学的分析，通过构建电子投票系统来应用具有Pailier算法的同态方法，该方法在加密时可以处理投票数据，可以加密投票数据和解密投票数据的关键创建。这项研究的结果是通过同构方法在电子投票网站系统中使用加密方法的应用，该网站系统在加密数据时获得数据处理的成功，然后从安全测试的安全性结果中，仅使用文本攻击来自1个数据投票的文本攻击。
在学习中使用音乐音频媒体（歌曲）
摘要：这项研究是由认为学习阿拉伯语往往很无聊的学生人数。因此，教育者和学生需要学习媒体的作用，以便可以更轻松地完成教学过程，以理解材料并促进对学习学生的兴趣。用简单语言学习阿拉伯语的歌曲将帮助学生轻松理解材料。这项研究旨在找出并确定在Al-Azhar所使用的SDS学习阿拉伯语中使用歌曲媒体的效果。本研究中使用的方法是通过观察，访谈定性的。通过观察技术收集的数据，对阿拉伯学科教师以及学生的访谈。结果表明，与歌曲媒体在SD上学习阿拉伯语的阿拉伯学习活动IT Al-Azhar Plered对学生的影响很大，这使学生在学习时唱歌更容易理解。
人工智能：公民学习面临的挑战
摘要 SMP Negeri 2 Sentani 在公民学习中使用人工智能 (AI) 面临着许多重大挑战。必须解决数据偏见、基础设施和人力资源不足以及对人工智能的依赖等问题，以确保人工智能在教育中的应用能够提高学习质量，同时又不牺牲公民教育的核心价值。本研究旨在探讨人工智能在 SMP Negeri 2 Sentani 公民学习中面临的挑战。本研究采用定性方法和通过访谈和参与观察进行的数据收集技术。研究发现，人工智能在教育中发挥着至关重要的作用，它可以帮助教师创建考试题目，快速准确地评分学生作业，并提供个性化反馈，提高效率和客观性。可以得出的结论是，SMP Negeri 2 Sentani 在公民学习中使用人工智能（AI）可以提高教育的效率和个性化，但不能取代教师的重要作用。教师在提供指导、建立人际关系和提供人工智能无法提供的情感支持方面仍然发挥着重要作用。关键词：人工智能、学习、公民身份
对糖尿病患者的了解有关预防的知识...
当前的死亡率仍然由非传染性疾病主导。非传染性疾病之一是糖尿病。糖尿病提供与患者数量增加和死亡人数有关的各种并发症。经常发生的并发症是糖尿病性溃疡，估计占糖尿病总患者的15％经历了这种并发症。本研究旨在确定糖尿病患者有关预防糖尿病性溃疡的知识的描述。采用横截面方法的描述性研究设计。所使用的抽样技术是有目的的抽样，包括124位受访者的样本。该研究工具使用问卷。该研究的结果已知，糖尿病患者的知识是关于预防糖尿病性溃疡在Sumurgung Puskesmas Tuban Regency的工作区域中的知识，几乎显示了所有知识渊博，总共有99人（79.8％）。糖尿病患者有望通过医务人员提供的健康教育预防糖尿病性溃疡的知识来持续一致，以通过Prolanis活动来控制血糖水平和足部护理，以实现更好的生活质量。
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。
实施用于图像分类的计算机视觉...
摘要 - 史塔迪此案例研究人员讨论了使用OpenCV和Python对猫和狗图像进行分类的计算机视觉实施。进行此案例研究的目的是能够开发一个可以区分高准确性的猫和狗图像的分类模型。该过程始于从猫和狗的图片中收集数据集，然后对其进行处理以提高图像的质量。数据增强技术将应用于扩展数据集变化并改善模型性能。卷积神经网络（CNN）算法用作分类模型的基础。CNN模型是使用已通过交叉验证处理和验证的数据集训练的，以避免过度拟合。OPENCV用于处理基本图像操作，例如调整大小，颜色转换和数据增强，而深度学习框架（例如用于构建和训练CNN模型的张力流）等深度学习框架。实验结果将表明，CNN模型可以实现能够在分类猫和狗的图像时达到令人满意的准确性。