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实施供应链的策略和挑战
摘要这项研究的目的是了解供应链管理（SCM）应用的有效策略，并确定公司实施期间可能面临的挑战。所使用的研究方法是系统文献综述（SLR），以评估与SCM研究问题有关的先前研究结果。本研究旨在分析有效，有效实施SCM来改善公司运营绩效的影响，挑战和策略，并提供可以支持成功实施SCM的建议。这项研究的结果表明，基于工业革命的大数据的营销4.0需要注意商业道德的各个方面。供应链管理分析（SCM）显示了实施SCM在改善公司运营绩效关键词的重要性：战略，挑战，实施，供应链管理，文献评论
下载-PPID Kemenkes-卫生部
Strategic Targets 11: Strengthening National Health Financing Effectively, efficiently and fairly to achieve Universal Health Coverage (UHC) …………………………………………………………………………………………………………………………………………… Health ……………………………………………………………………………………… 217 Strategic Targets 14: Increasing the Functional Position and Career System Health HR …………………………………………………………………………………………… 220 Strategic Targets 15: Increasing Health Service System in Integrated and Transparent Health Technology Ecosystems in Supporting Health Policy ...战略17：增加治理善治…………。235 B.预算实现……………………………………………………………………………………………………241 C.绩效效率……………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… 283第四章关闭…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………241 C.绩效效率………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………283第四章关闭…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………
自主横向控制系统的论文设计...
这项研究分析了模糊逻辑控制器（FLC）类型-2用于自动车辆方向盘控制的应用，使用误差形式的输入值和从主控制器产生的输出与从脉冲机构计算获得的转向角度值之间的差异的输入值。然后通过ROS（机器人操作系统）处理此数据。本研究将FLC -2类型的性能与7个成员和5个成员以及在各种情况下的PID控制器进行了比较。结果表明，具有7个成员的FLC -2平均误差为4.97％，比5个误差为7.71％的成员的配置要好。在避免障碍测试中，FLC型-2显示出卓越的准确性，人类回避的平均误差为1.54％，一辆停车车的4.28％，左侧两辆停车车的平均误差为1.2％，左侧两辆停车车为2.13％，左侧为1.2％。与PID控制器进行了比较，PID控制器记录了分别为2.19％，3.49％，1.12％和3.49％的错误。从电气工程部门到工程学院的完整路线测试，FLC型-2型的平均误差为8.87％，而PID的平均误差为12.35％，而PID的FLC型误差为4.52％，FLC型-2型和7.57％。flc型-2具有7个成员的被证明在保持动态驾驶条件下的准确性和性能更有效，尽管PID对较小的误差值的响应更平滑。 这一发现显示了FLC -2型在提高转向准确性和整体自动驾驶汽车性能方面的潜力。被证明在保持动态驾驶条件下的准确性和性能更有效，尽管PID对较小的误差值的响应更平滑。这一发现显示了FLC -2型在提高转向准确性和整体自动驾驶汽车性能方面的潜力。关键字：自动驾驶汽车，FLC型-2，PID控制器，转向角，5个成员，7个成员
perbandingan metoda k-nn，随机森林dan 1d CNN untuk
摘要 - 机器学习方法/机器学习的使用对于开发人眼状态的识别非常重要，尤其是脑电图（EEG）信号处理的问题以识别眼睛状态。在先前的研究中，所使用的方法可以是监督学习和无监督学习之间的一种组合方法，以及使用监督学习的单一方法。在这项研究中，脑电图的分类使用一种具有监督学习的方法，使用方法：k-neartemest neghbors（k-nn），随机森林和1D卷积神经网络（1D CNNS）。使用四种尺寸（即精度，回忆，精度和F1得分）测量三种分类方法的性能。从实验结果中获得的是，与所使用的四种尺寸的其他两种方法相比，K-NN方法具有最佳性能，其中每个尺寸的值为：准确性= 82.30％；召回= 82.30％；精度= 82.36％； F1得分= 82.30％。k-nn比其他两种方法更适合分类脑电图，因为数据集中的所有输入属性都有实际数字数据类型。
算法，数据结构和软件中的实现
反映了输入大小增加时算法正在运行的效率或速度。这是一个更抽象，更一般的概念，而不是依赖硬件或特殊环境。通过检查输入大小（例如，数组中的元素数）生长无限时，算法的性能如何变化来测量算法的复杂性。即使在大尺寸的问题上使用，这也有助于识别有效的算法。
ISSN 2303-1174 穆巴拉克·R·穆罕默德，JSB Sumarauw ...
供应链是参与供应原材料、生产产品并将其交付给最终用户的公司组成的物理网络。供应链管理是一系列相互关联的活动和决策，旨在有效地整合供应商、制造商、仓库、运输服务、零售商和消费者。本研究的目的是确定Jeky PM供应链管理的绩效。本研究采用定性方法，重点评估供应链管理绩效。杰基PM鸡肉供应链，从农户作为活鸡的供应商开始，下一条链条就是杰基PM作为鸡肉的供应商，这条链条上有从农户的活鸡加工成鸡肉，再分销给代理商和批发商以及直接销售给周边社区的生产环节，经过主链条之后，有5条链条是杰基PM的分销渠道，分别是：周边社区，批发商，超市，酒店和餐馆。五条链条中，有三条最终链条，即当地社区、传统市场和超市的买家、以及烹饪鉴赏家。 Jeky PM的领导层应该建一个仓库来储存鸡，以尽量减少鸡肉分配的延误。
将氢氧化钾（KOH）浸入活性碳...
地热能（地热）用作地热发电厂（PLTP）的可再生能源之一，可以在存在H 2 S.气体检测H 2 S气体的情况下通过吸附活性碳表面修饰来实现，从而增加了作为吸附剂的能力。这项研究旨在用碱金属实施活性碳椰子壳，即KOH，表征了活化的碳并测试了H 2 S.气体检测的性能。基督教，形态和化学成分之后，通过反应堆方法和种植方法进行吸附性能测试。KOH浸渍15％的碳的结果降低了表面积并改变毛孔的性能，降低粒径，稳定的热性能低于580℃的温度，改变表面形态和孔隙度以及K元素的含量以及K元素的含量也具有晶体馏分的晶体，也出现了2θ：21.85⁰和24.28.28.28.28.28.28.28.28.28.28.28.28.28⁰。主动碳吸附浸渍的效率（KAI）比活化碳（KA）高3倍（KA），因此可以用于地热检测。
metode-deteksi-obyek-berbasis-computer-vision-dan-deep ...
摘要 - 在过去的几十年中，印刷电路板（PCB）的发展经历了非常快速的进步。PCB是一个用于编译和连接电子组件的容器。在PCB生产过程中，PCB中的残疾是密不可分的。在存在缺陷的PCB的情况下，将影响系统的性能较差，以克服问题，就需要一个能够良好，有效和精确地检测到PCB缺陷的系统。本研究旨在使用MMDetection框架，Resnest-101型号和硬示例采矿（OHEM）在线技术来提高PCB上的缺陷检测性能。MMDetection的功能是对象检测器的基础，将Resnest-101模型应用于转换网络的骨干，以提取更强的视觉特征，并在模型训练过程中增加对困难样本的关注。OHEM技术可以帮助确定模型难以识别的对象，以便可以正确学习，以便可以适当地检测到对象。实验的结果表明，MMDetection，Resnest-101和Ohem的结合通过获得平均平均精度（MAP）的平均平均精度（MAP）来增加了PCB中缺陷的检测。，可以预期这项研究可以帮助提高PCB生产过程中检查过程的效率。关键字pcb，mmdetection，resnest-101，ohem
创造可持续的积极影响
82 阿斯特拉绿色公司 (AGC) 阿斯特拉绿色公司 (AGC) 84 环境绩效 100 弹性商业模式 商业模式弹性 102 加强可再生能源领域的业务组合 103 建立电动汽车生态系统 106 业务扩展到矿产开采领域 107 服务客户 107 确保最优质的产品和服务 110 确保客户安全和健康 111 客户满意度 111 鼓励业务合作伙伴实施可持续性
开发使用转移学习方法Kasnanda 1 Star，Helmi Imaduddin 2
糖尿病性视网膜病（RD）是糖尿病的严重并发症，可能会损害视网膜并威胁视力。早期发现RD对于防止进一步的眼睛损害非常重要。为了增加这种早期检测，深度学习技术，尤其是CNN方法，已被广泛使用。本研究旨在在视网膜图像分类中实施和比较四种不同CNN体系结构的性能，即Resnet152v2，Xception，Denset201和InceptionV3，以检测RD。首先，将数据集视网膜图像分为感染RD的类别和不感染的类别。然后，使用培训数据开发和培训CNN模型以对图像进行分类。使用数据增强技术有助于增加模型的概括。训练模型后，使用单独的测试数据集进行测试以评估每个模型的性能。测试结果表明，Xception和Denset201在检测RD方面具有出色的性能，精度，精度，召回和F1得分达到96％。该评估的结果证实，深度学习技术，尤其是以CNN的形式，在支持医学诊断方面具有巨大的潜力，尤其是在检测复杂的眼睛（例如RD）方面。这些模型的使用可以为RD患者带来重大好处，从而可以更有效的早期文本和更及时的处理。抽象的糖尿病性视网膜病（DR）是糖尿病的严重并发症，可能会对视网膜造成损害并威胁视力。丹根·德米基安（Div），Penelitian Ini成员Kontribusi penting Dalam Pengembangan solusi otomatis untuk untuk诊断RD，Yang Dapat Mening-Katkan Perawatan kehatan kesehatan kesehatan kesehatan mata secara secara secara secara secara secara secara secara keseluruhan。早期发现RD对于防止进一步的眼睛损害非常重要。为了改善这种早期检测，深度学习技术，尤其是CNN方法已被广泛使用。本研究旨在在视网膜图像分类中实施和比较四种不同CNN体系结构的实现，即Resnet152v2，Xception，Densenet201和IntectionV3。首先，将视网膜图像数据集分为RD感染和非RD感染类别。然后，使用训练数据来开发和培训CNN模型以对图像进行分类。使用数据增强技术有助于改善模型的概括。训练模型后，使用单独的测试数据集进行测试以评估每个模型的性能。测试结果表明，Xception和Densenet201在检测RD方面具有出色的性能，精度，精度，召回和F1得分达到96％。此评估的结果证实，深度学习技术，尤其是以CNN的形式，在支持医学诊断方面具有巨大的潜力，尤其是在检测复杂的眼部疾病（例如RD）方面。使用这些模型可以为RD患者带来重大益处，从而实现更多效率的早期检测和更及时的治疗。因此，这项研究为RD诊断的自动解决方案的开发做出了重要贡献，这可以改善整体眼保健。