Laporan ini merangkum hasil percobaan yang dilakukan untuk memenuhi mata kuliah Dasar Ilmu Tanah. Percobaan meliputi pengambilan sampel tanah, analisis morfologi, kadar lengas, bahan organik, kapur, tekstur, struktur, konsistensi, dan pH tanah. Hasil analisis digunakan untuk mengetahui karakteristik fisik dan kimia tanah di lahan percobaan.
This document discusses using support vector machines (SVM) for anomaly detection, specifically for credit card fraud detection. It contains the following key points:
1. SVM is a supervised machine learning technique that can be used for anomaly detection tasks like fraud detection. It works by mapping data to a higher dimensional space to find a hyperplane that maximizes separation between classes.
2. The document evaluates SVM for credit card fraud detection using real transaction data and compares it to other techniques like neural networks and clustering. SVM achieved higher accuracy and lower false positive rates than these other methods.
3. A theoretical comparison found that SVM requires no parameter tuning, works well in high dimensions, and has lower computational cost than neural networks and
Este documento parece ser un informe de varias páginas. No hay información sustantiva proporcionada en el texto dado, solo una lista de números de página. Por lo tanto, no es posible proporcionar un resumen significativo con la información proporcionada.
Laporan ini merangkum hasil percobaan yang dilakukan untuk memenuhi mata kuliah Dasar Ilmu Tanah. Percobaan meliputi pengambilan sampel tanah, analisis morfologi, kadar lengas, bahan organik, kapur, tekstur, struktur, konsistensi, dan pH tanah. Hasil analisis digunakan untuk mengetahui karakteristik fisik dan kimia tanah di lahan percobaan.
This document discusses using support vector machines (SVM) for anomaly detection, specifically for credit card fraud detection. It contains the following key points:
1. SVM is a supervised machine learning technique that can be used for anomaly detection tasks like fraud detection. It works by mapping data to a higher dimensional space to find a hyperplane that maximizes separation between classes.
2. The document evaluates SVM for credit card fraud detection using real transaction data and compares it to other techniques like neural networks and clustering. SVM achieved higher accuracy and lower false positive rates than these other methods.
3. A theoretical comparison found that SVM requires no parameter tuning, works well in high dimensions, and has lower computational cost than neural networks and
Este documento parece ser un informe de varias páginas. No hay información sustantiva proporcionada en el texto dado, solo una lista de números de página. Por lo tanto, no es posible proporcionar un resumen significativo con la información proporcionada.
Hành vi tình dục không an toàn và các yếu tố liên quan trong nhóm nam quan hệ...Man_Ebook
Hành vi tình dục không an toàn và các yếu tố liên quan trong nhóm nam quan hệ tình dục đồng giới tại Hà Nội năm 2009-2010
Liên hệ tài tài liệu (Free): https://www.facebook.com/man.trl/
kl_HOÀN THIỆN CÔNG TÁC ĐÁNH GIÁ THỰC HIỆN CÔNG VIỆC TẠI CÔNG TY CỔ PHẦN ĐẦU T...Luận Văn Uy Tín
Luận Văn Uy Tín cung cấp dịch vụ viết thuê luận văn thạc sĩ, tốt nghiệp, báo cáo thực tập, hoàn tiền 100% nếu bài bị đánh rớt, bảo mật thông tin, giao bài đúng hạn.
Hành vi tình dục không an toàn và các yếu tố liên quan trong nhóm nam quan hệ...Man_Ebook
Hành vi tình dục không an toàn và các yếu tố liên quan trong nhóm nam quan hệ tình dục đồng giới tại Hà Nội năm 2009-2010
Liên hệ tài tài liệu (Free): https://www.facebook.com/man.trl/
kl_HOÀN THIỆN CÔNG TÁC ĐÁNH GIÁ THỰC HIỆN CÔNG VIỆC TẠI CÔNG TY CỔ PHẦN ĐẦU T...Luận Văn Uy Tín
Luận Văn Uy Tín cung cấp dịch vụ viết thuê luận văn thạc sĩ, tốt nghiệp, báo cáo thực tập, hoàn tiền 100% nếu bài bị đánh rớt, bảo mật thông tin, giao bài đúng hạn.
Tieng anh tre em - Summer School - Don du tuyen giao vu
1. ĐƠN DỰ TUYỂN
GIÁO VỤ_______________________________________________________________________________________________
Ứng viên hoàn thành đầy đủ các mục trong đơn này.
(Đề nghị phần thông tin cần điền không đánh mầu đen)
Trang 1
A. THÔNG TIN CÁ NHÂN.
Họ và tên: Phạm Phương Thanh Giới tính: Nữ
Ngày sinh: Tình trạng hôn nhân:
Số CMTND: Nơi cấp/ Ngày cấp:
Địa chỉ thường trú:
Địa chỉ hiện tại:
Số điện thoại: Di động:
Email:
Tên người và địa chỉ liên hệ trong trường hợp khẩn cấp:
Thành phần gia đình (Bố/ Mẹ/ Vợ( Chồng) Anh, chị em ruột)
Họ và tên Quan hệ Năm sinh Nơi ở
B. THÔNG TIN THAM KHẢO
Anh/ chị vui lòng cho biết người tham khảo làm việc gần đây nhất biết rõ về quá trình làm việc của anh/ chị mà
Summer School có thể tham khảo.
Tên: Tên:
Chức danh: Chức danh:
Cơ quan: Cơ quan:
Số điện thoại: Số điện thoại:
Email: Email:
Dán ảnh tại đây
2. ĐƠN DỰ TUYỂN
GIÁO VỤ______________________________________________________________________________________________
Trang 2.
C. QUÁ TRÌNH HỌC TẬP VÀ ĐÀO TẠO
Tính từ khi học cấp hai và bao gồm cả các khóa đào tạo khác
Tên trường/ Đơn vị đào tạo
Thời gian
Chuyên ngành
Kết quả học tập/ Bằng
cấp/ chứng chỉTừ Đến
D. TRÌNH ĐỘ NGOẠI NGỮ
Ngoại ngữ Nghe Nói Đọc Viết Các chứng chỉ (nếu có)
E. TRÌNH ĐỘ TIN HỌC
Các ứng dụng máy tính Anh/ Chị quen sử dụng ( ghi rõ ứng dụng thành thạo nhất) & kỹ năng tìm kiếm trên internet.
F. KINH NGHIỆM LÀM VIỆC
Thời gian
Đơn vị/ cá nhân anh chị đã
làm việc cùng
Chức danh Nhiệm vụ chính Thành tích
3. ĐƠN DỰ TUYỂN
GIÁO VỤ______________________________________________________________________________________________
Trang 3.
Mô tả chi tiết thêm về kinh nghiệm giảng dạy (nếu có)
Cho biết một số hoạt động xã hội/ ngoại khóa anh/ chị từng tham gia.
Anh/ chị có sẵn sàng làm ngoài giờ hành chính và vào cuối tuần không?
(Ghi rõ khoảng thời gian và ngày nếu có thể)
G. THÔNG TIN KHÁC
Mô tả ngắn gọn về kỹ năng/ khả năng, tính cách, điểm mạnh, điểm yếu của bản thân.
Kỹ năng/ Khả năng:
Tính cách:
Điểm mạnh:
Điểm yếu:
Anh/ chị biết thông tin về đợt tuyển dụng này qua (Mối quan hệ cá nhân/ Internet…):
Tôi xin cam đoan những thông tin cung cấp trên đây là chính xác và đầy đủ về cá nhân, quá trình làm việc.
Tôi chấp thuận việc điều khảo sát những thông tin sức khỏe hoặc các vấn đề liên quan khác cần cho quá trình
tuyển dụng.
Tôi xin chịu hoàn toàn trách nhiệm nếu những thông tin trên sai lệch.
