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编号：自然：立即附录：一个文件HAL：报告电力安全管理系统在安装Penyes
附件信号：日期：电力安装的所有者/经理清单1.PT PLN（Persero）总裁2。PT PLN Nusantara Power的总裁3.PT PLN印度尼西亚Power的总监4.Java，Madura和Bali PT PLN（Persero）的区域业务总监5。苏门答腊地区业务总监Kalimantan 6。区域业务苏拉维西，马鲁库，巴布亚和努萨·坦加拉（Nusa Tenggara）的区域总监7。EVP法律财产资产和综合许可8。EVP职业安全与健康（K3），安全与环境9。PT PLN（Persero）的总经理分布和Kalimantan负载调节中心UIP3B Kalimantan 10。PT PLN（Persero）总经理总经理和Sulawesi负载调节中心Sulawesi UIP3B11。PT PLN（Persero）的总经理父母单位分布和苏门答腊负载调节中心UIP3B Sumatra 12。PT PLN（Persero）Java，Madura和Bali UIP2B Jamali的PLN（Persero）总经理总经理 PT PLN（Persero）West Java传输父单元14。的总经理 PT PLN（Persero）中央Java传输父单元15。的总经理 PT PLN（Persero）East Java和Bali的主要传输单元16。 PT PLN（Persero）的总经理Jakarta Raya分销主单元17。 PT PLN（Persero）Banten分销主单元18。的总经理 PT PLN（Persero）西Java分销主单元19. 的总经理 PT PLN（Persero）中央Java分销父母单位和D.I.的总经理总经理 Yogyakarta 20。PT PLN（Persero）Java，Madura和Bali UIP2B Jamali的PLN（Persero）总经理总经理PT PLN（Persero）West Java传输父单元14。PT PLN（Persero）中央Java传输父单元15。PT PLN（Persero）East Java和Bali的主要传输单元16。PT PLN（Persero）的总经理Jakarta Raya分销主单元17。PT PLN（Persero）Banten分销主单元18。PT PLN（Persero）西Java分销主单元19.PT PLN（Persero）中央Java分销父母单位和D.I.的总经理总经理 Yogyakarta 20。PT PLN（Persero）中央Java分销父母单位和D.I.的总经理总经理Yogyakarta 20。PT PLN（Persero）East Java分销主单元21。PT PLN（Persero）的总经理巴厘岛分销主单元22。PT PLN（Persero）Lampung分销父母的总经理23。PT PLN（Persero）ACEH分销主单元24。PT PLN（Persero）北苏门答腊分销主单元25。PT PLN（Persero）Riau和Riau Islands分销父母的总经理26。PT PLN（Persero）西苏门答腊分销主单元27。PT PLN（Persero）South Sumatra，Jambi和Bengkulu分销父母的总经理28。PT PLN（Persero）南卡利曼丹市和卡利曼丹中部分销父母的总经理29。PT PLN（Persero）西卡利曼丹分销主部门总经理总经理30。东加里曼丹和北卡利曼丹分销单位的PT PLN（Persero）总经理此文件已使用BSRE签发的电子证书
GS3-01：ZEST 中的循环肿瘤 DNA 监测，这是一项针对三阴性乳腺癌患者使用尼拉帕尼或安慰剂的随机、3 期、双盲研究
背景：血浆中的循环肿瘤 DNA (ctDNA) 检测为在完成确定性治疗但仍有分子残留疾病 (MRD) 的患者中识别早期乳腺癌 (BC) 复发提供了机会。ZEST 是一项随机、3 期、双盲试验，旨在评估尼拉帕尼是否可以提高完成治愈性治疗后无放射学复发证据的 BC 和 ctDNA 检测 (ctDNA+) 患者的无病生存率。方法：I-III 期三阴性乳腺癌 (TNBC) 或 BRCA 突变的 HER2- BC 患者符合条件。根据肿瘤组织和匹配的正常血液的全外显子组测序设计了个性化的肿瘤信息 ctDNA 检测 (Signatera)。基于 ctDNA 的 MRD 检测在确定性治疗 (EODT) 结束后的任何时间开始；HR+ 疾病患者可以同时进行内分泌治疗（稳定方案）。根据 ctDNA+ 进行放射学分期。无转移性疾病证据的患者被随机分配（1:1）接受尼拉帕尼（200 或 300 毫克/天，取决于体重和血小板计数）或安慰剂（PBO）。每 12 周进行一次影像学检查。主要终点是尼拉帕尼的安全性；还评估了无病生存期（衡量标准是从随机分组到复发或因任何原因死亡的时间）。
商业模式画布在数字创意商业中的应用
印度尼西亚 16128 联系方式：kayla04attya@apps.ipb.ac.id 摘要。本研究利用商业模式画布 (BMC) 方法，重点设计 Stripsy.Space 的业务框架，Stripsy.Space 是一家提供个性化照片条产品的数字创意企业。该方法映射了九个主要元素，以创建针对市场变化的综合动态业务战略。本研究使用定性描述方法来评估现有业务模式，并确定提高运营效率、鼓励产品创新和加强价值主张的机会。研究结果表明，将 BMC 应用于 Stripsy.Space 已成功通过优化分销渠道、管理客户关系和产品多样化来提高竞争力。本研究的结论是，实施 BMC 可以成为制定业务决策的有效战略指南，同时加强 Stripsy.Space 在数字创意业务市场中的竞争地位。提出了加强数字营销策略和增加产品变化以扩大市场范围的建议。关键词：商业模式画布、商业战略、数字创意业务 摘要。 Penelitian 的主要用途是 Stripsy.Space、数字化产品、个性化照片、商业模式画布 (BMC)。在此过程中，所有要素都将被纳入战略之中。 Penelitian 的设计方法描述了评估模型的质量，并确定其识别操作、操作、产品和建议。 Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan BMC pada Stripsy.Space berhasil meningkatkan daya saing Melalui optimizationisasi saluran distribusi, pengelolaan hubungan pelanggan, dan diversifikasi produk.在此过程中，BMC 必须执行以下策略，以实现最佳效果，并提高其竞争力。数字化空间。建议您使用数字策略和各种产品来管理您的市场。 Kata kunci ：Bisnis Kreatif Digital、商业模式画布、Strategi Bisnis
供应链管理策略在优化生产流程中的运用
摘要：本文讨论了供应链管理 (SCM) 策略在优化生产流程以获得竞争优势中的应用。在全球化和日益激烈的竞争背景下，企业面临着提高生产流程效率和效益的挑战。本研究旨在探索如何应用 SCM 原则帮助企业通过优化生产流程获得竞争优势。所采用的研究方法是文献综述，分析各种相关来源，包括期刊、书籍和最近的研究报告。研究结果表明，有效的 SCM 实施可以改善供应链组件之间的协调，缩短生产周期，降低运营成本。此外，集成的 SCM 策略使企业能够更迅速地响应市场需求变化并提高产品质量。本文还指出了 SCM 实施中遇到的挑战，例如对变化的抵制和大量的初始投资要求。总之，实施全面而适应性的 SCM 策略是实现制造业可持续竞争优势的关键。对未来研究的建议包括对各个行业部门的 SCM 实施进行实证评估，并开发模型以应对 SCM 实施中的具体挑战。 Kata Kunci：供应链管理、优化Produksi、Keunggulan Kompetitif、Efisiensi、Efektivitas
实施疾病分类的梯度提升...
摘要 - 在2型糖尿病的分类中梯度增强算法的应用在提高侵略性的准确性方面显示出显着的结果。这项研究教授了各种研究，这些研究使用梯度提升来通过使用医疗数据集来预测2型糖尿病。结果表明，该算法能够达到-82％，比其他方法（例如随机森林和幼稚的贝叶斯）更好。通过确定有助于糖尿病发展的重要特征，梯度不仅提高了准确性，而且还为预防和管理这种疾病提供了宝贵的见解。这项研究的结果证明了机器学习在糖尿病早期诊断中的潜力，这对于公共卫生管理很重要。
在简历上实施用于外壳石油销售预测的机器学习。 Harapan Karya Mandiri Bengkulu P-issn 1858-2680 E-ISSN 2723-4673
摘要预测是一种通过科学方法利用历史数据来猜测或估计将来会发生的事情的活动。CV。 Harapan Karya Mandiri预测石油销售仍以传统的方式。 传统系统的弱点是进行计算和写作中的人为错误的补充，并且在进行概括时也可能会丢失。 因此，需要一种能够预测销售的机器学习技术。 机器学习中包含的一种算法之一是k-nearest邻居。 系统实施将PHP编程语言与MySQL数据库一起使用，本研究中使用的方法是瀑布方法。 瀑布方法能够分析从旧系统的弱点中发现的需求，然后进行设计设计，并继续进行新系统的设计。 这项研究结果的结论解释说，最初使用K-Nearebled Nighbor方法的销售预测过程首先经过培训过程。 预测结果也受到训练的数据量和在这种方法中的“ k”的值的强烈影响。 关键字：机器学习，预测，k-nearest邻居。 Intisari -prediksi Merupakan Kegiatan Menduga Atau Memperkirakan Sesuatu Yang Akan Terjadi Waktu Mendatang Mendatang dengan Memanfaatkan Historis Data Melalui suatui suatu suatu Metodode Ilmiah。 CV。 Harapan Karya Mandiri Dalam Melakukan Prediksi Penjulan Oli Masih dengan cara konvensional。CV。Harapan Karya Mandiri预测石油销售仍以传统的方式。传统系统的弱点是进行计算和写作中的人为错误的补充，并且在进行概括时也可能会丢失。因此，需要一种能够预测销售的机器学习技术。机器学习中包含的一种算法之一是k-nearest邻居。系统实施将PHP编程语言与MySQL数据库一起使用，本研究中使用的方法是瀑布方法。瀑布方法能够分析从旧系统的弱点中发现的需求，然后进行设计设计，并继续进行新系统的设计。这项研究结果的结论解释说，最初使用K-Nearebled Nighbor方法的销售预测过程首先经过培训过程。预测结果也受到训练的数据量和在这种方法中的“ k”的值的强烈影响。关键字：机器学习，预测，k-nearest邻居。Intisari -prediksi Merupakan Kegiatan Menduga Atau Memperkirakan Sesuatu Yang Akan Terjadi Waktu Mendatang Mendatang dengan Memanfaatkan Historis Data Melalui suatui suatu suatu Metodode Ilmiah。CV。 Harapan Karya Mandiri Dalam Melakukan Prediksi Penjulan Oli Masih dengan cara konvensional。CV。Harapan Karya Mandiri Dalam Melakukan Prediksi Penjulan Oli Masih dengan cara konvensional。传统系统的弱点除了进行计算和研究中的人为错误，并且在概括时也可能会丢失。因此，需要一种机器学习技术，能够从机器学习中包含的内容中预测其中一种算法的销售是K-Neartiald Neighboor。使用PHP编程语言与MySQL数据库实施，本研究中使用的方法是瀑布方法。瀑布方法能够分析从旧系统的弱点中发现的需求，然后进行设计的设计，然后进行新的系统设计。从这项研究的结果中得出结论，解释说，首先通过过程
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。
定量战略规划矩阵（QSPM）方法在饮料业务策略的制定中的应用：饮酒案例研究高于方向
摘要Arah Coklat Chocolate Shop是一家提供现代巧克力饮料和其他现代饮料，在中央Java的Semarang City的Bulusan Selatan Raya Street运营。进行了这项研究是为了找出Arah Coklat在QSPM矩阵中的业务地位，如何基于QSPM矩阵的Arah Coklat的替代策略，以及基于QSPM矩阵的Arah Coklat的行动计划如何。这项研究是在位于Semarang City Tembalang区Bulusan Selatan Raya街的Arah Coklat巧克力店进行的，作为研究的主要对象。使用的研究技术是案例研究形式的描述性定性方法。本研究中使用的数据分析方法是QSPM矩阵分析。基于QSPM矩阵分析的结果，市场渗透作为替代策略的实施成功地大大提高了Arah Coklat的销售。但是，市场渗透策略还无法克服阿拉·科克拉特（Arah Coklat）仍然遇到的损失问题。
人工智能（AI）及其在商业领域的应用
人工智能（AI）或也可称为人工智能，是使机器能够完成人类所能做的事情。聪明需要知识或洞察力、经验以及做出决策和采取行动的能力。根据从非人工智能领域的学者获得的数据，有一种假设认为人工智能是与机器人相关的东西，并且总是具有物理形态。因此，需要重新解释人工智能的基础知识，以便帕拉万大学可以实施人工智能发展计划，而不仅仅关注机器人的物理形态。此外，还阐述了AI在商业领域的应用，以强化已经提出的AI的基本解释。此次网络研讨会的结果得到了一个关于人工智能对就业市场的影响的问题。摘要 人工智能（AI）使机器能够完成人类所能做的事情。智能需要知识、经验和决策、行动的能力。根据从非人工智能领域的学者获得的数据，人们假设人工智能是与机器人相关且始终具有物理形态的东西。因此，需要重新解释人工智能的基础知识，以指导未来的人工智能发展规划。