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新技术利用 DNA 作为细胞间谍
右侧图片显示的是经过分子复合物处理的细胞样本，该分子复合物可以与荧光银纳米簇形成接吻 DNA 结构，而左侧的细胞样本未经处理。所有细胞还经过脂质体处理，这种物质有助于将分子带入细胞，从而吸引特定的微小 RNA（微小 RNA-21）到达接吻 DNA 结构。使用不同的显微镜技术对细胞样本进行拍照，突出细胞（灰色图像）和荧光银纳米簇，它们被波长为 594 nm 的光激发，随后发出波长为 650 nm 的红光。可以看出，经过处理的细胞发出红光，表明microRNA-21已经与接吻DNA结构的尾部结合。
开发计算机视觉和机器人技术的AI技术
残疾运动，有可能提高绩效，可及性和包容性。在针对身体残障人士的现场球场网球运动中，与射击准确性和取回球相关的挑战。基于对Kebumen Regency国家残奥委员会（NPC）负责人的观察和访谈，发现尽管技术已应用于残疾运动，但基于AI的技术，尤其是计算机视觉和机器人技术的应用仍然并不是最佳。本研究旨在通过使用Addie模型来开发基于AI的技术，以使用研究和开发（R＆D）方法来克服这些问题。阶段包括分析射击准确性和检索的问题，基于AI的工具设计，原型开发，针对身体残疾运动员的实施以及产品性能评估。结果表明，机器人技术在支持培训方面被评为“良好”，而计算机视觉技术则在提高击球准确性方面被评为“良好”。
Mohd Fauzi Bin Ismail - 玛拉理工大学 (UiTM)
1. 表面分析系统 (SurfSuite) 荣获 2021 年槟城国际发明、创新和设计 (PIID) 银牌 2. 端铣模拟模型荣获 2021 年槟城国际发明、创新和设计 (PIID) 铜牌 3. 双翼蜻蜓智能扑翼系统在 2019 年国际工业革命 4.0 博览会 (IREX) 上荣获金牌 4. 多点工具圆柱端表面形貌表征基准定义荣获 2012 年发明、创新与设计 (竞赛与展览) (IID 霹雳) 金牌。 5. INNOVARS 1.0 荣获 2015 年槟城国际发明、创新与设计 (PIID) 银牌：综合在线注册系统 6. Anugerah Inovasi Kaedah Pembelajaran dan Pengajaran (Emas) di UiTM Mini Konvensyen KIK Peringkat Zon Utara 2014 (Kumpulan Mechy Mutiara)
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
人工智能技术在自杀预防中的应用
摘要 不可否认，自杀案件长期以来一直是全球关注的问题。需要注意的是，自杀是一个心理健康问题，需要努力减少受害者的数量。在技术发展日益迅速的现代，人工智能的用途之一被视为一种预防自杀的形式。在这种情况下，预测自杀风险有两种媒介，即医疗记录分析，通常由研究人员或医生利用机器学习等人工智能技术从电子病历、医院记录等中获取信息。还有一些基于社交分析，信息是从社交媒体或应用服务（如 Facebook、Google、Twitter 等）获取的。与人工智能在自杀预防工作中的作用相关，人工智能使用的算法通过机器学习来检测人的行为并分析模式并根据数据集提供建议或建议，这是一种以电子数据形式设计准确预测算法的计算方法。在使用过程中，人工智能应用于社交媒体应用程序需要同行评审的过程。除了预测准确性之外，这还可以最大限度地减少人工智能在隐私、准确性、安全性、责任和缺乏知识方面的障碍。不仅如此，还必须承担与安全、个人信息泄露相关的隐私以及国家法律自主权有关的风险。然而，人工智能的应用在明智的决策以及受害者在救援过程中与紧急救援人员的接触方面促进了自杀预防过程。国家自杀预防生命线、危机短信热线和特雷弗项目等精神卫生机构使用人工智能已经证明了这一点。关键词：人工智能、利用、社交媒体、风险、自杀
应用人工智能（AI）技术提高学习效率
摘要。人工智能（AI）已成为近年来发展最快的技术趋势之一。AI有可能以多种方式提高学习质量，包括更加个性化的学习。AI可用于根据学生的学习能力和需求对他们进行分组，从而提供更加个性化的学习并根据学生的需求量身定制。该研究旨在分析人工智能（AI）在学生学习过程中的使用之间的关系。本研究重点确定AI在学生学习中的使用情况，分析使用AI对学业成绩的影响，在高等教育背景下，AI的应用不能取代讲师的作用，但可以成为支持学习过程的有力工具。教师在为学生提供指导，启发和真实体验，学生参与度和学习满意度方面仍然至关重要。研究结果表明，人工智能的使用对提高学习效率和学习满意度具有积极的贡献。此外，人工智能技术还可以创造更加主动和互动的学习，以及促进教育者和学习者在教学过程中完成任务。关键词：人工智能、学生、学术、效率。
利用M. Asep Rizkiawan技术研究所，提高了运营供应链管理（SCM）的提高和效率
摘要摘要供应链管理（SCM）是任何涉及商品和服务从一个地方转移到另一个地方的业务的组成部分。它涵盖了广泛的活动，从采购原材料到向客户交付成品。但是，传统的供应链管理系统困扰着诸如缺乏透明度等的挑战。近年来，诸如区块链，机器学习（ML）和人工智能（AI）等新兴技术在提高供应链管理效率，安全性和透明度方面已显示出希望。这项研究研究了区块链，机器学习（ML）和人工智能（AI）技术在改善供应链管理方面的潜力。本文将总结传统供应链管理系统的挑战，区块链，机器学习（ML）和人工智能（AI）技术如何克服这些挑战。该论文还将评估供应链管理中使用区块链和人工智能（AI）的现实示例及其对运营效率和安全性的影响。这项研究的目的是确定人工智能（AI）对供应链管理的影响，机器学习在供应链管理中的影响以及区块链在供应链管理中的影响。随着研究的结果，将新技术（例如AI和区块链）整合到管理供应链中可以为组织带来巨大好处。这些技术可以提高工作效率，降低成本，增强商品的足迹并提高安全性。AI可以帮助进行预测分析，需求预测和自动化。同时，区块链可以提供端到端跟踪的保证，打开和安全的记录，并降低欺诈和错误的风险。
印尼科技公司B2C电商模式分析
本研究旨在分析印尼科技公司实施的 B2C 电子商务模式，并确定影响其成功的因素及其实施过程中面临的挑战。随着互联网普及和智能手机使用，B2C（企业对消费者）电子商务模式在印尼迅速发展。此外，政府政策和中小企业的数字化是该国电子商务行业发展的关键因素。本研究采用文献综述和描述性分析方法，收集行业报告、期刊和印尼领先电子商务公司的数据中的二手数据。结果表明，印尼 B2C 模式的成功受到消费者信任、公司之间激烈竞争以及仍然存在挑战的物流基础设施的显著影响。此外，人工智能和区块链等技术可以增强客户体验并改进数据管理系统。Tokopedia 和 Bukalapak 等大公司已经证明，制定正确的战略可以帮助他们保持市场份额。不过，由于激进的客户获取策略，他们也面临着利润率下降的挑战。展望未来，全球市场扩张和中小企业赋权对于确保印度尼西亚 B2C 电子商务模式的可持续增长至关重要。本研究有望为政策制定者和行业参与者提供见解，以制定更有效的战略来优化印度尼西亚电子商务的潜力。