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语法对学生写作的影响...
摘要语法是由于技术的进步而存在的在线应用程序之一。语法具有准确的语法检查功能。语法可以评估和增加书面作品中的语法，以及在写作过程中可能发生的正确错误。这项研究是通过现场实验的定量方法进行的。这项研究的样本包括十年一年级的学生，每个班级有24名学生，分为两组，即实验组（使用语法）和对照组（没有语法）。将在早期和结束会议上为学生进行写作测试（预测试和测试后）。定量数据将使用Wilcoxon和Mann-Whitney U检验分析这项研究。这项研究的结果表明，语法的使用显着提高了学生在语法，词汇和对内容的理解方面产生的写作质量。数据分析还表明，与不使用语法的学生相比，使用语法的学生对编写它们的写作更有信心。这一发现表明，语法可以成为提高学生写作技巧的有效工具，并有可能在教育背景下用于支持更好的写作技巧的发展。关键字：语法，写作技巧，学生写作。
ISBN : 978-602-294-244-3
PEI国家研讨会和工作坊是一年一度的会议，将于2017年10月12日至13日在巴厘岛登巴萨乌达亚纳大学校园研究生楼举行。希望它能够成为交流经验和知识的论坛以及传播研究成果和方法，解决各种问题，迈向更美好的未来。研讨会的参与者包括来自各个科学领域的学者、实践者、官员和学生，以培养能够整体思考解决各种问题的人力资源。
管理节2024商业模式画布（BMC）” ...
商业模型Canvas（BMC）是由Hasyim Asy'ari大学管理研究计划的2024年管理节活动活动系列。这一事件有望为年轻一代提供更具创造力，创新性和能力开始成为企业家的动力，尤其是对MSMES而言，因为后来的年轻企业家将非常接近日常生活。，因此它可以间接向学生提供认识，因为年轻一代参与支持印尼国家的经济。
报告读者须知 - Vale
关于前瞻性陈述的警告声明 本文件可能包含关于公司某些计划、预测、战略和目标的陈述，这些陈述并非历史事实陈述，应根据适用法律理解为前瞻性陈述。前瞻性陈述受风险和不确定性的影响，这些风险和不确定性可能导致公司未来的实际情况和结果与预期或表明的情况存在重大差异。无法保证公司预期的结果或前瞻性陈述表明的结果能够实现。
在简历上实施用于外壳石油销售预测的机器学习。 Harapan Karya Mandiri Bengkulu P-issn 1858-2680 E-ISSN 2723-4673
摘要预测是一种通过科学方法利用历史数据来猜测或估计将来会发生的事情的活动。CV。 Harapan Karya Mandiri预测石油销售仍以传统的方式。 传统系统的弱点是进行计算和写作中的人为错误的补充，并且在进行概括时也可能会丢失。 因此，需要一种能够预测销售的机器学习技术。 机器学习中包含的一种算法之一是k-nearest邻居。 系统实施将PHP编程语言与MySQL数据库一起使用，本研究中使用的方法是瀑布方法。 瀑布方法能够分析从旧系统的弱点中发现的需求，然后进行设计设计，并继续进行新系统的设计。 这项研究结果的结论解释说，最初使用K-Nearebled Nighbor方法的销售预测过程首先经过培训过程。 预测结果也受到训练的数据量和在这种方法中的“ k”的值的强烈影响。 关键字：机器学习，预测，k-nearest邻居。 Intisari -prediksi Merupakan Kegiatan Menduga Atau Memperkirakan Sesuatu Yang Akan Terjadi Waktu Mendatang Mendatang dengan Memanfaatkan Historis Data Melalui suatui suatu suatu Metodode Ilmiah。 CV。 Harapan Karya Mandiri Dalam Melakukan Prediksi Penjulan Oli Masih dengan cara konvensional。CV。Harapan Karya Mandiri预测石油销售仍以传统的方式。传统系统的弱点是进行计算和写作中的人为错误的补充，并且在进行概括时也可能会丢失。因此，需要一种能够预测销售的机器学习技术。机器学习中包含的一种算法之一是k-nearest邻居。系统实施将PHP编程语言与MySQL数据库一起使用，本研究中使用的方法是瀑布方法。瀑布方法能够分析从旧系统的弱点中发现的需求，然后进行设计设计，并继续进行新系统的设计。这项研究结果的结论解释说，最初使用K-Nearebled Nighbor方法的销售预测过程首先经过培训过程。预测结果也受到训练的数据量和在这种方法中的“ k”的值的强烈影响。关键字：机器学习，预测，k-nearest邻居。Intisari -prediksi Merupakan Kegiatan Menduga Atau Memperkirakan Sesuatu Yang Akan Terjadi Waktu Mendatang Mendatang dengan Memanfaatkan Historis Data Melalui suatui suatu suatu Metodode Ilmiah。CV。 Harapan Karya Mandiri Dalam Melakukan Prediksi Penjulan Oli Masih dengan cara konvensional。CV。Harapan Karya Mandiri Dalam Melakukan Prediksi Penjulan Oli Masih dengan cara konvensional。传统系统的弱点除了进行计算和研究中的人为错误，并且在概括时也可能会丢失。因此，需要一种机器学习技术，能够从机器学习中包含的内容中预测其中一种算法的销售是K-Neartiald Neighboor。使用PHP编程语言与MySQL数据库实施，本研究中使用的方法是瀑布方法。瀑布方法能够分析从旧系统的弱点中发现的需求，然后进行设计的设计，然后进行新的系统设计。从这项研究的结果中得出结论，解释说，首先通过过程
肿瘤坏死肿瘤因子α和白介素6
摘要高血糖是在糖尿病患者中对人体组织损害造成重要作用的主要因素，这是由氧化应激增加引起的。低 - 慢性炎症在DMT2发病机理中起重要作用，从而将糖尿病与许多一般疾病连接起来，这些疾病被认为是源自炎症机制的。具有高水平的细胞外葡萄糖将增加氧化应激，这将继续增加ROS的产生并指炎症。本研究旨在证明DMT2患者中TNF-α和IL-6水平的相关性。所使用的研究方法是观察性分析，其横截面研究设计具有非概率抽样抽样技术，并在2022年11月至12月至12月至12月至12月至12日的Muhammadiyah Roemani RSU实验室Semarang。基于59个研究结果，样品的数量显示了TNF-α水平与r = 0.435的DMT2之间的中等正相关，并且这种相关性与p = 0.001的值显着（p <0.01）。IL-6结果显示IL-6和DMT2水平之间的中等正相关，值为r = 0.467，并且该相关性与p = 0.001的值显着（p <0.01）。这项研究表明TNF-α和IL-6作为可能与DMT2发病机理相关的炎症生物标志物的重要性。这一发现可以进一步见解理解TNF-α和IL-6在DMT2开发或管理中的作用。关键字：TNF-α;白介素6;糖尿病2型；炎症
了不起的吉莉·霍普金斯预告片 意大利语 - Weebly
2 项提名。查看更多奖项 » 编辑其他作品：Giant Eagle 商业广告 查看更多 » Facebook | Instagram | 查看更多 » 别名：Claire Foley Aidan Foley（兄弟姐妹）| 查看更多 » 第 2 页 2 项提名。查看更多奖项 » 编辑其他作品：Giant Eagle 商业广告 查看更多 » Facebook | Instagram | 查看更多 » 别名：Claire Foley Aidan Foley（兄弟姐妹）| 查看更多 » 我们和第三方（例如我们的客户、合作伙伴和服务提供商）使用 Cookie 和类似技术（“Cookie”）来提供和保护我们的服务，了解和改善其性能，并在 LinkedIn 内外投放相关广告（包括招聘广告）。有关更多信息，请参阅我们的 Cookie 政策。选择“接受 Cookie”以同意此使用或“管理首选项”以做出您的 Cookie 选择。您可以随时在设置中更改您的 Cookie 选择并撤回您的同意。aku yang tidak kau ini itu dan di anda akan apa dia saya kita untuk mereka ada tahu dengan bisa dari tak kamu kami adalah ke ya orang tapi harus pergi baik dalam sini seperti hanya ingin sekarang semua saja sudah jika oh apakah jadi satu jangan Notes 1) 此列表是使用公共/免费字幕创建的，特别是来自 opensubtitles。顺序基于字幕中每个单词出现的次数。
使用 UCI 机器学习糖尿病数据集上的 K 最近邻 (KNN) 方法预测糖尿病
3. 使用 K 最近邻 (KNN) 方法进行分析 K 最近邻 (KNN) 是一种通过考虑现有属性和训练样本来对新对象进行分类的算法。分类不需要使用模型，而仅基于记忆。在该算法中，将在查询点中搜索若干个𝐾个最近的训练点，并根据这些𝐾点中的大多数进行分类。 KNN 采用基于邻域的分类方法，通过计算查询实例到训练样本的最短距离来确定 KNN。 KNN算法对于预测新物体的分类非常简单而且有效。使用KNN方法的步骤如下：
能源业务技术-Stem prasetiya mulya
如何优化系统中能源的使用？管理能源科学在学习如何进行能源审核，分析和设计中起着重要作用，以使能源在行业的过程中更有效，或者有效地在建筑物，行业和其他建筑物中使用能源。学生还学习控制系统，这些控制系统有助于自动监视，控制和对系统采取行动，以实现最佳的能源效率。在Aspen One Enermal Sigulation软件，ANSYS Fluent等的协助下，预计将为学生提供有价值的经验，以分析可再生能源行业的优化案例。