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第8卷第2期（2023）第183-187页Jurnal Mirai管理ISSN：2598-8301（在线）Analisa Enterprise资源计划DAN供应链管理
公司之间的竞争现在要求每个公司继续发展其业务中存在的各个方面。用于加工公司，必须始终改进的一个方面是将其产品从原材料到最终产品制造的过程。多亏了技术进步，现在可以使用ERP（企业资源计划）软件来帮助公司的供应链流程。本研究旨在确定ERP对PT中SCM的应用的影响。印度尼西亚弗里斯兰国旗是印度尼西亚最大的牛奶生产公司。本研究中使用的方法是通过从有关该主题的文献获得的数据进行的定性方法。基于对ERP在PT供应链管理的应用的分析。Frisian Frag Indonesia，使用的ERP是SAP促进了在仓库和产品中进行实时分发的产品的分销管理，以最大程度地减少公司内部仓库中的产品缺点和欺诈。
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。
CFP 2010_POLITE技术Telkom_ai Rosita_prain信息系统供应链管理（商品的采购）研讨会用于维护和销售飞机零件
可用的飞机备件，备件，半生产材料以及公司的最终产品通常会成为公司的重要问题。飞机零件的可用性决定了公司的生产率。没有飞机备件，公司将无法开展生产活动。超过生产能力的飞机零件的可用性可能会造成公司损失。相反，缺乏飞机零件供应可能会使公司失去许多机会。这同时适用于贸易公司和服务。飞机零件可用性的管理通常称为供应链管理（SCM）。供应链管理处理从供应商开始，从制造和分销到最终用户的飞机零件。飞机服务局（ACS）PT。dirgantara印度尼西亚是一家从事飞机维修和维护服务以及向客户出售飞机零件的公司的一个例子。
生成式人工智能
生成人工智能技术在教学与学习中的发展（教学与学习）3.生成人工智能（Generative AI）是一种人工智能形式，它使用机器学习模型根据用户输入创建内容。生成式人工智能应用程序使用算法来操纵和合成数据，以创建各种形式的内容，这些内容看起来新颖、逼真，就好像它们是由人类制作的一样。生成式 AI 应用程序有多种形式，可以生成文本（如 ChatGPT 和 Jasper AI）、图像（如 Craiyon 和 Midjourney）、音乐（如 Amper 和 MuseNet）、语音（如 Speechify 和 Murf）、视频（如 Synthesia 和 DeepBrain.AI）等形式的内容。现在，有更多的应用程序正在或将被开发供各方使用，这是技术行业不断向前发展的趋势。4.总体来说，有多种生成式 AI 应用程序可用于 PdP，以快速、轻松地丰富信息发现。如果正确有效地使用，生成式人工智能可以用来支持 PdP。例如，它可以用于：
可持续发展报告 - 曼迪利银行
数字化颠覆发生在生活和全球工业的各个方面，包括金融业。数字化不仅支持卓越的客户服务并提高竞争优势，还对实现 ESG（环境、社会、治理）绩效产生积极影响。Bank Mandiri 致力于通过数字化转型和其他努力，成为“可持续发展冠军”，走在 ESG 举措的前沿。Mandiri 银行作为印度尼西亚制定可持续金融计划的八家银行之一，即“可持续银行业的先行者”，从一开始就对 ESG 做出了承诺。 Mandiri 银行的数字化转型证实了其继续优先考虑从政策、战略到日常运营的 ESG 原则的承诺。数字化通过减少纸张使用以及将金融服务的覆盖范围扩大到社会、地理和经济上无法覆盖的社会阶层（“不可银行”）来支持环境保护。数字技术是银行业和可持续发展未来的答案，Bank Mandiri 在实现 ESG 方面领先一步。
45在学习中使用生化工具...
这项活动的目的是在印度尼西亚Ternate的一所大学中引入生物学教育讲师的遗传学习中的生物学工具。生物信息学工具是序列操纵套件（SMS）和NCBI（国家生物技术信息中心）的BLAST。此活动中使用的方法是具有观察技术的案例研究。这项活动的参与者是印度尼西亚Ternate的一所大学的生物学教育讲师。获得了这种活动的结果，即生物信息学工具包括序列操纵套件（SMS）和NCBI（国家生物技术信息中心）的爆炸。可以收集到使用生物学工具，例如序列操纵套件（SMS）和NCBI（国家生物技术信息中心）的BLAST，可以在21世纪生物学教育学生的遗传学习过程中使用。在21世纪的生物学教育学生的遗传学习阶级中，建议利用生物学工具。关键词：生物灌注工具，遗传学习，生物学教育讲师，ternate简介
对 ESG 产生重大影响 - 曼迪利银行
数字化颠覆正在发生在生活的各个方面和全球行业，其中也包括金融业。数字化不仅支持卓越的客户服务和提高竞争优势，而且还对实现 ESG（环境、社会、治理）绩效产生积极影响。曼迪利银行致力于通过数字化转型和其他努力，成为“可持续发展冠军”，走在 ESG 计划的前沿。曼迪利银行 (Bank Mandiri) 对 ESG 的承诺从一开始就已确立，这是该银行作为八家在印度尼西亚发起可持续金融计划的银行之一（或“可持续银行业务的先行者”）所做出的承诺。曼迪利银行的数字化转型证实了该银行致力于继续优先考虑 ESG 原则（从政策、战略到日常运营）。数字化通过减少纸张使用来支持环境保护，同时扩大金融服务的覆盖范围，甚至扩展到社会、地理和经济上无法覆盖的社会阶层（“不可银行化”）。数字技术是银行业和可持续发展的未来答案，曼迪利银行在实现 ESG 方面已领先一步。
色散固相的抽象优化...
使用环丙沙星作为抗生素可以在环境中产生残基，尤其是水生环境，这对生态系统产生负面影响。DIV>分散固相提取技术被选择作为环境中环丙沙星残基监测的制备技术。氧化石墨烯用作分散固相提取技术中的吸附剂。氧化石墨烯是由木薯皮质浪费合成的，木薯皮是使用改良的鹰嘴豆泥法具有较高的碳和纤维素含量的。使用傅立叶转换光谱，X射线衍射和电子显微镜仪器进行氧化石墨烯的表征。使用响应表面方法进行优化，以根据吸附剂，pH，环丙沙星浓度的剂量获得最佳环丙沙星吸收条件，并使用Bhenken盒设计进行接触时间。具有pH状况4.8的吸收条件；联系时间35分钟；环丙沙星908 PPB浓度，使用27.37 mg的石墨烯，能够产生99.92％的吸附功率。这表明，木薯皮质废物的氧化石墨烯可以用作环丙沙星抗生素的吸附剂，可用于监测水生环境和废水（尤其是医院废水）中的抗生素残基。
MATA-BOR威胁末端的岛屿
在整个印尼群岛的近三百个矿山中，从苏门答腊岛尽头的格里东山项目计划到曼克瓦里的目标地区，西部巴布亚岛的曼克瓦里的目标地区，索里克·马拉皮居民牺牲的历史并未与类似的戏剧分开。到今天为止，捍卫采矿加热业务风险转移到岛上的管理和岛屿基础设施实际上并没有破坏这一巨大业务的社会和生态益处？在清洁和低碳能量的口号背后，能源行业的过渡从100％脏到gado-gado肮脏的污垢清洁”，从“旧到新的”，从“曾经曾经到源头到源”，印度尼西亚的热发烧是一个很大的象征。全球金融投资对印度尼西亚的热地收集提取的风暴现在是危机的方式，也是照顾前殖民行政人员及其前入侵者的能力的危机。别忘了，从矿化中进行电力是一种化石能源行业，这是由于其自身危机的转变，包括从“旧”和“不可再生”能源的缩水中降低了利润水平。
实施计算机视觉以翻译语言字母
摘要这项研究是由社会在通过手语与言语障碍的人交流的挑战所激发的。尽管手语是对语音社区的重要交流手段，但公众中的许多人不了解手语，使个人之间的互动困难。本研究旨在通过实施计算机视觉技术来克服这些障碍，以通过Android应用将SIBI手语转化为文本。该研究方法涉及通过采访，文献研究和系统开发的数据收集。机器学习培训作为应用程序的后端使用CNN算法，该算法将以张紧型模型存储在tflite格式中。使用SIBI字母数据训练模型的结果的准确性约为81.48％。应用程序测试表明，在明亮的房间条件下，申请准确性达到81.48％，但在昏暗条件下降至76.92％，在户外80.77％的光线充足。该应用程序很难在弱光条件下识别手姿势。本研究的结论提供了建议，通过将数据首先处理成负面或为应用程序添加照明功能，以提高昏暗条件的准确性。希望该应用程序可以为那些难以通过SIBI手语与聋人交流的人们提供解决方案。Metode Penelitian Melibatkan Pengumpulan Data Melalui Wawancara Dan Studi文学，Serta Pengembangan Sistem Menggunakan Pendekatan敏捷。关键字：CNN算法，手语，SIBI，计算机视觉，Android摘要这项研究是由社区在与具有标志的个人交流的挑战所激发的。尽管手语是一种对说话社区社区很重要的交流手段，但公众中的许多人不了解手语，因此很难在个人之间进行互动。本研究旨在通过实施计算机视觉技术来克服这些障碍，以通过Android应用将SIBI手语转化为文本。使用CNN算法作为后端应用程序的机器倾斜训练将以.tflite格式存储为TensorFlow模型。使用SIBI字母数据数据的模型培训结果的准确性约为81.48％。应用程序测试表明，在明亮的房间条件下，申请准确性达到81.48％，但在昏暗条件下降至76.92％，在户外80.77％的光线充足。应用程序难以在弱光条件下识别手姿势。结论本研究通过将数据处理为负面或在应用程序中添加照明功能来提高昏暗条件的准确性。希望该应用程序可以为与SIBI手语沟通困难的人们提供解决方案。关键字：CNN算法，手语，SIBI，计算机视觉，Android