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大脑是一个器官，它是人体所有功能的控制器，从而使人类能够思考和解决问题。大脑健康状况对于保持人体的功能正常非常重要。几种疾病会对脑部健康产生不利影响，例如癌症，肿瘤，脑膜炎，脑炎和其他脑部疾病。可以通过磁共振成像（MRI）识别脑条件。这项研究旨在根据MRI图像上的脑边缘检测来鉴定大脑条件。使用的技术是PreWitt方法。在降低MRI图像中包含的噪声方面，在边缘检测中进行的过程阶段开始。测试的MRI图像的数量为25。这项研究的结果可以很好地定位图像的边缘。这项研究的准确性为85％，因此可以在识别脑器官的工作中推荐这项研究。
更新 - 万隆理工学院
28. 海洋工程 29. 水清洁基础设施与卫生设施管理 30. 水资源管理 31. 公路工程与开发 32. 采矿工程 33. 石油工程 34. 地球物理工程 35. 冶金工程 36. 地热工程 37. 发展研究 38. 交通运输 39. 建筑 40. 区域与城市规划 41. 城市设计 42. 旅游规划 43. 景观建筑 44. 管理科学硕士 45. 工商管理硕士 46. 工商管理硕士 - 雅加达 47. 药学 48. 体育硕士 49. 制药业 50. 生物学 51. 生物技术 52. 生物管理 53. 纳米技术 54. 电气工程 55. 信息工程
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）
利用人工智能技术......
摘要 — 科技发展已被用来支持各国的卫生和经济体系。特别是在新冠疫情期间，在卫生领域，例如从使用聊天机器人识别阳性病例的过程开始，接触者追踪、监测独立隔离，甚至监测社交媒体的心理健康，都可以借助技术来完成。这可以帮助政府制定政策，让医护人员与患者直接接触，特别是症状较轻的患者，对于症状严重的患者，可以优先得到医护人员的协助。在经济领域，这场疫情导致经济增长下滑，甚至在2020年第三季度，印度尼西亚也出现了经济负增长。印度尼西亚经济增长中最大的比重是家庭消费，这与人们的购买力密切相关。人工智能技术，可以用来考察公共消费水平。从而帮助政府制定如何提高人们购买力的政策。这项技术的使用涉及各种设备、在线数据集、连接到互联网的设备（物联网）以及机器学习、计算机视觉和自然语言处理领域的进步。本研究旨在概述人工智能技术在加强卫生系统和恢复国民经济方面的巨大潜力。
使用人工智能技术的效果和...
摘要 本研究采用关联定量方法，通过分发基于 Google Form 的问卷调查来确定人工智能技术和数字素养的使用对 11 年级 Office 专业学生学习兴趣的部分和同时的影响。 SMKN 1 棉兰。本研究的对象为 127 名学生，共抽取 30 名学生作为样本，采用简单随机抽样和目的抽样相结合的方式选出。数据分析技术采用多元线性回归分析技术和描述性分析进行计算。推论分析结果显示，AI使用量变量计算t值=0.3460.05），意味着AI使用量没有部分影响关于学习兴趣。识字变量的 t-count 值为 4.892，t-table 值为 2.048（t-count > t-table）。则重要性水平 t 为 (0.000 < 0.05)。假设表明，数字素养变量对学习兴趣有显著影响。F 检验结果显示，计算得到的 F 值 = 27.876，F 表 = 3.37（计算得到的 F > F 表）。关键词：人工智能技术的使用、数字素养、学习兴趣、SMKN 1 Medan 摘要 本研究采用关联定量方法和调查方法，通过分发基于 Google 表单的问卷来确定人工智能技术和数字素养的使用对学习者的影响。识字。在棉兰 SMKN 1 办公室 11 年级的学习兴趣中，部分和同时进行识字。本研究的对象为 127 名学生，共抽取 30 名学生作为样本，采用简单随机抽样和目的抽样相结合的方式选出。数据分析技术是使用多元线性回归分析技术和描述性分析通过计算进行的。推论分析结果显示，使用人工智能的变量的值为 t = 0.346 < t 表 = 2.048，则 t 的显著性水平为（0.732 > 0.05），即使用人工智能对变量没有部分影响人工智能对学习兴趣的影响。识字变量的 tcount 为 4,892，ttable 为 2,048（t count > t table）。则 t 的显著性水平为 (0.000 < 0.05)。假设表明，数字素养变量对学习兴趣有显著的部分影响。F 检验结果显示，F count = 27.876，F table = 3.37（F count > F table ）。关键词：人工智能技术的使用、数字素养、学习兴趣、SMKN 1 Medan PENDAHULUAN
人文期刊 - 马来西亚工艺大学
摘要 工业化和全球经济的快速发展导致工作场所伤害和事故数量增加。如今，随着技术的进步和可靠性，由设备和机械故障引起的事故似乎正在减少。然而，人为因素往往成为工作场所事故的重要因素。统计报告和证据表明，大约 80% 到 90% 的工作相关事故可归因于人为因素。值得注意的是，人为事故的概念随着时间的推移而演变。几十年前，人为事故被定义为人与机器之间的接触、工作场所或操作系统内不良的工作场所和设备设计。近年来，对人为事故的研究呈现出变化的趋势。人们更多地关注导致工作场所人为事故的个人因素和组织因素。此外，工作场所的安全沟通在减少人为事故方面发挥着至关重要的作用。工人和领导之间的有效沟通被认为有助于降低人为事故发生的风险。因此，本研究回顾了人为事故和安全沟通方面的文献。为探讨安全沟通与人为事故的关系，向制造企业生产工人发放300份调查问卷