目前还有许多少年甚至未成年人患有糖尿病。这是由于生活方式不健康。除了食用的食物和饮料还含有大量糖,这种疾病通常也是由于缺乏日常活动而引起的。那么,非常有必要进行此类研究以预防并帮助治疗受糖尿病影响或患有糖尿病风险的患者。然后,为了帮助卫生部门,该研究是使用决策树算法方法进行的,并使用RapidMiner工具进行了。在使用决策树算法方法中,在糖尿病的分类中使用了77.34%,精度,精度,即75.08%,召回97.60%和F1得分为0.8486,这表明使用糖尿病方法使用糖尿病的数据来预测使用糖尿病的数据的准确性,该准确性是使用糖尿病方法的准确性是84.86%。使该方法具有相当高的准确性。关键字:数据挖掘,分类,糖尿病,决策树,快速矿工摘要 - 糖尿病是一种疾病,不仅会攻击年龄的人,而且目前许多青少年甚至未成年人已经患有糖尿病。这是由于生活方式不健康。除了含有大量糖的食物和饮料外,这种疾病还因缺乏日常活动而引起。因此,人们认为这种研究非常颈动作,还可以帮助治疗已经患有糖尿病或患有糖尿病风险的患者。为了帮助您在卫生部门的帮助,使用决策树算法方法进行了这项研究,并使用RapidMiner工具进行了研究。在使用决策树算法方法中,在糖尿病的分类中,准确性结果为77.34%,精度为75.08%,召回97.60%,F1得分为0,8486,这表明使用决策Tree Tree Tree Tree Tree Tree Tree方法的精确度预测了精确的准确性。因此,人们认为该方法具有相当高的准确性。关键字:数据挖掘,分类,决策树,糖尿病,快速矿工
印度尼西亚是世界上糖尿病患者最多的国家之一。糖尿病会引起严重的并发症,对患者来说具有潜在危险。本研究旨在通过考虑糖尿病的各种风险,使用分类增强 (CatBoost) 算法开发一个准确的预测模型来对糖尿病进行分类。 CatBoost 因其良好处理分类数据的能力而闻名。这项研究的初始阶段是数据处理或预处理,包括数据清理以处理不干净数据的问题、处理具有极端值的数据以及纠正不适当的数据类型。接下来,使用 CatBoost 算法进行创建预测模型的阶段,这是一种有效的决策梯度增强方法。使用混淆矩阵进行模型评估以评估分类性能。研究结果显示,糖尿病分类的准确率相当高,根据数据中使用的属性,准确率为 98.63%。希望这项研究能够有助于增进人们对糖尿病风险及其导致的死亡率的了解和控制。关键词:算法,CatBoost,糖尿病,分类,预测 1.介绍 糖尿病(DM)是一种由遗传因素、环境、饮食和其他因素引起的自身免疫性疾病[1]。糖尿病是一种与胰腺健康相关的疾病,胰腺产生胰岛素激素的异常会导致血糖水平升高。人体内血糖水平升高会扰乱肾脏、心脏和大脑等重要器官的功能 [2]。 2019 年,世界卫生组织 (WHO) 指出,至少有 200 万人的死亡可归因于糖尿病 [3]。根据2018年印尼卫生部在抗击糖尿病世界大会上的官方报告,印尼是世界上糖尿病患者最多的国家,位列第六。数据显示,印度尼西亚 20-79 岁年龄段的糖尿病患者数量达到约 1030 万人 [4]。
在印度尼西亚,成为观赏鱼的粉丝已经成为自然的事物。betta鱼是在印度尼西亚很容易找到的观赏鱼类之一。贝塔鱼类的多种类型使贝塔鱼业余爱好者的外行发现很难知道市场上的贝塔鱼的类型。类型的贝塔鱼对贝塔养鱼者的影响非常有影响力。同样,Betta鱼类的类型对Betta Fish竞赛参与者的影响很大,可以确定要遵循的类型的类别。因此,在此问题中,制造一种识别贝塔鱼类的系统是非常必要的。该系统使用卷积神经网络方法,该方法是一种深度学习算法,具有连续的硬体系结构,其参数最多为1,424,403个参数,并且此方法通常用于分类图像。所使用的数据收集总计330个数据,其中包括300个培训数据和30个测试数据。经过设计和实施的系统成功地识别了三种类型的Betta鱼,在10个时期的试验中获得了97%的精度,在15个时期的试验中获得了93%的速度,而在20个时期的试验中,100%的精度最高。关键字:模式简介,图像分类,卷积神经网络,深度学习,贝塔鱼1.引言是生活在淡水和海洋中的鱼类的类型,具有吸引人的身体形状和颜色。观赏鱼具有每种物种的独特性。)。[1]所讨论的独特性是每种观赏鱼所具有的能力。一种具有其独特性的观赏鱼是贝塔·菲斯(Bettasp。这种斗鱼的独特性是它与同性作战的爱好,但不排除另一种类型的可能性,但仍在一个部落中。因此,这条鱼也经常被称为战鱼。
摘要 - 视频数据是最容易访问的信息手段。这项研究的目的是使用RC4钥匙发生器结合Beaufort和Vigenere替代密码,以生成通过Web在数据传输过程中抗攻击的加密视频。Vigenere加密算法和Beaufort芯片机是一种经典的加密算法,其相同的宣传字符并不总是形成相同的密码字符,这意味着所得的密码能够掩盖纯文本模式。RC4是用于制造Keystream的流密封加密算法。发现对30个AVI视频文件的研究结果发现加密和解密过程是成功的。视频框架文件大小与加密和解密的计算时间成正比。对三个视频数据样本测试数据组的测试结果获得了17分17秒的加密所需的平均时间,并获得了17分40秒的解密。随机加密质量,其中三组的音频给出了平均MSE±15883和PSNR±0.612 dB。MSE 0和PSNR无限证明了完美的解密质量。Beaufort和Vigenere芯片机与RC4密钥生成器的组合强烈建议通过Web进行数据传输过程。关键字:视频加密,Avi,Vigenere,Beaufort,RC4。摘要 - 视频数据是最广泛访问的信息介质。这项研究的目的是使用RC4密钥生成器将Beaufort和Vigenere替换量牌组合到生产者加密视频中,该视频在网络上可以在数据传输数据期间抗攻击。Vigenere和Beaufort Cipher加密算法是经典的加密算法,其中相同的明文字符并不总是形成相同的密码字符,这意味着所产生的密码能够掩盖宣传模式。rc4是一种用于键流创建的流密码加密算法。对30个AVI视频文件的研究结果表明,加密和解密过程是成功的。视频框架文件的大小与加密和解密计算时间成正比。测试三组测试样本视频数据的结果获得了17分钟17秒的加密所需的平均时间和17分40秒的解密。随机加密的质量,其中三组的音频的平均MSE为±15883,PSNR为±0.612 dB。MSE 0和无限PSNR证明了完美的解密质量。Beaufort和Vigenere Cipher与RC4密钥生成器的组合强烈建议通过Web进行数据传输过程。关键字:视频加密,Avi,Vigenere,Beaufort,RC4
摘要。Kepahiang Regency位于岩浆弧和大陆板的边界区域,带有海洋板,以Solfatara,Fumarole和Alteration Rocks的形式在表面上出现了一些地热甜度,因此它成为地热能的前景。进行的研究的目的是找出围绕Kepahiang的地热储层的分布。这项研究是通过重力方法进行的,因此可以对地下密度分布进行描述。本研究使用全球重力模型加上(GGMPLUS)数据,分辨率为220米,即自由空气异常(FAA)和地形。基于数据处理的结果,获得了一个完整的布格异常(ABL),该异常是区域异常和残留异常的组合。通过使用移动平均方法将异常分开。异常图提供了三种分布模式的信息,即高,中和低异常。残留异常是使用2D反转方法建模的多达七个切片,这些切片怀疑地热储层。结果显示,据称该面积在46.7-50.9 mgal之间,据称是一个地热储层,密度值<2.5 g/cm 3在不同的深度下,每个切片的深度不同。在某些区域中,地热制造的不可分性,这些区域的储存量是由于存在密度为2.6-2.7 g/cm 3的密度所致。摘要。进行的研究的目的是了解Kepahiang周围地热储层的分布。Kepahiang Regency位于岩浆弧的边界区域和带有海洋板的大陆板的边界区域,导致以Solfatara,Fumarole,Fumarole和变化岩的形式出现在表面上的几种地热表现,因此它成为地热能的前景。这项研究是使用重力方法进行的,因此可以产生地下密度分布的图片。本研究使用全球重力模型加(GGMPLUS)数据,分辨率为220米,即自由空气异常(FAA)和地形。基于数据处理的结果,获得了完整的布格异常(CBA),这是区域异常和残留异常的组合。通过使用移动平均方法将异常分开。异常图提供了三种分布模式的信息,即高,中和低异常。残留异常是使用2D反转方法对七个切片进行建模的,该切片怀疑具有地热储层。结果表明,怀疑CBA值在46.7-50.9 mgal之间的区域被怀疑具有密度值<2.5 g/cm 3的地热储层在每个切片的不同深度下。在某些地区没有地下储层的地热性别兴趣是由于存在密度为2.6-2.7 g/cm 3的宿主岩石所致。
Alamat:JL。kh wachid hasyim no.65,Bandar Lor,Kota Kediri,64114,Jawa Timur摘要。 精神分裂症是一种具有多种伦理学的综合症,结果取决于疾病的慢性病程,而身体,遗传的平衡也影响了该国。 精神分裂症患者患有精神病性症状,因此赋予精神分裂症患者的主要心理药理学是抗精神病药。 精神分裂症的主要治疗方法是抗精神病药,许多精神分裂症患者接受抗精神病药的联合治疗。 药物相互作用通常是指患者接触药物或其他物质引起的药物反应的变化。 相互作用的潜在严重性对于评估替代治疗的风险和益处很重要。 严重程度分类为轻度严重程度(通常是轻度),中度严重程度(新影响可能导致患者病的严重程度),并严重严重程度(可能危及生命或可能造成永久损害)。 本研究旨在确定Iskak Tulungagung医院精神分裂症患者中有关药代动力学和药效学相互作用的药物相互作用和治疗模式。 该研究方法使用回顾性数据收集的分析。 研究样本由48个轻度(2%),中度(78%)和严重(20%)的受访者组成。 结果显示的是药物相互作用的潜在药物学潜力(97%),这比药代动力学潜力更重要(3%)。 关键字:药物;互动;精神分裂症ABSTRAK。65,Bandar Lor,Kota Kediri,64114,Jawa Timur摘要。精神分裂症是一种具有多种伦理学的综合症,结果取决于疾病的慢性病程,而身体,遗传的平衡也影响了该国。精神分裂症患者患有精神病性症状,因此赋予精神分裂症患者的主要心理药理学是抗精神病药。精神分裂症的主要治疗方法是抗精神病药,许多精神分裂症患者接受抗精神病药的联合治疗。药物相互作用通常是指患者接触药物或其他物质引起的药物反应的变化。相互作用的潜在严重性对于评估替代治疗的风险和益处很重要。严重程度分类为轻度严重程度(通常是轻度),中度严重程度(新影响可能导致患者病的严重程度),并严重严重程度(可能危及生命或可能造成永久损害)。本研究旨在确定Iskak Tulungagung医院精神分裂症患者中有关药代动力学和药效学相互作用的药物相互作用和治疗模式。该研究方法使用回顾性数据收集的分析。研究样本由48个轻度(2%),中度(78%)和严重(20%)的受访者组成。结果显示的是药物相互作用的潜在药物学潜力(97%),这比药代动力学潜力更重要(3%)。关键字:药物;互动;精神分裂症ABSTRAK。精神分裂症是一种具有各种病因的综合征,根据慢性疾病的进程和身体平衡的不同,遗传也会影响该国。精神分裂症患者患有精神病性症状,因此,精神分裂症患者的主要心理药物是抗精神病药。精神分裂症的主要治疗方法是抗精神病药,许多接受抗精神病药联合治疗的精神分裂症患者。药物相互作用通常是指患者暴露于药物或其他物质引起的药物反应的变化。可能发生的相互作用的严重性对于评估替代医学的风险和好处很重要。严重程度分为轻度严重程度(通常是轻度的影响),中度严重程度(新效果可能导致患者疾病的严重程度),并且严重程度(可能是威胁生命或可能造成永久性损害)。本研究旨在确定在Iskak Tulungagung地区医院的精神分裂症患者中与药代动力学和药效学相互作用有关的治疗模式的相互作用。研究方法通过回顾性数据收集使用分析。该研究样本由48个温和类别的受访者(2%),培养基(78%)和体重(20%)组成。结果表明,药物动力学潜力的形式(97%)的药物相互作用的潜力比药代动力学潜力多(3%)。关键字:医学;相互作用;精神分裂症
质子泵抑制剂作为西多阿若 RTNOTOPURO 医院消化外科患者应激性溃疡的预防治疗 Endang Tri Arsita Setyani 1*、Asri Wido Mukti 2、Ira Purbosari 3 PGRI Adi Buana Sirabaya 1,2,3 大学健康科学学院药学研究项目 *通讯作者:endangtriarsita14@gmail.com 摘要 应激性溃疡预防治疗用于重症患者或外科患者,以防止出血。用于预防应激性溃疡的药物之一是质子泵抑制剂 (PPI)。本研究的目的是确定 PPI 药物作为应激性溃疡预防的使用模式,包括药物类型、药物剂量和用药持续时间。研究方法为观察性研究,回顾性收集2018年1月至2023年12月的病历数据,并进行描述性分析,32名患者符合纳入标准。本研究对消化外科患者应激性溃疡预防药物种类的研究结果为:28例患者采用奥美拉唑单药治疗,2例患者采用奥美拉唑与雷尼替丁联用。消化外科患者应激性溃疡预防剂量为奥美拉唑2x40 mg/ml、埃索美拉唑1x40 mg/ml。消化外科患者应激性溃疡预防治疗时间约为7天,可以治疗剂量继续治疗。从本研究中得出结论:根据给药类型、剂量和持续时间为消化外科患者提供应激性溃疡预防是适当的。关键词:消化外科、应激性溃疡预防、质子泵抑制剂 摘要 应激性溃疡预防用于重症患者或外科患者,以防止出血。使用的应激性溃疡预防措施之一是质子泵抑制剂 (PPI) 类药物。本研究的目的是确定使用PPI药物预防应激性溃疡的模式,包括药物类型、药物剂量和用药持续时间。研究方法采用观察性研究,回顾性收集2018年1月至2023年12月的病历数据并进行描述性分析,32名患者符合纳入标准。对消化外科患者应激性溃疡预防药物种类的研究结果为:28例患者采用奥美拉唑单药治疗,2例患者采用奥美拉唑与雷尼替丁联用。消化外科病人应激性溃疡预防剂量为奥美拉唑2x40mg/ml、埃索美拉唑1x40mg/ml。消化外科患者应激性溃疡预防治疗时间约为7天,可以治疗剂量继续治疗。本研究得出结论:根据用药种类、剂量和疗程对消化外科患者应激性溃疡进行预防是适当的。关键词:消化外科,质子泵抑制剂,应激性溃疡预防引言
摘要 近几十年来,受经济增长、人们观念的变化以及商业和住宅设施需求不断增加的推动,印度尼西亚的房地产行业经历了快速增长。生活方式的改变也影响着这个行业的发展。尽管印度尼西亚的房地产行业发展迅速,但也面临着竞争激烈、住房短缺等诸多问题。此外,电子商务的普及导致需求模式发生变化,造成商业地产积压,以及政府法规频繁变化,也增加了该行业的复杂性。数据显示,直到 2023 年,房地产行业的增长仍然非常波动。这项研究是对 PT 房地产业务商业模式画布的改编。 Bayu Cahaya Gemilang Bogor 采用枢轴策略设计。这是 PT 所要求的。 Bayu Cahaya Gemilang 解决 PT 面临的问题。 Bayu Cahaya Gemilang,因为收入一直在下降,而且过去四年来收入波动仍然很大。本研究采用描述性定性方法,通过访谈和文献记录来收集数据。资源人员由来自 PT 内部的 5 人组成。闪耀的光芒。根据对消息人士的采访结果,PT.Business Model Canvas。 Bayu Cahaya Gemilang 足够好,因为它涵盖了九种主要元素。然而,采访中提出的与四项枢纽战略指标相关的问题表明,商业模式画布的七个要素已经发生了变化,即渠道、客户关系、关键资源、关键活动、关键合作伙伴关系、成本结构和收入来源。本研究的结果与新商业模式画布中枢战略方面的替代战略相关,来自速度响应的客户枢纽战略类别:增加 WhatsApp 业务系统进行服务。技术枢纽战略平台类别:通过市场增加促销并在 Instagram 和 TikTok 等社交媒体上做广告。商业系统基础设施付费类别:增加1年现金返还计划系统。经济/盈利类合作协议:通过公证的方式与房产中介重新合作,并向房产中介提供基于销售的佣金。关键词 - 商业模式画布、枢轴策略、战略管理、PT。 Bayu Cahaya Gemilang 摘要 在过去的几十年里,受经济增长、社会观点变化以及商业和住宅设施需求不断增加的推动,印度尼西亚的房地产行业经历了快速增长。生活方式的改变也影响着这个行业的发展。尽管增长迅速,印尼房地产行业也面临着竞争激烈、住房短缺等诸多问题。此外,电子商务的普及导致需求模式的变化,导致商业地产积压,以及政府法规的频繁变化,增加了行业的复杂性。数据显示,房地产行业的增长在 2023 年之前仍将非常不稳定。这项研究是对 PT 房地产业务商业模式画布的改编。Bayu Cahaya Gemilang Bogor 使用枢轴策略设计。PT. Bayu Cahaya Gemilang 需要这一点来解决 PT. Bayu Cahaya Gemilang 面临的问题,因为收入一直在下降,而且在过去四年中收入波动仍然很大。这项研究
今年是塞尔维亚机电工程师和技术人员协会 (SMEITS) 于 1969 年 12 月举办首届流程工业设备研讨会以来的半个世纪。如此悠久的传统证实了本次会议在工艺工程师和相关专业工程师的教育和聚集方面的重要性,没有他们的支持和参与,大会就不会有如此重要的意义。论文集作为一个整体,经过处理后将出版在光盘上,将获得 CIP 和 ISBN 号。许多展出的作品将获得 DOI 标记,这可确保显着提高文本的可见性和引用。《Procesne tehnika》的编辑与作者达成一致,选择了在该杂志今年的两期中发表的论文,并且该文集仅包含这些论文的摘要。今年Processing的国际化特征是由来自7个国家的16件提交作品的外国参赛者以及来自12个国家的科学委员会成员实现的。大会上发表论文的官方语言是塞尔维亚语和英语。大会的主要目标是创新和扩展流程工业、能源、采矿、公用事业部门(自来水厂、供热厂)工程师的知识,并支持研究人员展示研究项目的成果。加工主题包括基本加工操作——机械、流体机械、热、扩散、化学和生物化学,以及加工工厂和设备(仪器和机器)。加工计划 '19 涵盖以下领域: 加工工业的设计和开发;机器、仪器和装置的建造;工业厂房建设和安装的准备和管理;工业和实验室测量;材料、产品、机器和设备的测试和认证;新设备和工业系统的研究和开发。在 11 个主题领域内,有 69 篇论文被接受,作者将在大会的两天期间展示这些论文,并在海报会议中展示部分论文。加工圆桌会议的主题是“根据气候变化领域的法规,工业界的义务”。草案中的《气候变化法》及其附则规定了对某些工厂的CO 2 排放进行监测、核查和报告的义务。此外,在加入欧盟之前,工业工厂必须大幅改变其运营方式并改进技术和生产,以避免在股票市场和/或金融面板上购买超过 CO 2 的 CO 2 减排量的成本2排放。圆桌会议的介绍性发言包括专题: • 塞尔维亚工业工厂的温室气体排放以及减少温室气体排放的可能方法,Aleksandar Jovović,机械工程学院,贝尔格莱德,
电子邮件; iChannadafitria@gmal.com*摘要。糖尿病(DM)是一种代谢性疾病,其特征是由于胰岛素缺乏症而引起的高血糖水平。导致糖尿病(DM)的因素是生活方式,包括饮食,缺乏运动,监测血糖和药物。大多数人没有意识到自己有DM,只有在遇到严重症状的情况下才能发现。为避免这种情况,可以使用K-Neartiment(KNN)方法来预测患糖尿病的可能性。这项研究的目的是使用K-Neartheber(KNN)方法对糖尿病进行分类,并通过健康的生活方式改变使人们更加了解疾病的风险。根据研究人员的需求(包括年龄,BMI,胰岛素,皮肤厚度,葡萄糖,糖尿病,遗传学和胰岛素)对从Dharma Husada诊所收到的数据进行分类。这项研究是通过三个主要步骤进行的:数据集输入,预处理和评估。第一阶段是数据分析,该数据分析是从输入数据集来训练和测试模型的数据,每个数据元素都具有某些特征(属性)和类。预处理步骤包括培训数据生成和数据清洁,其中包括卫生,小写,标准化,停止词,茎和令牌化。最后一步是评估。评估包括构建评估模型并衡量准确性的水平,建立预测模型并保存模型。。k值太小会导致过度拟合,而太大的k值可能会导致不合格。。Latar Belakang这项研究表明,K-Nearest邻居(KNN)方法可用于对糖尿病(DM)进行分类,但尤其是在一个由245个日期和8个属性组成的小数据集中,对于30岁的患者而言,它不准确。howver,如果数据量很小,那么K的选择可能会产生很大的影响。关键字:糖尿病,KNN,抽象数据集。糖尿病(DM)是一种代谢性疾病,其特征是由于缺乏胰岛素而导致高血糖水平。导致糖尿病(DM)的因素,即生活方式,包括饮食模式,缺乏运动,监测血糖和治疗。大多数人没有意识到自己患有这种DM疾病,只知道何时出现严重的症状。为避免这种情况,可以使用k-nearest邻居(KNN)方法来预测糖尿病的可能性。这项研究的目的是使用K-Neartialt Neighboar(KNN)方法对糖尿病进行分类,并通过健康的生活方式改变使人们更加了解疾病的风险。根据研究人员的需求,包括年龄,BMI,胰岛素,皮肤厚度,葡萄糖,糖尿病,遗传学和胰岛素的需求,对从Dharma Husada诊所收到的数据进行了分类。这项研究是通过三个主要步骤进行的:数据集输入,预处理和评估。第一阶段是数据分析,该数据分析是输入数据集来训练和测试模型的数据分析,每个数据元素都具有特征(属性)和某些类。预处理步骤包括创建培训数据和清洁数据,其中包括卫生,小写,标准化,停止词,茎和令牌化。最后一步是评估,评估,包括建立评估模型并衡量准确性,构建预测模型和存储模型的水平。这项研究表明,可使用K-Nearthign(KNN)方法可用于对糖尿病(DM)进行分类,但主要是在一个由245个日期和8个30岁患者的小型数据集中进行分类。k值太小会导致过度拟合,而太大的k值可能会导致不合格。但是,如果数据量很小,则K的选择可能会产生很大的影响。关键字:糖尿病,k-nearest邻居(KNN),数据集1。