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在“ CrackSafe” Web应用程序开发中应用机器学习模型，以检测贝拉·普拉蒂维（Bella Pratiwi）大楼1 *大学i
机器学习模型在Web应用程序“ CrackSafe”开发中的应用在贝拉·普拉蒂维（Bella Pratiwi）建筑物墙壁上发现迷恋1 *伊斯兰大学45 Bekasi 1 Bekasi 1电子邮件通信：Bellaprtwii25@gmail.com摘要：本研究旨在分析AI和机器学习技术在CrackSafe Web应用程序中的应用，以检测构建构建构建构建构建的构建。定性方法用于了解房屋壁上裂谷检测中的挑战，需求和潜在解决方案。裂缝和非耐药性数据集图片用于使用Yolov8训练检测模型，并使用平均平均精度（MAP），F-1得分，精度和回忆对模型进行评估。结果表明，即使仍然有改进的空间，模型也可以很好地识别裂纹。此应用程序还成功地检测了垃圾邮件，显示了建筑物维护的潜力。部署过程涉及使用烧瓶将AI模型集成到网站中。裂缝安全开发有望提高建筑物维护的效率和安全性，并降低高运营成本。关键字：人工智能；机器学习；探伤; YOLOV8摘要：本研究旨在开发利用AI和机器学习的CrackSafe Web应用程序，该研究旨在分析在CrackSafe Web应用程序中的AI和机器学习技术的实施，以检测建筑结构中的裂缝。一种定性方法用于了解检测住宅壁裂缝的挑战，需求和潜在解决方案。使用Yolov8的裂纹和非裂缝图像的数据集用于训练检测模型，并使用平均平均精度（MAP），F-1得分，精度和召回进行模型评估。结果表明该模型可以很好地识别裂纹，尽管仍然有改进的余地。该应用程序还成功地检测了Spall，证明了建筑物维护的潜力。部署过程涉及使用烧瓶将AI模型集成到网站中。裂缝保护的发展有望提高建筑物维护的效率和安全性，并降低高运营成本。关键字：人工智能；机器学习；探伤; Yolov8文章信息：提交：2024-04-20 |接受：2024-09-30 |发布：2024-10-03版权所有©2024，作者。
Jack Pine Pinus Banksiana
特征杰克松也称为灰松树或磨砂松树。这个多年生常绿是一棵高度为15至40英尺的中小树。它的针状叶子很简单。这些很短（一对一，一英寸长），弯曲的深绿色叶子成对排列。树皮是红棕色，粗糙而鳞片状的。树枝苗条和深褐色。女性生殖结构以黄色的尖峰形成，可能长达一英寸半英寸。男性生殖结构以紫色小簇的形式承担。在一侧产生的曲线或凸起的锥体。每个锥体约为一半，长两英寸半英寸。锥体内的非常小的种子是三角形的和有翼的。
DIV>食品中的特定DNA检测方法包含使用水解探针
引入由明胶制成的产品通常包含具有非常低浓度和较高抑制剂的DNA，因此在检测猪含量时需要敏感，特异和一致的测试方法。这是由于含有低浓度的DNA的明胶基质，含有抑制剂将抑制扩增反应。因此，需要足够的提取技术来获得尽可能多的DNA，然后将其纯化。足够且不包含高抑制剂的DNA量决定了样品中包含的靶DNA扩增的成功。该标准是为了提供标准测试方法来检测使用实时PCR仪器的含明胶产品中低浓度的猪DNA含量。该标准可以用作授权监管机构进行的市场前和市场监管活动的参考。该标准是通过考虑立法的规定，如下所示：1。2012年第18号法律有关食品； 2。2014年第33号法律有关清真产品保证； 3。1999年第69号政府法规涉及食品标签和广告； 4。政府法规2019年第86条有关粮食安全； 5。政府法规2021年第39号法规有关清真产品保证的实施； 6。POM调节编号HK.03.1.23.06.10.5166 2010年的2010年，关于包括某些成分，酒精含量和到期限制的信息，包括标记/标签药物，传统医学，食品和食品补充剂； 7。POM法规2018年第31条有关处理的食品标签及其修正案，即粮食和药物监督机构2021年第2021号粮食监督机构的监管机构对2018年食品和药品监督机构的修正案的修正加工食品标签。
您的雇主已选择采用 ADP TotalSource ® 退休储蓄计划（“退休储蓄计划”），并合并其现有的 401(k
合并过程大约需要 60-90 天才能完成。这意味着在短时间内，您将拥有两个退休计划账户；您的退休储蓄计划计划账户将接受自您的工作地点雇主采用退休储蓄计划生效之日起的所有供款（前提是您是一名在职员工）；以及您的工作地点雇主的原始 401(k) 计划，它将继续保留您过去的供款。虽然您将不再被允许向您的工作地点雇主的原始 401(k) 计划供款，但您仍将能够直接投资您的账户，直到停电期开始之日（过渡时间表通知（停电通知）中有更详细的说明）。3. 停电期通常持续多长时间？
为 Viksit Bharat 实现高效、可持续的物流
多式联运物流园区的发展为改善运输物流、改善基础设施和促进营商便利 (EoDB) 提供了巨大的潜力。仓库和相关实物资产的标准化对于确保全球兼容性和竞争力至关重要，推动整个行业采用最佳实践。国家物流政策、PM Gati Shakti 国家总体规划和多式联运物流园区 (MMLP) 的发展等政府举措对提高印度物流网络的效率起到了重要作用。专用货运走廊 (DFC) 在支持蓬勃发展的基础设施和扩大国际贸易方面发挥着至关重要和变革性的作用。这些政策旨在降低物流成本并提高运营效率，确保印度在全球舞台上保持竞争力。
Grafena氧化物（GO）的合成和GO/ZnO作为
氧化墨氧化物（GO）可以用作光催化剂材料，因为它具有将几种类型的有机染料（如蓝色甲基）脱色的能力。在这项研究中，使用鹰嘴豆的修改程序从石墨中合成了GO。然后，通过添加NH 4 OH溶液将GO/ZnO复合样品沉淀出来，将所得的GO样品与Zn溶液（第3号）2.6H 2 O 0.1 m组成。GO/ZnO沉积物的pH pH被中和，然后在70ºC下干燥8小时。GO和GO/ZnO样品。XRD结果表明，已经形成了GO和复合样品。，但所产生的GO仍然不是纯净的。然后将GO和GO/ZnO用作光催化剂，以脱色蓝甲基溶液（MB），并照射可见光和阳光。最佳条件光学样品GO，GO/ZnO和ZnO可以将蓝甲基溶液脱色10 ppm，一排可见光为98.15％，97.76％和90.92％，而阳光为99.16％，98.35％，98.35％，以及99,01％的99,01％，占180分钟以上。
制作氧化Grafena（GO），然后在
Grafena氧化物（GO）在各种应用中具有非常广泛的潜力，并且其应用之一可以用作光催化剂。从以前的研究中，使用金属氧化物的Go和Go Composies可以降解可以污染水域的液体废物有机染料。由纺织工业活动产生的着色剂之一是Rhodamin B（RHB）。在这项研究中，使用鹰嘴豆修饰方法从石墨进行了GO的合成。使用NH 4 OH溶液通过沉淀法制造了GO/ZnO复合材料，该解决方案得到了超声处理过程的辅助过程，其中Zn（No. 3）2.6H 2 O用作使GO/ZnO复合材料的前体。降水导致的沉积物被中和，然后在70℃加热20小时以获取GO粉末。通过以70℃加热复合沉积物8小时而产生GO/ZnO粉末。XRD样本结果证实形成的GO并不完美。FTIR结果证实，GO样品具有羧基，羰基，羟基和环氧函数组。通过辐射可见的射线和阳光，在RHB上以60至100 ppm的浓度在RHB上测试了两个样品的光疗过程。光催化剂质量在0.01至0.05克的范围内变化，辐照时间为1至5小时。GO/ZnO样品的光有关测试结果显示，60 ppm RHB溶液的脱色百分比达到66.27％，光催化剂质量为0.05克，持续5小时。虽然GO样品在相同的质量和照射时间下将RHB 60 ppm溶液分解为99.97％。
建造印度Viksit Bharat的电动枢纽
印度为替代动力总成的持续努力是由3个关键因素驱动的： - a）增强能源安全b）减少制造业的进口依赖，并将印度变成全球制造中心，C）满足碳排放目标。由于进口的86％的石油大幅惊人，导致'24财年的进口账单约为1700亿美元，仅运输部门就消耗了这种进口石油的近40％，从而极大地影响了能源安全。是车辆制造的原材料和组件的进口，总计约180亿美元的24财年，表示强大的进口依赖性。在碳排放方面，印度在全球范围内排名第四，运输部门约占该国总排放量的13.5％。
对人类机器人在教育中使用的优势和缺点
摘要。行为疗法主要用于治疗行为障碍。在开始治疗之前，应基于原因的第一件事，如有必要，应使用药物来支持这些疗法。引起行为障碍的因素是生理或心理因素。有时行为疗法，环境安排，患者所有者的积极取向可以将其视为一定水平和一定程度。特别是在由于生理原因引起的行为障碍中，可以替换体内某些生物学因素恶化或没有释放机制的生物学因素。但是，为了正确诊断行为障碍，有必要了解正常的动物行为。在此汇编中，通过解释正常的动物行为来讨论行为障碍中使用的药理学治疗元素。
实施机器学习以进行入侵检测...
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