摘要 利用CRISPR-Cas9技术开展遗传疾病治疗已取得重大进展。本文讨论了 CRISPR-Cas9 的历史和工作原理,重点介绍了其在遗传疾病治疗中的应用。这项研究的重点包括囊性纤维化、地中海贫血和杜氏肌营养不良症等疾病。利用 CRISPR-Cas9 进行基因治疗涉及编辑特定基因以纠正致病突变,从而开辟更有效治疗的可能性。然而,该技术的使用存在各种障碍,例如可能出现脱靶效应、伦理问题和长期安全性。然而,人们正在努力提高 CRISPR-Cas9 的特异性和准确性,以便开发有效的递送方法和提高安全性成为研究的主要重点。未来,CRISPR-Cas9 可能成为一种更具针对性和个性化的基因疗法,为在分子水平上治疗遗传疾病开辟机会,并为以前难以治疗的疾病提供替代疗法。此外,该技术还有可能早期预防遗传疾病并开发更实惠的基因疗法。跨学科合作是优化 CRISPR-Cas9 潜力的关键,以确保开发出符合伦理道德且有益于未来人类健康的遗传疾病疗法。关键词:CRISPR-Cas9,遗传病,基因编辑技术,基因治疗
摘要印度尼西亚的森林和陆地大火的危险是一个严重的威胁,每年都会继续发生。根据美国数据消防局的说法,每年发生700多起森林大火,燃烧了超过700万公顷的土地。这场大火不仅损害了生态系统,还会造成重要的生物多样性损失。许多印度尼西亚特有动植物是受害者,增加了灭绝的风险。使用无人机也可以改变灾难管理。该技术可以与基于分析数据和人工智能的预警系统集成,从而提高了火灾预测的准确性和更加主动的响应。因此,这项技术的应用不仅是一个临时解决方案,而且是维持环境可持续性和社区福利(如无人机和各方之间的合作)的长期战略步骤,这对于有效克服了这一挑战非常必要。本研究的目的是创建一个基于视觉的计算机系统,该系统使用深度学习算法,尤其是您只看一次(Yolo),以快速,准确地检测森林火灾。在缓解森林消防灾难中,早期发现热点是防止大火传播到其他地区并减少对人类和环境的火灾造成的损害的重要步骤。
摘要在越来越多地发展的数字时代,计算机网络安全是一个非常重要的问题,尤其是随着网络攻击的威胁增加。检测这些威胁的有效方法之一是通过实施机器学习。本研究旨在开发和评估能够实时检测到计算机网络的入侵的机器学习模型。所提出的模型使用监督的学习技术,其中包含正常网络流量和包含攻击流量的数据集用于训练算法。所考虑的算法包括决策树,随机森林和支持向量机(SVM)。 这项研究还进行了比较分析,以评估每种算法的性能,以准确性,精度,召回和处理时间。 实验结果表明,应用的机器学习模型能够以高度准确性检测各种类型的攻击,在测试数据集中达到95%以上。 此外,事实证明,随机森林是检测入侵和精度和处理时间之间最佳平衡的最有效算法。 该系统的实施有望提高检测到计算机网络入侵的能力,从而有助于维持数据安全并减少由于网络攻击而导致的潜在损失。 关键字:机器学习,入侵检测,计算机网络所考虑的算法包括决策树,随机森林和支持向量机(SVM)。这项研究还进行了比较分析,以评估每种算法的性能,以准确性,精度,召回和处理时间。实验结果表明,应用的机器学习模型能够以高度准确性检测各种类型的攻击,在测试数据集中达到95%以上。此外,事实证明,随机森林是检测入侵和精度和处理时间之间最佳平衡的最有效算法。该系统的实施有望提高检测到计算机网络入侵的能力,从而有助于维持数据安全并减少由于网络攻击而导致的潜在损失。关键字:机器学习,入侵检测,计算机网络
通讯员:alyjemblem@gmail.com 摘要:本研究深入探讨了伊斯兰经济在实现经济复原力方面的作用,以及这一作用如何帮助印度尼西亚实现“黄金印度尼西亚”的愿景。本研究通过分析文献和概念分析方法来解释伊斯兰经济学如何加强印度尼西亚经济复原力的基础。希望通过更深入地了解伊斯兰经济学原理,能够将伊斯兰原则纳入国家经济政策之中。研究表明,实施伊斯兰教法经济学有助于实现包容性和可持续的经济增长。对于战略项目,可以使用伊斯兰债券和伊斯兰银行等伊斯兰金融工具来创造可持续的资金来源。此外,伊斯兰经济学原则有助于在经济复原的背景下维持经济的实体部门并降低系统性风险。通过实施伊斯兰教法经济学,中小企业和地方经济部门可以得到发展、改善收入分配并减少经济不平等。总之,本研究从概念和实践上讨论了伊斯兰经济在实现经济复原力方面的作用。预计这项研究的结果将为制定可持续和包容性政策提供基础,符合印度尼西亚在公正和可持续经济背景下成为“黄金”国家的决心。
国际糖尿病联合会(IDF)表示,2019年全球糖尿病患病人数估计为4.63亿。世界卫生组织估计,到 2030 年,印度尼西亚将有 2130 万人患有 2 型糖尿病。糖尿病的其他病因包括胰岛素分泌或功能、干扰胰岛素分泌的代谢异常、线粒体异常以及一组干扰葡萄糖耐受性的其他疾病。数据收集方法分为两个阶段进行。第一阶段是由雅加达联合大学退伍军人医学院社区服务团队为 Al-Muhajirin 清真寺、Pangkalan Jati、Cinere、Depok 周围的居民进行焦点小组讨论 (FGD)。第二阶段是健康检查,包括检查血压、血糖、尿酸和血脂。社区服务结果显示,大多数参与者的血糖水平仍然处于良好范围,其中14.29%或约4名参与者是糖尿病患者,血糖水平最高的是259,由52岁的R女士拥有。因此,开展此次社区服务活动是为了增加不同年龄组(包括青少年和成年人)对糖尿病危害的认识,并提供如何使用替代的kenikir代谢物化合物含量治疗和预防糖尿病的替代信息。
摘要 - 机器学习是一个可以学会做出自己决定的系统,而无需人类重复编程,以便计算机可以变得更聪明并从数据中学习。基于其学习技术,可以通过使用标记的数据集(数据培训)来区分监督的学习,而无监督的学习得出了基于数据集的结论。用机器学习使用数据集形式的输入来产生正确的分析。解决方案是使用Python,该Python提供用于创建机器学习的算法和库。人工智能(AI)几十年后再次上升。人工智能再次流行,其应用程序在当今的业务应用程序和社交媒体中进行了大规模进行,例如Facebook,Twitter,Google,Amazon,甚至来自印度尼西亚的各种大型应用程序,例如Go-Jek,Tokopedia等。本书中的讨论结构包括3个主要部分,即(1)机器学习和人工智能概念(2)机器学习的Python编程基础知识以及(3)使用Python的机器学习应用程序的示例,通过实施多种算法,既有监督的学习又是不受欢迎的学习。几个案例研究都在全面讨论,从了解算法,数据集处理到开发机器学习模型结果的培训,测试以及可视化。
摘要 - 计算机视觉是使计算机能够像人类一样能够看到和识别周围对象的技术之一。计算机视觉目前正在迅速开发,并且在图像处理过程中广泛使用。可以应用计算机视觉技术的领域之一是鱼类加工领域,即基于鱼类大小的鱼类分类过程。鱼类分类过程通常是由人类通过人眼手动执行的,观察到要分为几组的鱼类的大尺寸,例如中小型,中和大组。基于观察人眼的概念,这项研究应用了计算机视觉技术,以根据获得的检测结果的大小来检测鱼类的大小和鱼类。本研究中使用的鱼类类型是一种牛奶鱼。根据计算机视觉系统的研究结果,它能够检测到91.78%的精度率的牛奶对象的大小。获得的精度水平无法达到最大可能性,因为转换系统从像素值到厘米大小的影响。我们建议在进一步的研究中,可以通过在像素值转换为厘米方面提高准确性。
根据印尼国家运输安全委员会(KNKT)2013年的报告,印尼60%的航空运输事故是人为因素造成的。已经开发出各种方法来识别和分析人为错误,其中之一就是人为因素分析和分类系统 (HFACS)。该方法从不安全行为、不安全行为的前提条件、不安全监管、组织影响四个层次解释了人为失误。本研究旨在确定印度尼西亚航空事故调查中HFACS不安全行为和不安全监督层的可靠性,并确定影响这种可靠性的因素。测试HFACS可靠性的方法是一致性指数(IOC)。此方法计算受访者之间的百分比一致性。共有 7 名受访者参与了本研究,通过评估五起使用 HFACS 的事故案例,并填写了一份评估 HFACS 的全面性、灵活性、效率和可用性的问卷。超过 70% 的百分比被认为是可靠的。从问卷调查结果看,层次化层面的同意率为89.50%,细层次层面的同意率为24.11%。因此,不安全行为和不安全的监督层在层级别上是可靠的,但在子层级别上是不可靠的。有几个因素影响这种可靠性,即信息的完整性、HFACS 问卷调查对象、HFACS 说明和研究程序。 。
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PT Beta Pramesti 已为印度尼西亚的工业提供水和废水处理解决方案超过 38 年。该公司最初于 1985 年作为澳大利亚锅炉和冷却塔化学品 Hydro-Chem 的独家经销商。该公司专门提供水和废水解决方案,下设三个部门:工程、采购和施工 (EPC) 部门、化学品部门以及运营和维护部门。 1990 年,我们推出了用于水和废水处理的 BETAQUA,应用范围包括发电、机场的海水淡化以及糖脱色、冷凝水抛光和工业回收等特殊应用。我们在一家美国咨询公司的支持下于 1998 年开始研究反渗透技术。自那时起,我们的膜系统已在印度尼西亚各地的国际机场和高层建筑以及制药厂和发电厂中使用。 2015 年,我们成为日本 Swing Corporation(Ebara、三菱和 JGC 的子公司)的一部分,并成为 PMA,直到 2021 年重新成为 PMDN。Beta Pramesti 拥有 150 多名长期员工,通过印度尼西亚的网络为客户提供服务:雅加达、班贾尔马辛、占碑和泗水。该公司通过了 NSF、ISO 9001:2008 和清真认证,并使用 SAP 进行项目成本核算和资源规划。
