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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。
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
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。
预测糖尿病患者的朴素贝叶斯算法与梯度提升算法的比较
据估计，随着人口老龄化，糖尿病发病率将从19.9%增加到65-79岁的1.112亿人，预计到2030年糖尿病患者将继续增加到5.78亿人，到2045年将增加到7亿人。机器学习是人工智能的一种，旨在理解或识别数据结构并将数据转换为模型。机器学习在健康领域的应用正在迅速增长，越来越多的健康研究人员在研究中使用机器学习算法。一些机器学习算法可以用来做预测，其中之一就是预测糖尿病的分类算法。根据所用几种算法的比较结果，朴素贝叶斯和梯度提升分类算法具有其他算法的最佳值。梯度提升算法在线性样本上取得了较高的效果，准确率为77.09%，f值达到83.39%。朴素贝叶斯对随机样本测试的结果最优，准确率为 76.57%，f 度量值为 82.82%。分层样本测试结果中准确率最高的是梯度提升算法，准确率为77.34%，f值达到83.39%。
优化LHD-X地热井，以保持蒸汽供应PLTP代的稳定性
消化 - 地热业务运营中的挑战之一是由于井下降速度的下降速度，生产力下降，每年的范围为8-10％，以免增加。有几种方法可以维持地球业务的连续性，即钻井井，对研究和研究进行优化，并优化现有的地热生产井。一种快速的方法是优化具有高井口压力（WHP）的现有生产井，以通过更改尺寸或添加新管道来增加蒸汽产量，以期WHP会下降并且地热流体产生增加。PLTP Lahendong单元6由PT PGE在Minahasa Regency拥有的是利用地热流体生产出售给PLN的电力的工厂之一。PLTP单元6 LHD -Y -Y -Y -YD PLTP发电机的蒸汽供应之一中存在一个问题，因此需要通过添加并行并连接到同一主管道的新管道来需要其他LHD -X供应井。在确定优化过程中成功水平时需要进行全面的研究，因为在储层方面存在限制因素，即下降率和储层排水速率。LHD-X井可以根据研究的结果和可达性输出曲线图的数据进行优化，并使用管道应力分析（PSA）研究支持。土壤研究的研究。之所以没有这样做，是因为它位于现有的WellPad的位置，该位置是以前的数据报告。在PT PGE和Standard International中应用适用的标准成为一件重要的事情，因此可以避免使用不当设计引起的失败风险，同时优先考虑健康和环境保护（K3LL）。在Lahendong单元6 PLTP上进行的案例研究表明，使用Hysys模拟和管道压力分析（Caesar II）来确定新管道的尺寸非常精确，以便获得12个管道的大小，以降低可能损坏管道的压力下降风险。最后阶段包括拍卖过程和技术执行，重点是遵守焊接和安全标准。此过程的整个过程旨在确保发电量的蒸汽供应的可持续性并保持运营效率。
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。
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
IMAFORNI 机器烘焙部分的维护图，通过以可靠性为中心的维护方法最大限度地减少故障
是一个过程，用于确定必须采取哪些措施来确保任何实物资产能够在其当前运营的背景下继续履行其预期功能。 RCM是第三代维护行动，可以克服第二代维护行动的弱点，例如通过分析RCM系统，可以减少需要计划检修的部件数量。这意味着人力和物力方面的大幅减少，以及库存的减少
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。
NVIDIA 签署协议，在印度尼西亚培养人工智能 (AI) 人才并支持工业研究
关于 NVIDIA NVIDIA (纳斯达克股票代码：NVDA) 于 1999 年发明的 GPU 技术推动了 PC 游戏市场的增长，并为现代计算机图形学、高性能计算和人工智能带来了新的含义。 NVIDIA 在加速计算和人工智能方面的研究已经塑造了交通运输、医疗保健和制造业等万亿美元的行业，并正在推动许多其他行业的发展。如需了解更多信息，请访问以下链接https://nvidianews.nvidia.com/。