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通过应用程序提高英语词汇量...
该服务采用培训的形式，使用人工智能（AI）聊天机器人来提高 SMPN 9 Palu 学生的词汇量。本次培训的目的是通过丰富英语词汇量来培养和发展培训参与者说英语的兴趣和创造力；将基于ICT（信息通信技术）的学习媒体引入课堂，即可用于发送英语数字信息的聊天机器人应用程序。此活动的目的是提高参与者的词汇量，以便能够很好地用英语交流；提供有关使用AI聊天机器人应用程序在英语学习中使用技术以及如何通过Android应用程序进行练习的程序性说明；通过独立学习为参与者提供便利。此外，此活动还磨练了参与者在用英语进行书面交流时创造和传达想法的技能。本次活动通过讲座、演示等方式开展。然后继续直接练习（动手练习）。演示和示例法涉及更多的解释和如何通过例子来证明某件事，或者换句话说，边做边学或边实践边学，强调在实践中学习，所以它不仅仅是理论。因此，培训参与者有机会练习使用人工智能聊天机器人。此外，学生们在服务团队和参与活动的学生的帮助下，创作了一篇用于英语会话的简短文本。这次培训的结果显示，所有的参与者都很热情、快乐、有动力，因为这个应用程序对参与者来说仍然很陌生。参与者也学会了如何使用这个应用程序，以便他们可以随时随地间接地进行自主学习。
人工智能 (AI) 在制造中的应用......
摘要 − 社区服务的目的是提供使用 AI（人工智能）创建学习媒体的培训，以提高教师的创造力。本次社区服务在 Rawakalong 03 小学开展。社区服务实施方式包括：1）观察阶段，在此阶段进行地点调查、调查学校遇到的问题并收集将参与的教师的数据；2）预培训阶段，在此阶段为教师提供有关使用的应用程序以及如何创建账户的咨询；3）培训阶段，在此阶段为教师提供使用 AI（人工智能）制作幻灯片和测验形式学习媒体的培训；4）讨论阶段，在此阶段，社区服务团队和教师相互讨论制作幻灯片和测验形式学习媒体的困难；5）评估阶段，社区服务团队检查教师制作的幻灯片和测验形式学习媒体的结果，这些学习媒体已发送到其中一位讲师的电子邮箱。此项社区服务的预期结果是：1）提高洞察力并为 Rawakalong 03 小学的教师提供学习方面的益处，2）使用 AI（人工智能）制作幻灯片和测验，3）在期刊上发表文章。
2023 年可持续发展报告
Pada tahun 2023，PT Wijaya Karya (Persero) Tbk mulai mengembangkan strateggi-strateggi keberlanjutan yang bertujuan untuk mengimplementasikan Environmental, Social and Governance (ESG) dalam proses bisnisnya。波斯尼亚和黑塞哥维那的主要战略目标是 ESG 和 Bawah 部门。 Sejalan dengan hal tersebut、Perseroan sedang mengembangkan Dasar Panduan ESG yang terisi dari 8 (delapan) isu keberlanjutan yang akan ditekankan pada aspek lingkungan yaitu Produk Keberlanjutan、Efisiensi Energi、Polusi Udara/GRK、Limbah B3、Pencemaran Air、 Konservasi Lingkungan、Mutu Produk 和 Kesiapsiagaan Tanggap Darurat。 Sedangkan pada aspek sosial tekanannya pada Tanggung Jawab Sosial dan Lingkungan (TJSL)、尊重的工作场所、Pelatihan 和 Pengembangan Pekawai 计划、Engagement Pekawai、Kesehatan 和 Keselamatan Kerja、Pembinaan 供应商、CSI Eksternal 和 CSI Internal。实施 SMAP 治理、Penipuan 和 Korupsi、Kepatuhan、Tata Kelola Risiko、Komite Audit 和 Audit Internal。 Penerapan 战略-战略 tersebut akan menciptakan nilai jangka panjang pemegang saham dan para pemangku kepentinganlainnya。
分析绿色供应链管理实践的应用...
绿色供应链管理（GSCM）的摘要实施将支持公司长期公司的可持续性，并改善公司作为负责环境的行业参与者的形象。PT Basundari Muda Innovation是应用GSCM的试点公司之一。但是，由于资源有限，员工意识和培训缺乏资源，以及在采购环保原材料的采购方面，GSCM实践在公司中的应用目前尚未完全最佳。最佳的GSCM不太最佳会对环境产生负面影响，例如浪费增加和资源效率低下，可以降低公司的声誉和竞争力。综合分析GSCM的应用是在PT Basundari Muda Innovation上进行的，强调了一种用于供应链中可持续实践的战略方法。本研究的目的是分析GSCM实践的应用，确定遇到的限制和挑战，并提出战略建议，以提高GSCM的效率和在公司运营活动中的有效性。使用基于自然资源的观点（NRBV）方法对三种供应链组件（即上游，内部和下游）进行了评估方法。结果表明，该公司已经实施了许多GSCM实践，但仍然存在差距，尤其是在使用不环保的材料以及整个供应链中实践应用的一致性时。建议包括选择环保供应商和与GSCM相关的管理培训。关键字：GSCM，可持续性，NRBV，供应链系统。
通过糖尿病自我授权库尔德工人党组...
抽象糖尿病（DM）慢性代谢疾病，其特征是高血糖水平（高血糖），可能引起周围神经病并发症和糖尿病性溃疡。通过将库尔德工人熟速合作伙伴团体作为社区中的初级卫生干部作为变革的代理所需的授权。这种奉献活动的目的是授权，培训和提供健康教育，以保护和控制梅利图斯。这种活动中的方法健康教育，培训和实践全面的临床技能，包括基本的健康早期检测周活动，糖尿病自我管理，糖尿病足体操，足部护理管理，健康干部培训和筛查溃疡伤口的风险。这项活动是在25人组成的库尔德工人党合作伙伴小组中与塞姆班那村社区一起进行的。活动的结果有13位具有糖尿病梅利氏菌的塞尔班丹村庄的居民，对库尔巴克伙伴群体的知识越来越多，了解糖尿病群体的知识，足部护理管理，干部的任务和功能，可以提高活动前后的平均价值，并在活动之前和之后提高糖尿病的技能，并能够在糖尿病的技能和ulcer伤口和ulcer的技能中表现出早期健康的健康和健康的健康，并在健康方面涉及健康。需要知识来塑造一个人的态度和行动。健康教育是卫生部门的教育应用或应用，在该部门提供和增加知识，态度，对个人，团体或社区的态度，实践，以维持和改善自己的健康。希望通过与Puskesmas合作开发卫生部门变化变化的创新，可以以可持续的方式进行这项活动。并成为针对其他乡村地区的基于项目的学习。关键字：糖尿病，授权，荷兰语，吉隆加
利用算法预测糖尿病病情
糖尿病是一种全球患病率迅速上升的慢性疾病，影响着约4.22亿人，主要集中在中低收入国家。有效的糖尿病管理需要早期发现和及时干预。本研究旨在使用三种机器学习算法（随机森林、逻辑回归和决策树）开发糖尿病的精准预测模型。皮马印第安人糖尿病数据集包含 768 份包含各种健康指标的患者记录，用于模型训练和评估。探索性数据分析显示血糖水平、BMI、年龄和糖尿病风险之间存在显著相关性。数据集分为80％的训练数据（614个数据）和20％的测试数据（154个数据）。使用最小-最大缩放器方法对数据进行标准化，以确保所有特征都在同一尺度上。该模型使用交叉验证方法进行验证，并根据准确率、精确率、召回率和 F1 分数进行评估。结果显示，Logistic回归的准确率最高（75%），在识别正面和负面情况方面表现均衡。决策树在召回率方面表现出色，而随机森林在精确度和召回率之间的平衡略低。 ROC曲线分析显示，随机森林的AUC最高（0.82），其次是逻辑回归（0.81），决策树（0.73）。该研究证实，机器学习算法可以有效预测糖尿病，为早期发现和干预提供宝贵的工具，最终可能减轻全球糖尿病负担。
比较糖尿病的随机森林和Xgboost ...
糖尿病（DM）是一项全球健康挑战，需要一种创新的早期检测方法和有效管理的方法。本研究旨在比较糖尿病类型分类中的随机森林和XGBoost算法，并使用可解释的AI（XAI）技术（例如Shap和Lime）来增加模型的解释。该研究方法包括一个公共数据集处理，其中包含70,000个条目，具有34个医疗功能，使用优化参数和解释分析的培训模型。结果表明，XGBoost具有较高的准确性（90.6％），概括良好，而随机森林的训练时间效率较高。分析识别主要因素的特征，例如年龄，血糖水平和在怀孕期间的体重增加而影响预测。这一发现提供了支持医疗决策的准确透明模型指南。
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…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………
国际青少年学习者会议（ICYOL-I）
摘要 生命最初 1000 天刺激计划强调了从产前到两岁儿童发育关键时期早期干预的重要性。本文强调了父母通过适当的刺激在支持和丰富儿童成长和发展方面的重要作用。通过分析文献综述和成功实施的刺激计划的案例研究，本文揭示了父母可以用来改善孩子身体、认知和情感发展的各种有效方法。研究结果表明，积极参与刺激计划并接受充分信息支持和特殊培训的父母可以对儿童发展产生显著的积极影响。本文还讨论了父母和社区之间的协同作用在为孩子创造支持性环境方面的重要性。这项研究的结论强调需要为父母提供持续的资源和支持，以确保生命最初1000天刺激计划的成功。因此，该计划可以作为一个典范，加强父母在实现儿童最佳发展结果方面的作用。关键词：儿童成长与发展；刺激计划；父母的角色；
实施计算机视觉以翻译语言字母
摘要这项研究是由社会在通过手语与言语障碍的人交流的挑战所激发的。尽管手语是对语音社区的重要交流手段，但公众中的许多人不了解手语，使个人之间的互动困难。本研究旨在通过实施计算机视觉技术来克服这些障碍，以通过Android应用将SIBI手语转化为文本。该研究方法涉及通过采访，文献研究和系统开发的数据收集。机器学习培训作为应用程序的后端使用CNN算法，该算法将以张紧型模型存储在tflite格式中。使用SIBI字母数据训练模型的结果的准确性约为81.48％。应用程序测试表明，在明亮的房间条件下，申请准确性达到81.48％，但在昏暗条件下降至76.92％，在户外80.77％的光线充足。该应用程序很难在弱光条件下识别手姿势。本研究的结论提供了建议，通过将数据首先处理成负面或为应用程序添加照明功能，以提高昏暗条件的准确性。希望该应用程序可以为那些难以通过SIBI手语与聋人交流的人们提供解决方案。Metode Penelitian Melibatkan Pengumpulan Data Melalui Wawancara Dan Studi文学，Serta Pengembangan Sistem Menggunakan Pendekatan敏捷。关键字：CNN算法，手语，SIBI，计算机视觉，Android摘要这项研究是由社区在与具有标志的个人交流的挑战所激发的。尽管手语是一种对说话社区社区很重要的交流手段，但公众中的许多人不了解手语，因此很难在个人之间进行互动。本研究旨在通过实施计算机视觉技术来克服这些障碍，以通过Android应用将SIBI手语转化为文本。使用CNN算法作为后端应用程序的机器倾斜训练将以.tflite格式存储为TensorFlow模型。使用SIBI字母数据数据的模型培训结果的准确性约为81.48％。应用程序测试表明，在明亮的房间条件下，申请准确性达到81.48％，但在昏暗条件下降至76.92％，在户外80.77％的光线充足。应用程序难以在弱光条件下识别手姿势。结论本研究通过将数据处理为负面或在应用程序中添加照明功能来提高昏暗条件的准确性。希望该应用程序可以为与SIBI手语沟通困难的人们提供解决方案。关键字：CNN算法，手语，SIBI，计算机视觉，Android