korespestensi penulis:firdanasywas@upi.edu摘要。作为倾向于深入知识和理解的学生,分析是做出有关咖啡消费决策的关键。在这种情况下,咖啡含量分析是确定其选择的主要因素。这项研究的结果表明,学生在根据其成分选择咖啡类型的决策中考虑各种因素。影响因素包括咖啡因,抗氧化剂,脂肪和糖含量。大学生在咖啡中对咖啡因的水平有不同的偏好,这可能会受到其能量需求和咖啡因耐受水平的影响。这项研究的目的是分析基于其内容选择咖啡选择的学生的主要考虑因素。这项研究采用了定性和定量方法,该方法的重点是以1-4李克特量表和大胆访谈的问卷。这项研究的参与者人数为53人,被缩短为6人正在接受采访。这种定性和定量的方法表明,根据其内容选择咖啡的因素的分析不是咖啡消费的基准。几位受访者消耗的咖啡已调整为他们的身体状况或个人健康。选择咖啡消费的基准的因素不是基于其内容,而是基于需求和健康。关键字:咖啡因;咖啡;内容;决定;学生Abstrak。Kata Kunci:Kafein;坎通甘; keputusan; kopi; MahasiswaKata Kunci:Kafein;坎通甘; keputusan; kopi; Mahasiswa作为一个倾向于知识和深入了解的学生,分析是做出有关咖啡消费的决策的关键。在这种情况下,咖啡含量的分析是确定其选择的主要因素。这项研究的结果表明,学生在决定基于子宫的咖啡类型方面考虑了各种因素。影响咖啡因,抗氧化剂,脂肪和糖的含量的因素。学生在咖啡中具有不同的偏好,咖啡因的水平可能会受到其能量需求和咖啡因耐受程度的影响。本研究的目的是分析学生根据其内容确定选择咖啡的主要考虑因素。本研究使用了一种定性和定量方法,该方法侧重于李克特1-4级和在线访谈的问卷。这项研究参与者共有53人,并被简化为多达6人。这种定性和定量的方法表明,基于其内容的咖啡选择分析因素并没有成为食用咖啡的基准。由几个受访者消耗的咖啡已调整为身体状态或个人身体健康。是选择咖啡的基准的因素不是基于其子宫,而是基于需求和健康。
多细胞的。多细胞生物的有性生殖始于配子的形成或配子发生,即雄配子和雌配子。配子形成过程涉及减数分裂。雄性配子(精子)通过受精过程与雌性配子结合后,将产生一个称为受精卵的单细胞,其中包含来自父母各一组染色体。受精卵会经过一系列的细胞分裂阶段,经历生长发育过程,产生一个新的个体。在本章中,我们将首先讨论(i)细胞水平的繁殖,包括单细胞生物(如原核生物,即细菌)的繁殖,(ii)真核生物的细胞分裂或细胞周期,包括核分裂或所谓的有丝分裂和胞质分裂,以及(iii)配子形成过程中的减数分裂。接下来我们将讨论(iv)种子植物的繁殖和(v)男性和女性生殖器官的结构和功能。
摘要。本研究讨论了使用两个示例图像在照明和面部姿势方面的示例图像中实施用于面部检测的计算机视觉技术。开发的系统结合了Viola-Jones算法和卷积神经网络(CNN),以增强针对照明和面部取向变化的弹性。实验结果即使只有两个样本图像也显示出很高的精度。这项研究还开发了处理极端照明条件的预处理技术,并使用Python和OpenCV证明了有效的实施。关键字:面部检测,Viola-Jones,CNN,OpenCV摘要。本研究讨论了使用两个示例图像在照片中进行面部检测的计算机视觉技术的实施,这些示例图像具有不同的照明和面部姿势。系统开发的系统结合了中提琴和卷积神经网络(CNN)算法,以增加对照明和面部取向变化的抗性。实验结果表明,即使仅使用两个示例图像,它也显示出高度的准确性。这项研究还开发了预处理技术,以使用Python和OpenCV来克服极端的照明条件和实施效率。关键字:面部检测,Viola-Jones,CNN,OpenCV 1。简介
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
a b s t r k这项研究旨在调查冈比亚就业增长失败的问题,这与该国劳动力的增加不符,尤其是与进入工作世界的高速大学毕业生有关的问题。这项研究是一项定量研究,使用冈比亚从1990年到2021年的年度时间序列数据,其中包括可变GDP增长,直接外国投资和失业率的数据集。数据是从世界银行数据库中提取的,并使用电子视图统计软件包进行了分析。本研究使用现有数据集的增强dickey-fuller单位根测试和自动回归分布式滞后(ARDL)模型。结果表明,所研究的变量之间没有长期相关性。具体而言,在短期内,经济增长对冈比亚的失业率产生了负面影响,而外国投资直接产生了积极而重大的影响。这项研究的含义表明,冈比亚政府需要维持预算限制并分配计划的费用,以满足所需的基础设施发展,以便企业可以发展。冈比亚还建议通过鼓励外国投资者参与该国当地经济部门(包括农业和制造业)来吸引格林菲尔德投资创造新的就业机会。数据是从世界银行数据库中提取的,并使用电子视图统计软件包进行了分析。1。简介a b s t r a c t这项研究旨在调查冈比亚就业增长失败的问题,这些问题与该国劳动力的增加不符,尤其是与进入劳动力的大学毕业生的高速有关。这项研究是一项定量研究,使用1990年至2021年冈比亚的年度时间序列数据,其中包括包括GDP增长,外国直接投资和失业率等变量的数据集。本研究使用了针对现有数据集的增强dickey-fuller单元根测试和自回归分布式滞后(ARDL)模型。结果表明,所研究的变量之间没有长期相关性。,尤其是在短期内,经济增长对冈比亚的失业率产生了负面影响,而外国直接投资产生了积极和重大的影响。这项研究的含义表明,冈比亚政府需要维持预算限制并分配计划的支出,以满足企业蓬勃发展所需的基础设施发展。还建议冈比亚吸引格林菲尔德的投资来创造新的就业机会,鼓励外国投资者参与该国本地经济的领域,包括农业和制造业。
2024 年 7 月 31 日,印尼能源与矿产资源部长 (“ MEMR ”) 颁布了 2024 年第 11 号 MEMR 条例,关于使用国产产品建设电力基础设施 (“ MEMR 条例 11/2024 ”)。该条例标志着印尼电力基础设施发展战略发生重大转变,优先考虑国产商品和服务。此前,工业部 (“ MOI ”) 负责监督此类项目中国产产品的使用,但 MEMR 11/2024 将这一责任转移给了 MEMR,而 MOI 则保留其对单个商品和服务的国产零部件水平 (Tingkat Komponen Dalam Negeri – “ TKDN ”) 值的确定权力。这一政策转变旨在加速基础设施项目,同时促进本地产业的发展。这一变化始于 2024 年内政部第 33 号条例的颁布,该条例废除了内政部第 54/M-IND/PER/3/2012 号条例《关于电力基础设施建设使用国产产品的指导方针》(“内政部第 54/2012 号条例”)。该条例为太阳能发电厂(Pembangkit Tenaga Listrik Tenaga Surya – “PLTS”)的太阳能电池组件设定了 60% 的 TKDN 目标,预计到 2025 年 1 月 1 日将完全符合要求。这是为了让国内企业有时间为本地零部件生产做好准备。然而,由于可再生能源投资速度缓慢,国产模块成本较高,企业在实现 60% 的目标方面面临挑战。随着内政部第 33/2024 号条例的发布,MEMR 11/2024 条例取代了内政部条例,为电力基础设施项目制定了新的 TKDN 要求,包括国内组件成就路线图以及可再生和不可再生能源项目的指南。在 MEMR 11/2024 条例的推动下,MEMR 为 2024 年新再生能源 (Energi Baru Terbarukan dan Konservasi Energi – “EBTKE”) 领域设定了 12.3 亿美元的投资目标。随着多个项目的进行,该行业正在适应良好,TKDN 不再是障碍。EBTKE 总经理 Eniya Listiani Dewi 表示:“现在这个过程很顺利,不再有 TKDN 问题了。我们的实际成就应该是 140 亿美元,但我们的目标仍然是 12.3 亿美元,因为电力供应业务计划 (Rencana
在数字时代,密码学是保护敏感信息免受数据入室盗窃威胁的主要解决方案。椭圆曲线加密(ECC)算法在密码学中提供了高度的安全性,其密钥尺寸相对较小,ECC与Diffie -Hellman(DH)集成在一起,以形成ECDH。但是,有效的密钥管理是实施ECC的主要挑战。因此,这项研究集中在系统潜伏期分析上,该分析涉及使用两个不同数据结构的算法,即hashmap和arraylaylist。本研究根据各种情况来衡量系统延迟,以keyserver中存储的虚拟数据数量来评估数据结构使用对系统性能的影响。测试结果表明,在处理大数据的量时,哈希图更有效,更稳定,比阵列列表的延迟相对较低,而阵列列表的潜伏期随着数据量的增加而显着增加。这表明所使用的数据结构对加密系统的效率和性能有重大影响。
当前时代的技术非常迅速地导致交换信息的过程变得更加容易。但是,对于黑客攻击消息或机密信息的当事人,通常会使用这种易感性。密码学和隐身学成为保护和改善消息安全性或机密信息安全性的解决方案之一。这项研究研究了以灰度成像形式确保数据的最小显着性的视觉秘密共享密码学和隐肌的实施。消息图像被视觉秘密共享密码学伪装,然后隐藏在另一个图像中,加密摄影增强了最小的显着位。增强的最低显着位是至少有意义的位方法,在将其用作隐藏消息的地方而不是最后一个LSB位,而是最后一个LSB位的两个或三个。结果表明,此合并具有很高的安全性,因为它减少了看到发送消息图像的人的怀疑。
摘要 信息技术目前正在经历快速的变化和发展,这使得许多贸易公司需要技术来支持业务流程。 Kroya Shoes 是一家小公司,销售各种款式的合成皮革凉鞋。 Kroya Shoes 遇到的问题是库存管理出现问题、业务资源规划困难、生产过程中经常出现障碍。根据现存问题的提出,提供的解决方案是在公司的供应链管理(SCM)功能领域中利用企业资源计划(ERP)概念进行再造。该公司的业务流程被纳入Dolibarr开源软件中。研究的最后阶段使用 UAT 问卷进行,并使用李克特量表计算用户对 Dolibarr 应用程序的满意度水平。本次调查计算结果,便利性方面的平均值为67.5%,有用性方面的平均百分数为91.5%,各方面总百分数为79.5%,评分解释标准描述良好。
BUMN: State-Owned Enterprises Capex: Capital Expenditure COD: Commercial Operating Date EBT: New and Renewable Energy EBTKE: Directorate General of New and Renewable Energy and Energy Energy Conservation: Ministry of Energy and Mineral Resources Fit: feed-in Grem: Geothermal Resource Risk Mitigation HPT: IPB: Geothermal Permit IPP: Independent Power Producer IRR: Internal Rate of Return JOC: Joint Operation Contract KKPR: Cooperation Agreement for KLHK Spatial Use: Ministry of Environment and Forestry OPEX: Operational Expenditure Oss: Online Single Submission PBB: Agreement PISP: FINANCE OF INFRASTRUCTURE SECTOR SEARCH Sector PJBL: PLTP Electric Power Sale: PLN Geothermal Power Plant: State Electricity Company PMK: Minister of Finance Regulation PPh: PPI Income Tax: Producer Price Index PPKH: Approval of the use of Forest Areas VAT: Rukn增值税:通用电力计划Ruen:地热
