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开发自动驾驶汽车的挑战...
公共交通，其中之一是自动驾驶汽车。在印度尼西亚使用自动驾驶汽车仍然很少，但是政府计划建立一个自动交通系统，尤其是在首都群岛，这提出了一个问题，即这些车辆是否包括在公共交通类型中。正常或会分化。这包括其他公共交通工具的每个所有者必须遵守的强制费用，无论将来这些自动驾驶汽车成为普通的公共电动车辆，电动公共电动车辆或电动火车的一部分，都需要实施有关自动驾驶汽车的法律法规。关键词：1964年第33和34号法律，自动车辆，法律法规。
Kesan Penggunaan Peranti数字Dan Amalan Pencegahan Pencegahan Terhadap Sindrom Penglihatan Komputer
大学生更容易受到计算机视觉综合征（CVS）的症状，这是由于数字设备（例如计算机，平板电脑和智能手机）在学习过程中的大幅增加而引起的，尤其是在Covid-19-19大流行期间。进行了这项研究是为了确定CVS综合征的患病率和在3年级学生和4年级学生中采取的预防措施的患病率，在马来西亚马来西亚校园吉隆坡（UKMKL）中。通过在线调查表的分布随机分配给80位受访者进行采样的横截面研究已被使用。分析发现，有90％的学生将智能手机用作学习过程中的主要数字设备，其中41.3％的人报告使用设备超过8小时。调查结果还表明，超过65％的受访者患有头痛和颈部疼痛（73.8％），背痛和眼痛（66.3％），以及发痒和水的眼睛（65.0％）。只有视力模糊和双视力的症状与数字设备的使用时间段有显着关系（p <0.05）。分析结果发现，有90％的学生采取了有效的预防措施，例如使用20-20-20规则在数字设备之间放松措施，以防止或缓解CVS症状。但是，这种预防措施与经历的简历症状没有发现显着的关系。这项研究的发现对于制定步骤的建议非常有用，作为学生的常规实践，可减少使用数字设备对视觉健康的负面影响。
阿格尼班亚轨道技术演示器（SOrTeD）
它与减材制造相反，减材制造使用铣床等设备切割/挖空一块金属或塑料。3D 打印传统上用于原型设计，在制造假肢、支架、牙冠、汽车零件和消费品等方面具有广泛的应用。
荷美邮轮赞丹号甲板规划
甲板 1 — 海豚电梯和楼梯位于船头、中部和船尾。此甲板上没有公共卫生间。医疗中心位于船头。客舱 DA 6104、G180 5 和 G 1804 完全无障碍，只有单侧通道通往床铺，仅设有无障碍淋浴间。客舱 FF19 64、FF 1955、
公司财务困扰预测模型的准确性...
摘要本研究旨在获得Altman Z-Score，Zmijewski和Grover模型的准确性的证据，以预测印度尼西亚基础设施部门的财务困扰公司。此外，研究还旨在在公司进行财务预测困扰时获得最准确的模型证明。本研究使用以2018 - 2021年期间上市的基础设施部门公司的年度财务报表的形式进行的辅助数据，总共有26家公司的总样本。结果表明，Zmijewski模型成为一个预测模型，其精度最高为88.46％，这是由I型最低误差率为25％和II型的最低误差率，而II型的误差率为9.09％。因此，Zmijewski模型是印度尼西亚基础架构公司中使用的更合适的预测模型。关键字：预测模型，财务困扰，准确性，基础架构
Daan Camps 博士
• 致力于将 HPC 与未来量子技术相结合，• 对异构量子-经典系统进行基准测试，• 开发和推动 NERSC 的量子计算计划和战略，• 研究用于科学计算的量子算法。美国伯克利劳伦斯伯克利国家实验室 计算数学博士后研究员 2019 年 11 月 - 2022 年 4 月 • 研究量子信息和量子算法，重点是电路编译和综合，• 完成了汉密尔顿模拟、量子化学、量子线性代数和量子图像处理方面的项目，• 非线性张量分解包的软件工程，• 开发了 QCLAB、QCLAB++、F3C、F3C++、QPIXL++ 和 FunFact、FABLE，• 团队科学家。鲁汶天主教大学 比利时鲁汶 助教 2015 年 9 月 - 2019 年 6 月 • 数值建模和近似、数值数学课程的练习课程， • 硕士生项目的导师。 IPCOS NV 比利时鲁汶 数字油田团队的项目工程师 2013 年 8 月 - 2015 年 9 月 • 基于实时过程数据部署和维护上游生产监控模型， • 开发和部署新的数据驱动的管道泄漏检测模型， • 以客户为导向的角色：提供现场培训课程并提供最终用户支持。
自我赋权与患者情绪智力的关系
摘要 糖尿病（DM）管理的主要问题是患者承受巨大的情感和认知负担，这使他们容易受到各种心理问题的影响。糖尿病患者经常面临焦虑、压力、恐惧和内疚等情感问题。自我赋权在帮助患者有效管理病情和提高应对疾病的情商方面发挥着重要作用。本研究旨在分析 RSD 医院 2 型糖尿病患者的自我赋权与情绪智力之间的关系。苏班迪·詹贝尔。本研究采用横断面分析观察设计，采用连续抽样技术，涉及 112 名受访者。分别使用糖尿病赋权量表长表（DES-LF）和特质情绪智力问卷短表（TEIQUE-SF）工具来评估自我赋权和情绪智力。数据分析采用皮尔逊相关性进行，显著性水平为 0.01。结果显示，自我赋权的平均值为52.96（SD=±2.8），情绪智力的平均值为152.53（SD=±20.8）。研究发现，自我赋权与情商之间存在很强的正相关关系（p 值 = 0.000，r = 0.999）。自我赋权水平越高，2 型糖尿病患者的情商就越高。这一发现强调了提高 2 型糖尿病患者的情商的重要性。关键词：2 型糖尿病、情商、自我赋权
使用计算机视觉来识别
导入cv2导入numpy作为np def indeion_fruit（image_path）：＃读取image = cv2.imread（image_path），如果图像无：print（“找不到图像！”）返回＃更改为hsv hsv_image = cv2.cvtcolor（image，cv2.color_bgr2hsv）＃颜色范围的定义要检测水果类型＃红色范围（苹果的示例）lower_red = np.array（[0，100，100，100，100，100，100]） （hsv_image，lower_red，upper_red）＃黄色范围（例如香蕉）lower_yellow = np。 np.Array（[80，255，255]）green_mask = cv2.inrange（hsv_image，lower_green，upper_green）＃masks = {