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开发用于正畸领域初始诊断的分类和对象检测模型=开发正畸>早期诊断的分类和对象检测模型
Deskripsi Lengkap: https://lib.ui.ac.id/detail?id=9999920568055&lokasi=lokal ------------------------------------------------------------------------------------------ Abstrak Pandemi COVID-19 mendorong adanya transformasi kesehatan, terutama dalam Praktik Kedokteran Gigi。对传播风险的反应，使公众朝着远程医疗服务，尤其是远程访问术。这种现象在正畸中创造了一个新的范式，鼓励了Teleorthodontic的发展。正畸领域中的机器学习技术支持为早期诊断和增加正畸服务的可及性提供了创新的解决方案。这项研究将比较3个计算机视觉模型，即有效网络，Mobilenet和Shufflenet，并伴随着添加表格模型，即TabNet。该计算机视觉模型的实施旨在为正畸患者提供初始分析，并将在Lime的帮助下使用F1得分指标和专家解释性评估。基于这项研究，发现计算机视觉洗牌模型具有最佳的平均F1分数值，其次是EfficityNet和Mobilenet。价值的差异范围从有效T和洗牌片之间的1-5％范围范围，但是Mobilenet和Shufflenet的差异范围为3-8％。此外，与不使用TabNet的模型相比，在框架中添加TabNet在框架中的平均F1得分值增加了2.7％至5％。....... COVID-19-大流行驱动了健康转变，尤其是在牙科实践中。对传播风险的反应导致公众进入远程医疗服务，尤其是远程医疗服务。这种现象在正畸方面创造了一个新的范式，鼓励了电视牙齿的发展。正畸技术中机器学习技术的支持提供了用于早期诊断和增加正畸服务的创新解决方案。本研究将比较3种计算机视觉模型，这些模型是有效网络，Mobilenet和Shufflenet，并伴随着添加表格模型，即TabNet。该计算机视觉模型的实施旨在为正畸患者提供初始分析，并将在Lime的帮助下使用F1评分指标和专家的解释性进行评估。这项研究发现，洗牌计算机视觉模型具有最佳的平均F1得分，其次是有效网络，最后是Mobilenet。值差异在有效网和洗牌片之间的1-5％之间，但是Mobilenet和Shufflenet的差异扩大，范围在3-8％之间。此外，与不使用TABNET的模型相比，将TABNET添加到框架中的F1得分平均增加2.7％至5％。
国家研究与创新人才Brin
关于LPDP教育基金管理机构（LPDP）是财政部下的政府机构，其任务是进行教育捐赠基金的管理，以确保下一代教育计划的连续性。LPDP致力于为未来的领导者和专业人士做好准备，并鼓励创新，以实现繁荣，民主和公正的印度尼西亚。LPDP组织了一项硕士/博士学位奖学金计划和专业医生奖学金，印度尼西亚最佳儿子和女儿的专科医生和奖学金专家。Brin国家研究和创新才能的博士奖学金是什么？Brin国家研究和创新人才的博士奖学金是LPDP和BRIN合作的博士奖学金，旨在提高人力资源博士学位的质量，这些博士学位质量是在生物多样性，核，核，飞行，飞行，空间以及空间，空间以及海上智能研究领域的国家研究中熟练的。谁是国家研究和创新人才Brin的博士奖学金目标？是国家研究和创新才能的博士奖学金的目标是印尼公民（包括CPN/PNS，不包括TNI/Polrri的成员），他们对生物多样性，核，飞行和空间和海洋领域具有研究兴趣。Brin国家研究和创新人才的博士奖学金计划是什么？1。研究才能和
使用多层感知器进行糖尿病分类...
提交轨道 摘要 提交日期：2024 年 11 月 7 日 糖尿病是一种慢性代谢疾病，其特征是由于身体产生胰岛素的能力受损而导致血糖水平高（高血糖症）。根据国际糖尿病联合会 (IDF) 的数据，糖尿病患者的数量将在 2024 年迅速增加到 7 亿人。因此，我们需要找出感染糖尿病的诱因。其中之一是使用机器学习方法。机器学习用于对哪些因素可能导致感染糖尿病进行分类。进行这种分类的众所周知的方法之一是多层感知器 (MLP) 方法，它是一种由多层组成的人工神经网络 (ANN)，其中每层都有相互连接的节点。它的优点是它能够处理复杂数据特征之间的非线性关系——包括患者数据和患者的疾病——因此据说这种方法与本研究非常相关。研究人员还将 MLP 的准确率与其他几种算法（如随机森林、支持向量机和 K-最近邻）进行了比较。这旨在评估 MLP 与其他方法相比在糖尿病分类中的有效性。此外，研究人员还希望克服传统方法在糖尿病分类中的弱点，并提供基于人工智能的解决方案，方法是利用 MLP 处理医疗数据并关注可能影响糖尿病患者的参数或特征。机器学习中的几种技术，如正则化和超参数优化可以防止过度拟合，数据规范化和降维可用于提高模型输入的质量，从而最大限度地提高准确率并使诊断过程更快、更准确。结果表明，与其他算法相比，MLP 在对该疾病进行分类方面具有良好的性能。MLP 获得更稳定、更高的结果。总体而言，可以说 MLP 的应用对改善糖尿病诊断系统做出了重大贡献，有望应用于医疗系统。
使用决策树方法
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
对语言翻译的深度学习实施...
摘要本研究旨在在分析手语动作中实施深度学习技术，以在日常对话环境中自动翻译为爪哇人。印尼手语（Bisindo）被选为研究对象，因为将其转化为口语。Yolo方法用于在实时视频中检测手语动作，并将其转换为Javanese。注释的手语数据用于训练系统，从而产生准确的翻译结果。的发现表明，该系统以高精度和速度成功检测和翻译了手语，平均检测时间小于150 ms。这项研究有望增强残疾人的沟通可及性，并创造机会为其他符号语言开发类似的应用。
利用油棕树干废料和山羊粪便
联系方式：nina@poltek-kampar.ac.id * 摘要。油棕的寿命为 25-30 年，因此在该期限结束时，油棕树干将恢复生机。在恢复活动中，产生的废物约为 220 立方米/公顷。由于产生了大量的棕榈油茎废物，因此可以将其用作制造堆肥肥料的原料。利用棕榈油茎废物制造堆肥肥料的过程适用于一般制造堆肥肥料的过程。在本研究中，还使用山羊粪便和米糠等其他材料制作了棕榈茎堆肥。测试的参数包括 C/N 比、C-有机物、NPK 和含水量，测试时间为 40 天。在变体 4 中发现了最佳测试结果，其值为 C/N 比：19.5、C-有机物：45.5%、NPK 5.45% 和含水量 23%。已进行的测试结果进行了比较，对C/N比、C-有机物、NPK和水分含量有显着影响。关键词：棕榈油树干、山羊粪便、堆肥、营养素。抽象。 Kelapa sawit memiliki masa umur mencapai 25 -30 tahun、sehinga pada masa akhir periode、batang sawit akan dilakukan peremajaan。 Dalam kegiatan peremajaanlimbah yang dihasilkan sekitar 220 m 3 /ha。请注意不要将其损坏。散文是关于散文的，它是关于散文的。请注意，本产品不适合任何人使用。参数 yang diuji meliputi Rasio C/N、C-Organik、NPK、dan kadar air yang diuji selama 40 hari。 Hasil uji yang terbaik terdapat pada variasi 4 dengan nilai Rasio C/N：19,5，C-Organik：45,5%，NPK5,45%，和 Kadar Air 23%。 Hasil uji yang telah dilakukan memiliki perbandingan yang berpengarh nyata pada Rasio C/N, C-Organik, NPK dan Kadar Air. Kata Kunci：Batang Sawit、Kotoran Kambing、Pupuk Kompos、Unsur hara。
鸡蛋对提高智力的好处
摘要：儿童的智力受许多因素影响，其中之一就是营养需求。许多食物成分中都含有复杂的营养成分，其中之一就是鸡蛋。鸡蛋是一种容易获取且能带来许多健康益处的食品原料。鸡蛋的好处之一是促进脑细胞的生长和功能。这项研究的目的是确定鸡蛋对提高儿童智力的益处。本研究采用SLR（系统文献综述）方法。本研究中的数据以单词、短语或句子的形式出现。数据收集技术采用观察和记录的方法。研究结果表明，鸡蛋含有有助于提高智力或认知功能的营养来源，包括胆碱、ω-3脂肪酸和抗氧化剂（叶黄素和玉米黄质）。这项研究的结论是，有三种营养素通过食用鸡蛋在提高智力或认知发育方面发挥着作用。关键词—儿童、智力、鸡蛋
kriptografi homomorfik dalam anonimisasi数据untuk pengolahan数据pada sistem e-voting
在信息技术进步时代摘要，维持安全和数据隐私是一个非常重要的挑战。本研究的目的是通过同态方法证明加密安全技术，当加密数据加密时可以处理数据，突显了仅描述数据的标准加密实施中的缺陷。该研究方法包括对同构密码学的分析，通过构建电子投票系统来应用具有Pailier算法的同态方法，该方法在加密时可以处理投票数据，可以加密投票数据和解密投票数据的关键创建。这项研究的结果是通过同构方法在电子投票网站系统中使用加密方法的应用，该网站系统在加密数据时获得数据处理的成功，然后从安全测试的安全性结果中，仅使用文本攻击来自1个数据投票的文本攻击。
使用计算机视觉来识别
导入cv2导入numpy作为np def indeion_fruit（image_path）：＃读取image = cv2.imread（image_path），如果图像无：print（“找不到图像！”）返回＃更改为hsv hsv_image = cv2.cvtcolor（image，cv2.color_bgr2hsv）＃颜色范围的定义要检测水果类型＃红色范围（苹果的示例）lower_red = np.array（[0，100，100，100，100，100，100]） （hsv_image，lower_red，upper_red）＃黄色范围（例如香蕉）lower_yellow = np。 np.Array（[80，255，255]）green_mask = cv2.inrange（hsv_image，lower_green，upper_green）＃masks = {
文献综述：rizosphere微生物瘤工程以提高土壤健康和食品生产力
农业强化的影响而不考虑农业土地的可持续性，因此即使粮食需求日益增加，土地也变得无生产。本文旨在揭示Rizosphere微生物瘤工程提高土壤健康和粮食作物生产率的能力，并了解Rizosphere微生物瘤在支持可持续农业方面的障碍和机会。使用的研究方法是叙事文献综述。rizosphere微生物瘤工程可以通过减少化学输入来增加盈利的微生物种群，但在提高粮食作物生产力和土壤健康方面仍然有效，并在支持可持续的农业中发挥作用。必须明智地安排肥料和农药的使用，以免损害肠际微生物瘤和土壤营养。