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利用人工智能提升数字素养研讨会
摘要 本次活动旨在让UISU Siantar私立职业学校的教师掌握利用人工智能（AI）提高学习效率的知识和技能。本次活动为期两天，包括各种课程，包括基本的AI理论、AI在学习中的应用以及在课堂上直接实践AI。本次活动侧重于举办AI研讨会，以提高职业学校教师的数字素养，尤其是在UISU Siantar私立职业学校。该项目的推动因素是技术的快速发展以及通过整合先进技术来提高教育质量的需求，以及让职业学校教师掌握利用AI进行课程设计、学生评估和课堂管理等各个学习方面的知识和技能。该团队通过Zoom应用程序以面对面和虚拟两种方式举办了活动研讨会。对参与者进行了前测和后测，以衡量研讨会的有效性。前测平均分数为60分，后测平均分数提高到71.9分。分析结果显示，教师的理解水平显著提高。这一提高表明，研讨会成功提高了职业学校教师的数字素养，使他们能够更好地将人工智能技术融入学校的学习过程。关键词：利用人工智能、数字素养、教师、学习过程、教育技术。
商业模式画布（BMC）培训以增加兴趣
摘要 SMK Negeri 1 Sawahlunto 的目标是培养能够就业的毕业生。在这里，“准备工作”的含义不仅仅是成为一名雇员，毕业生还有望能够成为企业家。由于萨瓦伦托市拥有巨大的旅游潜力，这一目标很有可能实现。然而，SMK Negeri 1 Sawahlunto 的毕业生仍然倾向于寻找工作并成为雇员。部分原因是毕业生寻找创业想法和制定创业计划的能力较低。本次社区服务活动的计划旨在为年轻一代，特别是 SMKN 1 Sawahlunto 的学生培养和创造富有创意和独特的想法，以便他们对使用商业模式画布（BMC）进行创业规划产生兴趣并掌握基本知识。根据 PKM 团队的期望，SMKN 1 Sawahlunto 的学生有望成功以小组和个人形式创建商业规划画布模型。实施此项活动的方法是提供使用 BMC 中的元素制定商业计划相关的培训。之后，学生练习使用 BMC 框架创建商业理念和设计。本次活动的结果是，学生们能够表达符合其所在地区潜力的各种商业想法。此外，学生还可以使用 BMC 框架进行业务规划。关键词：画布商业模式、创业、学生简介 SMKN 1 Sawahlunto 是一所位于 Jl 的职业学校。教授M. Yamin，SH，西苏门答腊省萨瓦伦托市塔拉维，塔拉维希利尔村。该学校由 Dharmasraya 基金会于 1965 年创立，当时名为 SMEA Talawi。 1968年，根据第1968号法令119/Ukk.3/1968，SMEA Talawi 将其名称和地位更改为 SMK Negeri 1 Sawahlunto。与一般的职业高中一样，SMKN 1 Sawahlunto 也提供多种学习课程。这些学习课程包括计算机网络工程、办公室管理、会计、酒店住宿、市场营销和时装设计。根据 PP 编号。 1990 年第 29 号法律第 3 条[1]规定，职业中学教育（SMK）的目标是优先让学生做好进入劳动力市场的准备并培养专业态度。因此，希望 SMKN 1 Talawi 的毕业生完成学业后，能够通过发展自己的潜力和现有地区的潜力进入工作世界。然而，根据2022年BPS的数据，印尼公开失业率（TPT）最高的实际上是职业高中毕业生，为9.42%。萨瓦伦托 (Sawahlunto) 是一个具有很大潜力的地区，包括松革商业和旅游业。为了发展该地区的松革产业，当地政府非常......
在定量聚合酶链反应中优化DNA扩增温度，用于鉴定结核分枝杆菌抗co骨的抗抑郁剂
结核病（TB）是由结核分枝杆菌引起的疾病，对全球健康是严重威胁。可用于检测和鉴定引起TB的细菌的方法是定量聚合酶链反应（QPCR）。在这种方法中，变性和延长温度是需要优化成功的决定因素之一。这项研究旨在优化DNA M.结核病的扩增中的变性和延长温度。使用准实验设计的研究。最优化的温度为93、94、95、96和97°C，用于扩展为58、59、60、61和62°C。测试样品是从结核分枝杆菌的患者收集的痰液样本，对异念珠菌具有抗性。优化是使用七个测试引物，即S315T，S315N，S315I，S315R，S315G，S315G，S315L和R463B，具有KATG基因的靶标。优化数据通过MS Excel处理最低的CT值。结果表明，使用的每个引物的最佳变性温度各不相同。主要的S315T，S315R和S315G在96°C的变性温度下最佳，最佳S315N在94°C时，主要S315i和R463B在93°C下最佳的R463B，最佳的S315L引物在95°C，最佳的S315L引物，最佳使用的温度为96°C. 96°C. 在58°C下的最佳延伸温度，用于原代S315N，S315N，S315I和R463B，初级S315R和S315G在60°C下，初级S315L在61°C下为61°C。 可以得出结论，变性研究的最佳温度为96°C，延伸为58°C。。在58°C下的最佳延伸温度，用于原代S315N，S315N，S315I和R463B，初级S315R和S315G在60°C下，初级S315L在61°C下为61°C。可以得出结论，变性研究的最佳温度为96°C，延伸为58°C。
智能酒店转型：将人工智能 (AI) 应用于酒店客房，以增强体验个性化
摘要 本研究的目的是探索人工智能集成如何使酒店客房变得更具适应性并响应客人的偏好。通过利用人工智能系统分析生成的数据，酒店可以识别客人的行为模式并据此生成个性化建议。本研究采用文献综述研究方法，从与研究相关的各种来源收集数据并处理数据。这些来源包括科学数据库、期刊和书籍，用于深入了解人工智能（AI）在酒店客房中的应用，以增强客人的个性化。这项研究的意义在于，它使酒店能够为每位客人提供更加独特和个性化的体验，从而提高客户满意度和忠诚度。此外，人工智能的应用还有望提高运营效率，扩大未来的服务创新机会。因此，酒店客房中的人工智能是酒店向智能转型迈出的一步，专注于提高服务质量和创造卓越的宾客体验。关键词：人工智能、宾客体验个性化、酒店
可持续商业模式画布为 OMS 创造财务效益
Sebuah kelompok masyarakat di daerah pesisir Desa Pantai Sederhana, Kec。穆拉根邦 (Muara Gembong)，卡布 (Kab)。 Bekasi tergabung dalam kelompok/komunitas bernama Lumba- Lumba。 Tinggal di daerah pesisir membuat masyarakat setempat selalu dihantui ancaman abrasi yang telah terjadi cukup Lama。请注意，请遵守以下规定。 Lumba-Lumba memiliki gerakan komunal menanam 红树林 untuk mencegah abrasi yang terus meluas。 Kondisi ancaman abrasi、perubahan iklim、ditambah musim penangkapan ikan yang hanya terjadi tujuh bulan dalam setahun membuat kelompok Lumba-Lumba、terutama istri-istri nelayan kesulitan untuk ekonomi sehari-hari。
实施计算机视觉以翻译语言字母
摘要这项研究是由社会在通过手语与言语障碍的人交流的挑战所激发的。尽管手语是对语音社区的重要交流手段，但公众中的许多人不了解手语，使个人之间的互动困难。本研究旨在通过实施计算机视觉技术来克服这些障碍，以通过Android应用将SIBI手语转化为文本。该研究方法涉及通过采访，文献研究和系统开发的数据收集。机器学习培训作为应用程序的后端使用CNN算法，该算法将以张紧型模型存储在tflite格式中。使用SIBI字母数据训练模型的结果的准确性约为81.48％。应用程序测试表明，在明亮的房间条件下，申请准确性达到81.48％，但在昏暗条件下降至76.92％，在户外80.77％的光线充足。该应用程序很难在弱光条件下识别手姿势。本研究的结论提供了建议，通过将数据首先处理成负面或为应用程序添加照明功能，以提高昏暗条件的准确性。希望该应用程序可以为那些难以通过SIBI手语与聋人交流的人们提供解决方案。Metode Penelitian Melibatkan Pengumpulan Data Melalui Wawancara Dan Studi文学，Serta Pengembangan Sistem Menggunakan Pendekatan敏捷。关键字：CNN算法，手语，SIBI，计算机视觉，Android摘要这项研究是由社区在与具有标志的个人交流的挑战所激发的。尽管手语是一种对说话社区社区很重要的交流手段，但公众中的许多人不了解手语，因此很难在个人之间进行互动。本研究旨在通过实施计算机视觉技术来克服这些障碍，以通过Android应用将SIBI手语转化为文本。使用CNN算法作为后端应用程序的机器倾斜训练将以.tflite格式存储为TensorFlow模型。使用SIBI字母数据数据的模型培训结果的准确性约为81.48％。应用程序测试表明，在明亮的房间条件下，申请准确性达到81.48％，但在昏暗条件下降至76.92％，在户外80.77％的光线充足。应用程序难以在弱光条件下识别手姿势。结论本研究通过将数据处理为负面或在应用程序中添加照明功能来提高昏暗条件的准确性。希望该应用程序可以为与SIBI手语沟通困难的人们提供解决方案。关键字：CNN算法，手语，SIBI，计算机视觉，Android
利用计算机视觉技术在帮助中检测牛奶尺寸
摘要 - 计算机视觉是使计算机能够像人类一样能够看到和识别周围对象的技术之一。计算机视觉目前正在迅速开发，并且在图像处理过程中广泛使用。可以应用计算机视觉技术的领域之一是鱼类加工领域，即基于鱼类大小的鱼类分类过程。鱼类分类过程通常是由人类通过人眼手动执行的，观察到要分为几组的鱼类的大尺寸，例如中小型，中和大组。基于观察人眼的概念，这项研究应用了计算机视觉技术，以根据获得的检测结果的大小来检测鱼类的大小和鱼类。本研究中使用的鱼类类型是一种牛奶鱼。根据计算机视觉系统的研究结果，它能够检测到91.78％的精度率的牛奶对象的大小。获得的精度水平无法达到最大可能性，因为转换系统从像素值到厘米大小的影响。我们建议在进一步的研究中，可以通过在像素值转换为厘米方面提高准确性。
基于大脑的学习方法以学生工作表的发展形式，以促进对数学概念的理解
摘要。本研究目的是通过基于大脑的学习方法来制作学生工作表，这些方法符合有效，实用和有效的标准，以促进学生理解矩阵材料中数学概念的能力。这项研究是使用Addie模型（分析，设计，开发，实施，评估）的开发研究。这项研究是在SMA Negeri 12 Pekanbaru进行的，研究学科是来自SMA Negeri 12 Pekanbaru的学生。研究样本是XI IPS 6，作为实验类，XI IPS 2作为对照类。研究的对象是使用基于大脑的学习方法的数学学生工作表。数据收集工具的形式和测试问题的形式。使用定性和定量数据分析技术分析获得的数据。结果表明，开发了基于大脑的学习方法的数学数学学生工作表的质量被分类为非常有效的（89.02％），对于小组（88.24％）和大型组（87.20％）（87.20％）。同时，基于DK = 58的4.47的推论测试结果，显着水平为5％或0.05，因此HA被接受并拒绝H 0。这意味着，在测试后平均得分为86.93的实验班学生和对照班级学生平均测试后得分为77.5的实验类学生之间的数学概念测试能力有所不同。这表明使用基于大脑的学习方法的数学数学学生工作表是有效的，实用的，有效的，并且可以促进学生在矩阵材料中理解数学概念的能力。
车辆年龄对城市驾驶周期燃油经济性的影响（Kesan Umur Kenderaan Penumpang Terhadap Ekonomi Bahan api untuk untuk untuk kitaran pemanduan ban
最佳服务寿命是车辆生命周期计划和管理中最关键的决定因素之一。多维运营成本，涵盖资产的获取，运营和维护，直到处置需要进行战略分析以确保经济车辆拥有。对于拥有大量车辆拥有能力的运输管理，经济服务生命问题更为突出。因此，检索了主要用于城市驾驶周期的当地当局乘用车车队的两年燃油消耗数据。利用实际的燃油消耗数据，本研究探讨了车辆年龄对燃油经济性的影响。根据燃料消耗和里程表读数，平均燃油消耗概况显示在增加乘用车年龄后会大大减少。尤其是，货车每年的油耗为-0.8 l/年，与汽车相比，降低速度为-0.5 l/年，SUV和SUV -0.19 l/年降低。在燃油经济性方面，与SUV相比，汽车的性能相对较低，即9.38 km/l的速度（27.05 km/l）。然而，与汽车相比，SUV的燃油经济性降解高35％。该结果证实了以下假设：车辆年龄越长，其燃油经济性越低。有趣的是，这项研究表明，七年来，独立于车辆类型的乘用车燃油经济性下降。作为未来建立国家ELV定义的基础的一部分至关重要。该研究框架可以复制到更大的数据量表，以供马来西亚的经济车辆使用寿命确定目前继续是自愿的。