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参与式育种发展
粮食作物是指为生产适合食用的食品成分而种植的植物（Aly & Basik，2023），而根据第 201 条法律， 2012 年第 18 号关于食品的法律规定，食品成分是指来自生物资源和水的任何东西，无论是作为食品还是饮料。食物的主要功能是满足人体的能量和营养需求，因此食物成为社会的基本需求。粮食需求将始终随着人口的增长而增加。以印度尼西亚为例，预计 2050 年人口将达到 3.28 亿，因此全国粮食需求量估计为 4820 万吨，比 2010 年增加 145%（Ritung，2010 年）。如果印度尼西亚想要实现粮食自给自足，那么必须通过集约化生产来满足国内粮食需求，提高收获指数和作物生产力（Borlaug & Dowswell (2003)），但增加国内粮食产量不能损害环境，这可以通过采用可持续集约农业方法（可持续集约农业）来实现（Beltran - Pena et al., 2020）。实施可持续集约农业概念成功的关键之一是利用植物育种活动中的优良品种（Pretty et al., 2018）
体育锻炼减轻背痛的有效性...
DIV>系统评价：体育锻炼在减轻老年人系统评价中的下背痛的有效性：体育锻炼在减轻老年Sunaryo Joko Waluyo 1 *，Sutriyono Suyanto 2 1 Polytechnic surakada surakada 2 1 Polytechnic surakada 2中，体育锻炼的有效性sjw@polinsada.ac.id摘要简介：下背部疼痛是老年人的一般健康问题，可以降低生活质量。已经提出了通过各种生理机制来缓解下背部疼痛的体育锻炼。这项系统评价旨在评估体育锻炼计划在减轻老年疼痛的有效性。方法：使用与Google Scholar，PubMed和Base数据库上“体育锻炼，下背部疼痛和老年人”有关的关键字搜索的文献搜索。在2021 - 2022年之间发表的研究，其实验性或观察性设计比较了老年参与者的体育锻炼和控制干预措施的群体。主要结果是下背部疼痛的强度得分的变化。结果：分析了10项涉及703名老年参与者的研究。五项随机临床试验和两项前研究研究表明，在锻炼和对照组之间减少疼痛评分有显着差异（p <0.05）。其他四项研究发现，训练组的移动性和运动范围显着提高。讨论：这些发现支持以下假设：各种体育锻炼计划可以显着减轻老年人的腰痛。结果与神经可塑性理论，软骨重塑以及通过运动对自主神经系统的调节一致。与先前研究的比较也显示出一致性。减轻疼痛的潜在机制包括增加肌肉力量，提高姿势，柔韧性提高和血液循环增加。结论：总的来说，这项系统的综述提供了证据表明，通过伸展，耐用性，腰椎稳定，组合和“水生”进行锻炼，可有效缓解老年人的下背部疼痛。在社区和基于临床的健康计划中，必须考虑各种类型练习的整合，以预防和治疗老年人的下背部疼痛。关键字：体育锻炼，下背部疼痛和老年人。摘要简介：下背部疼痛是长辈之间常见的健康问题，可以降低生活质量。已经提出了通过各种物理机制来减轻下背部疼痛的一种手段。这项系统评价旨在评估体育锻炼计划在减轻老年疼痛的有效性。方法：文献搜索是使用“体育锻炼，下背部疼痛和老年人”的相关关键字进行的。包括在2021 - 2022年之间发表的研究，其中包括了将体育锻炼干预组与老年参与者中的对照组进行比较的实验或观察设计。主要结果是下背部疼痛强度得分的变化。
模型pembelajaran etnomatematika dalam menumbuhkan motivasi belajar siswa di sekolah di sekolah di sekolah dasar
民族护理是一种数学概念，其中包含在文化中。文化细微差别的存在将为数学学习做出巨大贡献。这项研究旨在确定民族人工学学习模型如何在促进小学的学生学习动机中。定性描述性研究的类型在本研究中使用。研究方法包括共同观察方法和分析中问题的答案。这项研究是在2023年2月在偶数学期进行的。收集数据包括在Lematang Lestari小学上与LV班教师和LV班学生的访谈。结果表明，南苏门答腊省Palembang市的Ampera Bridge和Songket Bloth具有与数学概念有关的民族护理学，包括各种线条和平坦形状。根据LV班级教师和LV LV Lematang Lestari小学的学生进行的访谈，使数学学习变得更有趣，有趣和寄养学生学习动机。
人工智能：公民学习面临的挑战
摘要 SMP Negeri 2 Sentani 在公民学习中使用人工智能 (AI) 面临着许多重大挑战。必须解决数据偏见、基础设施和人力资源不足以及对人工智能的依赖等问题，以确保人工智能在教育中的应用能够提高学习质量，同时又不牺牲公民教育的核心价值。本研究旨在探讨人工智能在 SMP Negeri 2 Sentani 公民学习中面临的挑战。本研究采用定性方法和通过访谈和参与观察进行的数据收集技术。研究发现，人工智能在教育中发挥着至关重要的作用，它可以帮助教师创建考试题目，快速准确地评分学生作业，并提供个性化反馈，提高效率和客观性。可以得出的结论是，SMP Negeri 2 Sentani 在公民学习中使用人工智能（AI）可以提高教育的效率和个性化，但不能取代教师的重要作用。教师在提供指导、建立人际关系和提供人工智能无法提供的情感支持方面仍然发挥着重要作用。关键词：人工智能、学习、公民身份
绿色经济在改善社会福利方面的作用
i.ketut bayangkara akuntansi，fakultas ekonomi dan bisnis，Universitas 17 Agustus 1945年，苏拉巴亚摘要。随机前沿方法（SFA）是一种通过本研究来衡量效率水平的技术，旨在回顾绿色经济在改善人们的社会福利方面的作用。绿色经济被定义为一种可持续和环保的经济模式，可以平衡经济，环境和社会方面。社会福利是通过各种指标来衡量的，例如健康，教育，收入和安全。根据文献综述，绿色经济有可能通过各种机制来改善社会福利，包括：绿色工作，减少贫困，改善健康，改善教育质量，改善安全性。这项研究还讨论了实施绿色经济以改善社会福利的一些挑战和机遇。总而言之，绿色经济具有改善人们的社会福利的巨大潜力。有效的绿色经济实施需要各种利益相关者，包括政府，私营部门和民间社会的合作努力。关键词：绿色经济，社会福利，挑战和机遇，文献研究。Abltrak。penelitian ini bertujuan untuk meninjau peran绿色经济Dalam Meningkatkan kesejahteraan sosial sosial masyarakat。绿色经济Didefinisikan Sebagai模型Ekonomi Yang Berkelanjutan Dan Ramah Lingkungan Yang Yang Menyeimeimeimeimeimeimeimeimbangkan Aspek Ekonomi，Lingkungan，dan Sosial。penelitian ini juga membahas beberapa tantangan dan peluang dalam dalam penerapan绿色经济untuk meningkatkan kesejahteraan issial。社会福利是通过各种指标来衡量的，例如健康，教育，收入和安全。根据文献评论，绿色经济有可能通过各种机制来改善社会福利，包括：创造绿色就业，减少贫困，改善健康，改善教育质量，改善安全性。结论，绿色经济具有改善社区社会福利的巨大潜力。有效的绿色经济的应用需要包括政府，私营部门和民间社会在内的各种利益相关者的合作努力。关键词：绿色经济，社会福利，挑战和机遇，文献研究。简介
人工智能（AI）在个性化学习过程中的作用
摘要 本研究旨在调查人工智能 (AI) 技术在高等教育阶段对提高学习效率的影响。研究方法包括分析相关文献和对在学习环境中使用过 AI 技术的学生和教育工作者进行采访。研究结果表明，AI 技术的整合可以提供更加个性化、适应性强和专注的学习体验，从而提高学生的参与度和学业成绩。然而，还需要解决与数据隐私和技术准备相关的挑战，以确保 AI 技术在高等教育中的成功实施。关键词：人工智能、自适应学习、高等教育、学习效率、数据隐私。
在阿拉伯学习中优化大脑可塑性：
摘要：本研究使用文献综述方法通过神经语言方法研究了阿拉伯语语言学习中大脑可塑性的优化。大脑可塑性是大脑通过学习和经验来适应和改变的能力，在语言获取中起着至关重要的作用。神经语言方法，它整合了诸如基于任务的学习和教育技术的技术，已被证明有效地增强了语言学习成果。文献分析表明，涉及各种感觉方式和教育技术的学习技术可以刺激新的神经通路，增强语言理解和记忆。研究的研究重点是阿拉伯语学习强调，与更具互动性和交流方法相比，传统方法的有效性较低。使用诸如移动应用程序和增强现实之类的技术的使用为学生提供了动态而引人入胜的学习经验。实际建议包括开发更多的交互式课程，利用教育技术以及神经语言技术的培训教育者。这项研究强调了多学科方法的重要性，以增强阿拉伯语学习的有效性，提供洞察力和策略，通过对大脑可塑性和神经语言学的了解来优化语言学习。关键字：大脑可塑性，神经语言学，阿拉伯语学习Ablastrak：Penelitian Ini Mengkaji Optimisasi Propareitas odak otak dalam dalam dalam dalam dalam dalam pembelajaran bahasa bahasa bahasa bahasa bahasa bahasa bahasa bahasa bahasa bahasa ab melalui pendekatan pendekatan pendekatan neurolinguistik，menggunakan metode studi studi studi studi tudi trutatur。pendahuluan大脑的可塑性，大脑通过学习和经验的适应和改变的能力在语言学习中起着重要作用。神经语言学方法结合了诸如基于学习的学习和教育技术的使用之类的技术，可有效地改善语言学习成果。文献分析表明，涉及各种感觉方式和教育技术的学习技术可以刺激新的神经道路，增强语言理解和记忆。研究重点是学习阿拉伯语，即传统方法不如一种更具互动性和交流方法有效。使用诸如移动应用程序和增强现实之类的技术为学生提供了更具动态和吸引人的学习体验。实践建议，包括更多互动课程的开发，教育技术的使用以及为神经语言技术的教师培训。这项研究强调了多学科方法的重要性，以提高阿拉伯学习的有效性，提供见解和策略，通过更好地理解大脑可塑性和神经语言学关键词来优化语言学习：大脑的可塑性，神经语言学，阿拉伯学习。
供应链管理中的数据分析
本实习报告讨论了数据分析在供应链管理中的应用，重点是印度尼西亚PT Rajawali Nusantara的分类和监视仓库数据。在本报告中，采用Excel和R Studio作为数据分析工具，以提高仓库管理的效率。本研究包括两个主要方面：首先，使用R Studio和Excel实施仓库数据分类系统，以优化商品的分配和放置。其次，使用R Studio和Excel实时监视仓库活动，包括选择商品，运输和库存条件。通过实验方法和历史数据分析，本研究评估了Excel和R Studio对运营效率和仓库响应速度的影响。结果有望为公司改善仓库管理提供见识。
应用IR4.0技术来改善组织结构和立场的挑战：马来西亚公共机构（Cabaran Dalam Men
摘要尽管面临挑战，但第四次工业革命（IR4.0）提供了增强公共服务交付的前景。本文确定了应用IR4.0技术来改善马来西亚公共机构的组织结构和角色的挑战。社会技术系统理论，学习组织理论和破坏理论被讨论为本文的理论框架。采用定性扎根理论方法，通过访谈和焦点小组讨论从26名公职人员收集数据。结果揭示了七个分类为内部和外部挑战的主题。内部挑战包括人力资源，财务资源，工作流程，数字数据，法律和法规以及代理机构的职能，而公众的看法则构成了唯一的外部挑战。已经开发了七个研究主张，以提出这些挑战与IR4.0技术在改善组织结构和职位方面的实施之间的关系。这项研究提供了有关使用IR4.0技术改善组织结构和立场的公共机构面临的挑战的经验证据，因此提出建议公职人员必须在IR4.0期间重新重新重新制定和重组其在管理人力资源方面的方法。关键字：ir4.0;行业4.0;组织结构和立场；公共机构；马来西亚
使用自动指导的车辆机器人
摘要 - 自主机器人在工业世界中生长和使用，并且变得很重要，该机器人广泛用于各个工业领域。自主机器人使用导航系统识别环境，导航在自主机器人中具有重要作用。除了应用良好的导航外，还需要在周围环境中获得准确的地图，以便机器人可以根据环境移动。在这项研究中，将使用Hector SLAM算法方法对映射结果进行准确分析，以通过模拟和实时（机器人）映射周围环境。在这项研究中，它具有几个重要组件，即机器人操作系统（机器人操作系统），即诸如Hector扫描匹配的数据滤波器，可构建所获得的数据，以及极大地影响生成地图质量的传感器类型。本研究测试Hector扫描匹配算法是否可以准确映射环境。这项研究的结果可以得出结论，从模拟和机器人（真实）生成的地图具有相当好的精度。这是基于与模拟和机器人（真实）映射的结果匹配的第一个方案，该结果的精度为SSIM：77.26％，MSE错误：3.96％，像素匹配：55.46％的机器人（真实）映射结果。同时，从用于与获得SSIM准确性的机器人相比的第二种情况下获得的仿真结果：87.29％，MSE错误：1.65％和像素匹配：81.11％。Kata Kunci：机器人操作系统，Hector-SLAM，Hector扫描匹配，均方根误差，像素匹配，结构相似性图像度量，峰值信噪比，LIDAR。摘要 - 自主机器人在工业界越来越多地发展和使用，在各个工业领域都发挥了重要作用并广泛使用。自主机器人使用导航系统浏览其环境，导航在自主机器人中至关重要。为了实施有效的导航，它需要准确的周围环境地图，以便机器人可以根据周围环境移动。这项研究分析了使用Hector SLAM算法方法通过模拟和实时（机器人）绘制周围环境的映射的准确性。这项研究包括几个重要组件，即机器人操作系统（机器人操作系统），数据过滤器（例如用于构建获得的数据的Hector扫描匹配）等数据过滤器，传感器类型显着影响所得地图的质量。研究检查了Hector扫描匹配算法是否可以准确映射环境。这项研究的结果可以得出结论，由模拟和真实机器人产生的地图具有相对良好的精度。这是基于仿真和真实机器人映射的匹配结果，在方案1中结果得出了SSIM的精度：77.26％，MSE错误：3.96％，像素匹配：55.46％的真实机器人映射结果。同时，从用于与机器人进行比较的方案2中获得的仿真结果，SSIM的准确性：87.29％，MSE错误：1.65％和像素匹配：获得了81.11％。关键字：机器人操作系统，Hector-slam，Hector扫描匹配，均方根误，像素匹配，结构相似性图像指标，峰值信噪比，LIDAR