Bibliographic record
Abstract
Hak paten dari produk yang kami buat ini dimiliki oleh perusahaan “ Sanak Lampung.Inc “ , berasal dari bahasa lampung yang artinya ialah Anak Lampung. Kenapa kami memberi nama perusahaan kami “ Sanak Lampung.Inc “ karena produk yang kami buat ini hasil karya dari kreatifitas anak-anak Lampung. Produck ini dibuat pada tahun 2018 oleh 5 anak Lampung.Merk Dagang :Kami membuat produk ini dengan menggunakan nama “MUKHANAI” berasal dari bahasa Lampung yaitu gabungan dari kata “ MULI” dan “ Mekhanai “ .Muli sendiri dapat diartikan sebagai Gadis sedangkan Makhanai sendiri dapat diartikan sebagai Bujang. Jadi maksud dari kata MUKHANAI dalam merk kami ialah, bahwa super komputer ini diciptakan oleh Gadis Bujang Lampung . MUKHANAI SERI A001.Pasal 28(1) Ciptaan-ciptaan yang menggunakan sarana produksi berteknologi tinggi, khususnya di bidang cakram optik (optical disc), wajib memenuhi semua peraturan perizinan dan persyaratan produksi yang ditetapkan oleh instansi yang berwenang.(2) Ketentuan lebih lanjut mengenai sarana produksi berteknologi tinggi yang memproduksi cakram optik sebagaimana diatur pada ayat (1) diatur dengan Peraturan PemerintahMASA BERLAKU HAK CIPTAPasal 29(1) Hak Cipta atas Ciptaan:a. buku, pamflet, dan semua hasil karya tulis lain;b. drama atau drama musikal, tari, koreografi;Penemu blackbery . Mike Lazaridis. Lahir 14 Maret 1961, di Istambul Turki. Orangtuanya berdarah Yunani. Pada usia lima tahun, ia ikut keluarganya pindah ke Kanada. Mereka menetap di Windsor, Ontario. Mike sudah menunjukkan bakat, kepintaran dan ketekunannya sejak usia 12 tahun, di tahun 1979, dia memenangkan hadiah dari Perpustakaan Umum Windsor karena ia telah membaca semua buku sains koleksi perpustakaan tersebut. Sejak kecil ia candu membaca
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.664 | 0.634 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; the direct Gemma label and the distilled Codex classifier agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".