PEMANFAATAN TEKNOLOGI DRONE GUNA MENDUKUNG TUGAS PENYELIDIKAN SATUAN ZENI TNI AD
Notice bibliographique
Résumé
Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi merebak ke segala lini kehidupan. Hal tersebut juga menjadi tantangan dalam dunia militer, salah satunya yaitu pemanfaatan teknologi drone untuk melaksanakan penyelidikan, pemetaan, dan pengawasan wilayah dalam mendukung tugas penyelidikan bagi satuan Zeni TNI AD. Drone atau Pesawat Udara Tanpa Awak (Unmanned Aerial Vehicle, UAV). Pemanfaatan drone untuk mendukung tugas penyelidikan zeni karena kondisi pelaksanaan tugas penyelidikan zeni Satuan Zeni TNI AD masih dilakukan secara manual dan belum ada kebijakan penggunaan drone serta personel dan taktiknya yang belum disiapkan. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji keuntungan, tantangan, dan saran rekomendasi terkait pemanfaatan drone dalam mendukung tugas penyelidikan Satuan Zeni TNI AD. Penelitian menggunankan metode kualitatif dengan pengumpulan data melalui studi pustaka dan observasi lapangan yang dianalisis secara deskripsi analisis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa reformasi teknologi drone di tubuh Satuan Zeni adalah keniscayaan yang harus segera diwujudkan karena dengan pemanfaatan drone akan menghemat waktu, lebih aman dan lebih akurat atas hasil penyelidikan zeni yang dilakukan oleh prajurit Zeni TNI AD.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».