基于大脑的学习(BBL)是一种教育模型,在学习时与自然的大脑系统同步,并且需要在小学学习以进行学习,因为基于大脑的学习具有多种好处。本研究旨在使用基于大脑的学习模型来解释学习过程。使用的方法是通过收集参考文献,根据研究的主题收集参考文献进行的图书馆研究(文献研究),然后对其进行了仔细的了解,以便从先前的研究中获得发现。这项研究的结果是基于大脑的学习模型对小学生产生积极影响,例如提高学生的性格,提高学术成就,加深对课程的理解,有效增强大脑的发展,使儿童有效地对写作论证的提高能力产生积极影响。通过使用基于大脑的学习系统来学习促进学生以有利的氛围学习,促进学生表达自己的意见或想法。通过基于大脑的学习系统学习还提高了批判性思考的能力,将卓越的数学推理与使用一般学习的学生进行了比较,对已经完成的基于大脑的学习模型的学习回顾的期望可以帮助教师或老师使用基于脑的学习模型,尤其是在小学生中,以优化基于大脑的学习。关键字:基于大脑的学习,学习模型,小学生。摘要
辅助生殖技术(ART)对于牛育种和可持续食品生产至关重要。与基因组选择一起,这些技术有助于减少生成间隔和加速遗传进步。在本文中,我们讨论了在繁殖动物评估中使用的技术的进步,以及配子的收集,加工和保存。对于育种行业来说,选择下一代的大坝和尊敬至关重要,这是高效,及时的配子收集。需要使用可靠且易于适用的方法来评估性成熟度和生育能力。尽管近几十年来,配子加工和保存得到了改善,但仍遇到挑战。有针对性的性精液和牛肉精液的目的使用已消除了乳制品品种的多余替代小母牛和牛犊的产生,从而显着改善了动物福利和生产实践中的道德考虑因素。与新技术平行,尽管应用程序不断发展,但许多公认的技术仍然相关。体外生产(IVP)已成为胚胎产生的主要方法。尽管已经建立了IVP程序的基本改进,但IVP胚胎的质量仍然不如其体内对应物。改进以促进卵母细胞成熟和新培养系统的发展,例如微流体。需要新的非侵入性和客观工具来选择胚胎进行转移。冷冻保存精液和胚胎在遗传学的分布中起着关键作用,我们讨论了该领域的挑战和机遇。最后,机器学习(ML)在农业和艺术方面正在发展。本文深入研究了新兴技术在艺术中的利用,以及当前的地位,主要挑战以及ML在艺术中的研究和实际应用中的未来前景。
对于从可可和德国典型的巧克力产品衍生的生态足迹,进口到德国的个别附件的比例是决定性因素。由于可可树的收益率暴露于各个种植国家的强烈波动,因此必须从进口股份和这些国家的收入中计算出应用的收益率。进口确定的更多因素是船舶到德国的运输距离,归因于土地使用和土地使用的因素(Aluluc),灌溉。
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。
现在有针对丙型肝炎的良好疫苗,在许多国家,现在包括儿童疫苗接种计划中的这种疫苗。Skåne地区在2015年儿童疫苗接种计划中引入了疫苗。在瑞典,建议对风险更高的人群进行预防性疫苗,而其他人则暴露于乙型肝炎感染。这可能适用于患有乙型肝炎的人,以及与受感染儿童(<6岁)的儿童和工作人员的儿童和员工。疫苗也可以对最近被感染以避免传播的人产生良好的作用。
合成、表征和光学特性”,Anna Ioannou、George C Anyfantis、Karmen Milonakou-Koufoudaki、George Danezis、Constatinos A Georgiou、Vassilis Psycharis、Catherine P Raptopoulou、Constantina Kollia、Nikolaos Kelaidis、Nektarios N Lathiotakis、George A Mousdis,Polyhedron,Vol. 231,页116247(2023年)。 4.“掺杂锐钛矿 TiO 2 的应变路线图”,Kelaidis,N.,Kordatos,A.,
催化变革:在印度尼西亚商业中释放人工智能的力量 Robertus Suraji 1 , Istianingsih 2 , Hapzi Ali 3 1 印度尼西亚雅加达巴扬卡拉大学信息学项目, robertus.suraji@dsn.ubharajaya.ac.id 2 印度尼西亚雅加达巴扬卡拉大学经济与商业学院, istianingsih@dsn.ubharajaya.ac.id 3 印度尼西亚雅加达巴扬卡拉大学经济与商学院 通讯作者:robertus.suraji@dsn.ubharajaya.ac.id 1 摘要:人工智能 (AI) 已成为现代商业世界的一股变革力量。本研究分析了人工智能在企业中采用的影响,重点关注印度尼西亚的商业环境。我们结合文献分析、跨部门案例研究以及对企业利益相关者的访谈。研究结果表明,人工智能通过提高运营效率、改变传统商业模式和支持更好的决策,改变了印度尼西亚的商业模式。研究还指出了与算法偏见和人工智能伦理相关的挑战。这项研究的意义包括需要对人工智能的采用进行周到的管理、与监管机构合作,以及加强对社会影响和道德的教育和认识。进一步的研究可以加深对人工智能在印度尼西亚不同商业环境中的影响的理解。这项研究为理解人工智能在现代商业中的作用奠定了坚实的基础,它连接了全球和本地维度,详细说明了采用这项技术的组织所面临的影响、挑战和机遇。关键词:人工智能、印度尼西亚商业、运营效率、算法偏见、商业模式。摘要:人工智能是现代商业世界中变革的驱动力。在印度尼西亚,人们关注商业领域,关注人工智能的采用。 Kami menggabungkan 分析文学,研究该领域的研究,并对其进行分析。印度尼西亚的 Temuan penelitian menunjukkan bahwa AI telah mengubah 范例是指操作性的、传统的 mengubah 模型,并且是可以使用的。识别偏差算法和 AI 识别方法。在此基础上,您可以调整姿势、调节调节器、调整姿势以及保持社交和锻炼。 Penelitian lebih lanjut dapat memperdalam pemahaman tentang mudak AI
由于全球变暖问题而引起的绿色经济的出现是由务实的人类生活方式转变造成的环境危机引起的。这种情况需要使用包装产品来快速,轻松,这会导致许多不环保的二手产品浪费。因此,绿色经济的概念是绿色经济作为一种环保概念的概念,符合伊斯兰经济原则的一致,以支持环境发展(Pro-Environment),这对经济体系的发展有影响,能够改善社会的福利。这项研究旨在从伊斯兰经济中分析绿色经济的研究,从而从伊斯兰经济中分析绿色的经济,以改善社区的态度,以改善社区的态度。这项研究是图书馆研究(图书馆研究),使用Milles和Huberman模型的数据分析技术包括:(1)减少数据,(2)数据显示和(3)结论图。Results research Based on the discussion it can be concluded that: concept green economyor green economy is low carbon economic activity, saves resources (resource efficient), and is socially inclusive/socially inclusive, where this concept is in accordance with Islamic economic principles, namely Islamic Eco-Ethics consisting of several principles basic Islamic ethics such as al-adl (justice), maslahah (public needs), urf (customs),伊斯提斯拉(改进)和i'tidal(和谐),因此绿色经济是一种经济改善的形式,与自然和谐相处时,可以实现利益和福祉。
科学发现和工程设计目前受到物理实验的时间和成本的限制,主要是通过需要深入域专业知识的反复试验和直觉选择。数值模拟是物理实验的替代方法,但由于现有数值方法的计算要求,通常对于复杂的现实世界域而言是不可行的。人工智能(AI)通过开发快速数据驱动的替代模型来提出潜在的范式转移。尤其是一个称为神经操作员的AI框架提出了一个原则上的框架,用于在连续域上定义的功能之间学习映射,例如时空过程和部分微分方程(PDE)。他们可以在训练期间看不见的新位置推断和预测解决方案,即执行零拍的超分辨率。神经操作员可以在许多应用中增强甚至替换现有的模拟器,例如计算流体动力学,天气预报和材料模型,而速度更快4-5个数量级。此外,可以将神经操作员与物理和其他领域的约束集成在一起,以获得更高的重点,以获得高保真的解决方案和良好的概括。由于神经操作员是可区分的,因此他们可以直接优化用于反设计和其他反问题的参数。我们认为,神经操作员提出了一种变革性的模拟和设计方法,从而可以快速的研发。
摘要本文研究了机器学习的应用(ML)方法在螺丝驾驶操作中的时间序列数据中的异常检测方法,这是制造业中关键的过程。利用一个新颖的开放访问现实世界数据集,我们探讨了几种无监督和监督的ML模型的功效。在无监督的模型中,DBSCAN以96.68%的精度和90.70%的宏F1得分表现出最佳性能。在监督模型中,随机森林分类器擅长于99.02%的精度,宏F1得分为98.36%。这些结果不仅强调了ML在提高制造质量和效率方面的潜力,而且还强调了其实际部署的挑战。这项研究鼓励对工业异常检测的ML技术进行进一步的研究和完善,从而有助于提高弹性,高效和可持续的制造过程。包括完整数据集以及基于Python的脚本的整个分析是通过专用存储库公开提供的。这种对开放科学的承诺旨在支持我们工作的实际应用和未来改编,以支持质量管理和制造业中的业务决策。关键字:异常检测,螺丝驾驶操作,收紧过程,监督学习,无监督学习。