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对 IMAFORNI 机器烘烤部分进行维护映射，以可靠性为中心的维护方法最大限度地减少故障
选择一个系统并确定要分析的系统的系统边界之后，下一步就是识别系统和系统元素。识别系统和系统元素必须执行的阶段包括： 系统描述 在此系统描述中，将获得有关系统结构和系统如何工作的信息。 功能框图 该功能框图将系统元素显示为系统可分解成的功能块。了解系统如何交互以及系统如何与外部系统交互非常重要。 系统输入和输出：识别系统的输入和系统的输出。 系统工作分解结构 (SWBS) 此术语源自美国国防部的 RCM 应用，用于列出功能框图上显示的每个子系统功能的组件。
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。
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％。
开发使用转移学习方法Kasnanda 1 Star，Helmi Imaduddin 2
糖尿病性视网膜病（RD）是糖尿病的严重并发症，可能会损害视网膜并威胁视力。早期发现RD对于防止进一步的眼睛损害非常重要。为了增加这种早期检测，深度学习技术，尤其是CNN方法，已被广泛使用。本研究旨在在视网膜图像分类中实施和比较四种不同CNN体系结构的性能，即Resnet152v2，Xception，Denset201和InceptionV3，以检测RD。首先，将数据集视网膜图像分为感染RD的类别和不感染的类别。然后，使用培训数据开发和培训CNN模型以对图像进行分类。使用数据增强技术有助于增加模型的概括。训练模型后，使用单独的测试数据集进行测试以评估每个模型的性能。测试结果表明，Xception和Denset201在检测RD方面具有出色的性能，精度，精度，召回和F1得分达到96％。该评估的结果证实，深度学习技术，尤其是以CNN的形式，在支持医学诊断方面具有巨大的潜力，尤其是在检测复杂的眼睛（例如RD）方面。这些模型的使用可以为RD患者带来重大好处，从而可以更有效的早期文本和更及时的处理。抽象的糖尿病性视网膜病（DR）是糖尿病的严重并发症，可能会对视网膜造成损害并威胁视力。丹根·德米基安（Div），Penelitian Ini成员Kontribusi penting Dalam Pengembangan solusi otomatis untuk untuk诊断RD，Yang Dapat Mening-Katkan Perawatan kehatan kesehatan kesehatan kesehatan mata secara secara secara secara secara secara secara secara keseluruhan。早期发现RD对于防止进一步的眼睛损害非常重要。为了改善这种早期检测，深度学习技术，尤其是CNN方法已被广泛使用。本研究旨在在视网膜图像分类中实施和比较四种不同CNN体系结构的实现，即Resnet152v2，Xception，Densenet201和IntectionV3。首先，将视网膜图像数据集分为RD感染和非RD感染类别。然后，使用训练数据来开发和培训CNN模型以对图像进行分类。使用数据增强技术有助于改善模型的概括。训练模型后，使用单独的测试数据集进行测试以评估每个模型的性能。测试结果表明，Xception和Densenet201在检测RD方面具有出色的性能，精度，精度，召回和F1得分达到96％。此评估的结果证实，深度学习技术，尤其是以CNN的形式，在支持医学诊断方面具有巨大的潜力，尤其是在检测复杂的眼部疾病（例如RD）方面。使用这些模型可以为RD患者带来重大益处，从而实现更多效率的早期检测和更及时的治疗。因此，这项研究为RD诊断的自动解决方案的开发做出了重要贡献，这可以改善整体眼保健。
研究面向内容表征的突变和遗传变异以了解生物进化的紧迫性 Mahda Rizqina Maftuha 1 , Najira
学生在学习变异材料时存在误解和困难，导致学生的理解力和学习成果下降。教师在促进学生学习方面发挥着非常重要的作用。教师应该能够设计和使用适当的模型、方法和媒体，以便有效地进行学习，例如抽象材料或不能直接观察的材料的性质，包括突变和进化的概念。本研究的目的是将学习突变和遗传变异中的重要概念以复杂性和抽象性的形式映射出来，以理解生物进化的材料。本研究采用文献研究法。在查阅了各种文献后，对突变和基因变异的概念进行了识别和分析。因此，它可以作为教师设计学习的参考。 CoRe 中出现的一些大思想包括导致突变的因素、突变的类型、突变的影响以及遗传变异、突变、物种形成和生物多样性之间的关系，是概念化一个主题的一些重要考虑因素，在向学生传授材料的深度和广度时，教师仍然可以根据学生的学习环境条件对材料进行调整。学习必须考虑到学生和教师的条件，因此方法、模型、媒体和方法的使用在很大程度上决定了教授生物进化这一抽象课程的成功。
在简历上实施用于外壳石油销售预测的机器学习。 Harapan Karya Mandiri Bengkulu P-issn 1858-2680 E-ISSN 2723-4673
摘要预测是一种通过科学方法利用历史数据来猜测或估计将来会发生的事情的活动。CV。 Harapan Karya Mandiri预测石油销售仍以传统的方式。 传统系统的弱点是进行计算和写作中的人为错误的补充，并且在进行概括时也可能会丢失。 因此，需要一种能够预测销售的机器学习技术。 机器学习中包含的一种算法之一是k-nearest邻居。 系统实施将PHP编程语言与MySQL数据库一起使用，本研究中使用的方法是瀑布方法。 瀑布方法能够分析从旧系统的弱点中发现的需求，然后进行设计设计，并继续进行新系统的设计。 这项研究结果的结论解释说，最初使用K-Nearebled Nighbor方法的销售预测过程首先经过培训过程。 预测结果也受到训练的数据量和在这种方法中的“ k”的值的强烈影响。 关键字：机器学习，预测，k-nearest邻居。 Intisari -prediksi Merupakan Kegiatan Menduga Atau Memperkirakan Sesuatu Yang Akan Terjadi Waktu Mendatang Mendatang dengan Memanfaatkan Historis Data Melalui suatui suatu suatu Metodode Ilmiah。 CV。 Harapan Karya Mandiri Dalam Melakukan Prediksi Penjulan Oli Masih dengan cara konvensional。CV。Harapan Karya Mandiri预测石油销售仍以传统的方式。传统系统的弱点是进行计算和写作中的人为错误的补充，并且在进行概括时也可能会丢失。因此，需要一种能够预测销售的机器学习技术。机器学习中包含的一种算法之一是k-nearest邻居。系统实施将PHP编程语言与MySQL数据库一起使用，本研究中使用的方法是瀑布方法。瀑布方法能够分析从旧系统的弱点中发现的需求，然后进行设计设计，并继续进行新系统的设计。这项研究结果的结论解释说，最初使用K-Nearebled Nighbor方法的销售预测过程首先经过培训过程。预测结果也受到训练的数据量和在这种方法中的“ k”的值的强烈影响。关键字：机器学习，预测，k-nearest邻居。Intisari -prediksi Merupakan Kegiatan Menduga Atau Memperkirakan Sesuatu Yang Akan Terjadi Waktu Mendatang Mendatang dengan Memanfaatkan Historis Data Melalui suatui suatu suatu Metodode Ilmiah。CV。 Harapan Karya Mandiri Dalam Melakukan Prediksi Penjulan Oli Masih dengan cara konvensional。CV。Harapan Karya Mandiri Dalam Melakukan Prediksi Penjulan Oli Masih dengan cara konvensional。传统系统的弱点除了进行计算和研究中的人为错误，并且在概括时也可能会丢失。因此，需要一种机器学习技术，能够从机器学习中包含的内容中预测其中一种算法的销售是K-Neartiald Neighboor。使用PHP编程语言与MySQL数据库实施，本研究中使用的方法是瀑布方法。瀑布方法能够分析从旧系统的弱点中发现的需求，然后进行设计的设计，然后进行新的系统设计。从这项研究的结果中得出结论，解释说，首先通过过程
在“ CrackSafe” Web应用程序开发中应用机器学习模型，以检测贝拉·普拉蒂维（Bella Pratiwi）大楼1 *大学i
机器学习模型在Web应用程序“ CrackSafe”开发中的应用在贝拉·普拉蒂维（Bella Pratiwi）建筑物墙壁上发现迷恋1 *伊斯兰大学45 Bekasi 1 Bekasi 1电子邮件通信：Bellaprtwii25@gmail.com摘要：本研究旨在分析AI和机器学习技术在CrackSafe Web应用程序中的应用，以检测构建构建构建构建构建的构建。定性方法用于了解房屋壁上裂谷检测中的挑战，需求和潜在解决方案。裂缝和非耐药性数据集图片用于使用Yolov8训练检测模型，并使用平均平均精度（MAP），F-1得分，精度和回忆对模型进行评估。结果表明，即使仍然有改进的空间，模型也可以很好地识别裂纹。此应用程序还成功地检测了垃圾邮件，显示了建筑物维护的潜力。部署过程涉及使用烧瓶将AI模型集成到网站中。裂缝安全开发有望提高建筑物维护的效率和安全性，并降低高运营成本。关键字：人工智能；机器学习；探伤; YOLOV8摘要：本研究旨在开发利用AI和机器学习的CrackSafe Web应用程序，该研究旨在分析在CrackSafe Web应用程序中的AI和机器学习技术的实施，以检测建筑结构中的裂缝。一种定性方法用于了解检测住宅壁裂缝的挑战，需求和潜在解决方案。使用Yolov8的裂纹和非裂缝图像的数据集用于训练检测模型，并使用平均平均精度（MAP），F-1得分，精度和召回进行模型评估。结果表明该模型可以很好地识别裂纹，尽管仍然有改进的余地。该应用程序还成功地检测了Spall，证明了建筑物维护的潜力。部署过程涉及使用烧瓶将AI模型集成到网站中。裂缝保护的发展有望提高建筑物维护的效率和安全性，并降低高运营成本。关键字：人工智能；机器学习；探伤; Yolov8文章信息：提交：2024-04-20 |接受：2024-09-30 |发布：2024-10-03版权所有©2024，作者。
从天然材料数据库中基于药物的虚拟筛选，作为呈alosteric抑制剂突变体T790M/C797 EGFR，用于发现癌症药物
2 Halu Oleo大学食品科学技术系摘要肺癌是一种起源于气道或支气管上皮的主要恶性肿瘤。 癌症的发生的特征是细胞生长不正常，无限和损害正常组织细胞。 在抑制肺癌生长的受体之一是EGFR。 这项研究的目的是确定天然材料化合物作为肺癌药物的酸性抑制剂突变体T790M/C797 EGFR的活性。 这项研究是一项描述性研究计算的描述性研究，是使用配体软件的基于结构性的药物生态学建模方法，使用药物使用Autodock工具软件使用Autodock tocal进行了虚拟筛选和分子张力，该软件具有基于目标参数的根，基于目标参数的根，该词根的根部的根部的根的根的根的根，该根的根的根是根的根的根的根，根的根的根的根的根的根的根的根的根的根的根是>根的根的根的根的根的根的根 EGFR受体代码为5D41，而比较配体为57N。 研究的结果获得了药物模型的验证，即AUC值100％= 0.61，由2个水或h键供体的1个特征组成。 针对椰子数据库的基于药物的筛查可产生270,001个命中化合物。 分子拉伸的结果表明，化合物CNP0179931（3-（4-氯苯基）-n-- [（（ochahydro-1H- Quinolizin-1-基）甲基）-1H-Pyrazole-5-5-辅助酰胺具有结合的能量值（ΔG） -1H-pyrazole-5-羧酰胺（2,91 nm，可以得出结论，与天然配体相比，CNP0179931化合物具有更好的结合亲和力值，而基于氢键，Van derawal和Hydropophic Bonds的相似性，可以看到相互作用分析。2 Halu Oleo大学食品科学技术系摘要肺癌是一种起源于气道或支气管上皮的主要恶性肿瘤。癌症的发生的特征是细胞生长不正常，无限和损害正常组织细胞。在抑制肺癌生长的受体之一是EGFR。这项研究的目的是确定天然材料化合物作为肺癌药物的酸性抑制剂突变体T790M/C797 EGFR的活性。这项研究是一项描述性研究计算的描述性研究，是使用配体软件的基于结构性的药物生态学建模方法，使用药物使用Autodock工具软件使用Autodock tocal进行了虚拟筛选和分子张力，该软件具有基于目标参数的根，基于目标参数的根，该词根的根部的根部的根的根的根的根，该根的根的根是根的根的根的根，根的根的根的根的根的根的根的根的根的根的根是EGFR受体代码为5D41，而比较配体为57N。研究的结果获得了药物模型的验证，即AUC值100％= 0.61，由2个水或h键供体的1个特征组成。针对椰子数据库的基于药物的筛查可产生270,001个命中化合物。分子拉伸的结果表明，化合物CNP0179931（3-（4-氯苯基）-n-- [（（ochahydro-1H- Quinolizin-1-基）甲基）-1H-Pyrazole-5-5-辅助酰胺具有结合的能量值（ΔG） -1H-pyrazole-5-羧酰胺（2,91 nm，可以得出结论，与天然配体相比，CNP0179931化合物具有更好的结合亲和力值，而基于氢键，Van derawal和Hydropophic Bonds的相似性，可以看到相互作用分析。关键词：肺癌，EGFR，虚拟筛查，分子取
使用Greyfmea和RCA方法分析供应链风险，以改善公司Rosmalina Hanafi的运营性能
摘要公司中的供应链流动的过程将取决于拥有的供应链流的复杂性水平。供应链分配流中经常发生的风险是由于存在脆弱性而导致的，这可能会造成少量损失或损失很大的损失。pt XYZ当然通常会面临供应链中的各种风险。进行了这项研究是为了分析PT XYZ供应链的风险，并设计了缓解和控制策略。所使用的方法是确定优先级风险和RCA 5型的Greyfmea，以确定风险和设计缓解策略和处理的根本原因。使用的数据是与公司专家进行的访谈结果。使用Greyfmea计算33种风险的结果获得了从最小到最大的灰色关系的价值，然后基于Pareto 20:80的原则，其中20％的风险代表80％的风险，因此7风险是优先级。缓解策略和处理这7种风险的策略，在木材和硬板中的延迟（ES2）中，即应用正确的库存控制方法并制作SOP来采购商品。损坏热压发动机（EM16）发动机以及对Girocing Machine（EM17）的损坏，该发动机（EM17）是为了制定维护时间表，对备件进行定期检查并添加机器。。在库存数据输入错误（ES1）中，即更新仓库管理信息系统并向员工提供与SIMS相关的培训。向有许可或生病的员工（EM2），即更新工作设施，尤其是用于运营商的椅子和评估员工绩效。在产品返回中的是为残疾提供公差限制，在最终检查中加强监督，并根据包装过程中的Butsudan的颜色和变化来订单。 在对Butsudan（EP4）类型生产的需求变化中，即进行与市场需求趋势和对其他公司产品进行研究有关的研究。是为残疾提供公差限制，在最终检查中加强监督，并根据包装过程中的Butsudan的颜色和变化来订单。在对Butsudan（EP4）类型生产的需求变化中，即进行与市场需求趋势和对其他公司产品进行研究有关的研究。
Semar Rice Innovation：用于半乳腺糖尿病患者血糖管理的替代模拟水稻：模拟大米作为G
背景：糖尿病是一种非传染性疾病，患病率增加。通过饮食管理是一个挑战，尤其是由于安全且营养丰富的食物选择。Semar Rice是为解决糖尿病患者提供健康食品替代品的解决方案的开发。目标：这项研究的目的是用紫色的红薯，肉桂和牛奶骨头的组合以模拟米的形式创建创新的食品，作为糖尿病患者的替代食品。方法：这项研究使用了研究和开发方法与实验室测试进行营养分析。该研究是在XYZ University的食品营养和卫生实验室进行的。对10名20-23岁的健康受访者进行了有机摄影测试。测试了三种配方，即A（35:35:30），B（60:20:20）和C（40:30:30）。与白米相比，通过测量受访者的血糖反应来测量受访者的血糖反应来测试血糖指数。结果：实验室测试结果表明，样品含有56.88％的碳水化合物，6.03％的脂肪，12.26％的蛋白质，2.82％的葡萄糖和3.35％的蔗糖。semar大米的一部分为297.4克，血糖指数为82.20，血糖负荷为49.78，尽管结果有所不同，因为一些受访者没有遵循血糖检查程序。有组织的测试显示了香气3，味道和质地3.1和颜色3.5的得分。Semar Rice还符合SNI 6128-2015水分和碳水化合物含量的标准。结论：这项研究的结论表明，与白米相比，Beras Semar的指数血糖低。对10名受访者进行索引血糖测试后，如果受访者的葡萄糖水平在食用Beras Semar后比白米更稳定，则会出现结果。关键词模拟稻，糖尿病，替代食品