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Sepuluh Nopember 技术学院 (ITS)
能够应用地球物理工程方法的过程或组件来创建或修改利用地质、地理空间、仪器和信息技术数据的模型，从识别、制定、分析和查找问题根源开始，提出解决问题的最佳解决方案，设计和操作现有地球物理工程设计、地方和国家资源所需的流程、处理系统和硬件和软件设备，以及最合适、最有效和最高效的工程设计和分析工具，同时考虑法律、经济、环境、社会文化、政治、健康、公共安全、文化和可持续发展等因素，深入解决复杂的地质和地球物理工程问题。课程学习成果（CLO）
1动物生产技术系，印度尼西亚利马·普鲁·科塔（Lima puluh Kota）农业理工学院Payakumbuh； 2植物生产科技系
1动物生产技术部门，印度尼西亚利马·普鲁·科塔（Lima puluh Kota）农业理工Payakumbuh； 2印度尼西亚利马·普鲁·科塔（Lima puluh Kota）的农业理工payakumbuh农业生产技术部门。Nilawati，Ramaiyulis，Yanti，R。和Gustian，A。（2024）。肉鸡内器官对基于基于基于乳酸的根茎和乳杆菌的益生菌的反应。国际农业技术杂志20（5）：2055-2064。摘要这项研究确定了基于基于Rhyzopus oryzae和casei乳杆菌对肉鸡内器官的益生菌的影响。肉鸡参数的内部器官是心脏重量，肝脏重量，腹部脂肪重量，牙齿重量，肠道长度和肉鸡胰腺重量。在从yakult（发酵牛奶）中分离出的tempeh酵母和酪蛋白分离的研究中使用的R. oryzae。结果发现，肉鸡的心脏，肝脏，腹部脂肪，肠脂肪，肠长度和胰腺体重的重量存在显着差异（p <0.05），并且在益生菌和不给予益生菌的情况下，肉鸡的重量没有显着差异（p> 0.05）。通过施用益生菌增加了肉鸡的心重，肝脏达到10.15g，肝脏达到31.32g，胰腺达到3.96克，腹部脂肪降低，达到28.89g，肠道长度的增加达到192.48 cm。发现的结果表明，为基于R. oryzae和L. casei提供益生菌是为肉鸡内部器官带来的积极益处。关键字：肉鸡，内脏，益生菌简介
量子机器学习在网络安全中用于高级威胁检测 Reyadh Alluhaibi
本研究调查了传统机器学习 (CML) 和量子机器学习 (QML) 在分析安全数据集方面的协同作用，并使用基于 QML 和 CML 的模型进行比较分析，以评估它们在数据大小和迭代次数增加时的性能。具体来说，作者采用了流行的机器学习方法，包括支持向量机 (SVM)、神经网络 (NN) 和逻辑回归 (LR)，以评估这些技术在现实世界安全数据集（例如网络入侵检测数据和恶意软件分类日志）上的表现。主要重点是确定 QML 和 CML 方法在处理大规模安全数据方面的有效性和效率。通过严格的实验，该研究突出了 QML 和 CML 的优点和缺点，表明虽然 QML 由于量子并行性而显著加快了大数据集的处理时间，但它在硬件可访问性和噪声敏感性方面面临挑战，而 CML 方法虽然在处理海量数据时速度较慢，但受益于成熟的算法和更强大的基础设施。研究结果为将 QML 和 CML 应用于安全相关应用的实用性提供了重要见解，表明 QML 技术由于其卓越的计算效率，在特定场景（例如实时威胁检测）中可以胜过 CML。然而，量子硬件的当前局限性表明，短期内 CML 在许多应用中仍然更实用。这项工作大大推进了量子机器学习的最新进展。它为安全数据分析的从业者和研究人员提供了重要指导，强调了 QML 彻底改变安全数据处理的潜力，同时承认量子计算技术持续进步的必要性。
人工智能——一个好仆人，却是一个坏主人？ - Peter Šantavy
该作品根据 Creative Commons CC BY-SA 4.0 国际许可协议发布（要求注明原作者，并有义务在与原作品相同的许可协议下共享衍生作品）。
人工智能——一个好仆人，却是一个坏主人？ - Peter Šantavy
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人工智能——一个好仆人和一个坏主人？ - 彼得·桑塔维
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人工智能——一个好仆人，却是一个坏主人？ - Peter Šantavy
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人工智能——好仆人坏主人？ - 彼得·桑塔维
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人工智能（ai）延伸到我们的生活……
能够研究复杂数据来学习和改进特定任务的计算机正变得越来越普遍。结论互联网和智能手机技术正在不断发展，因此技术用户必须不断发展和适应，以根据各自的部分和需求处理所呈现的内容。在年轻一代的成长过程中，特别是在日常生活中适应人工智能，父母或社会的作用非常需要。随着ITE法案的出台，希望公众能够更多地了解必须连接到互联网的技术的使用，以使许多人在进行交易时遇到的问题变得更容易、更快捷，从而减少延迟或排队时间，使生活更有效率。书目 Ahmad, AS (2017)。启发大脑的认知人工智能