Exqrch/javanese-Komodo-pixelgpt huggingface dataset:
Nalika periode punika, perusahaan dados pemasok dominan mikroprosesor PC saha dipuntepang kanthi taktik ingkang agresif saha anti-kompetitif kangge mempertahankan posisi pasaripun, mliginipun nglawan AMD, sarta ugi berjuang kaliyan Microsoft kangge ngontrol arah saking industri PC
Wiwit taun 2000-an saha mliginipun akhir 2010-an, Intel ngadhepi persaingan ingkang saya ageng saking AMD, ngantos nyebabaken mudunipun ingkang signifikan ing dominasi saha pangsa pasaripun ing pasar PC
Nanging, kanthi pangsa pasar 68.4% ing taun 2023, Intel taksih mimpin pasar x86 kanthi margin ingkang wiyar.
(AMD) punika perusahaan multinasional Amerika saha perusahaan semikonduktor fabless ingkang mapan ing Santa Clara, California, ingkang ngembangaken prosesor komputer lan teknologi ingkang gegayutan kangge pasar bisnis lan konsumen
Produk utami AMD kalebet mikroprosesor, chipset motherboard, prosesor embedded, lan prosesor grafis kangge server, workstation, komputer pribadi, lan aplikasi sistem embedded
AMD ugi sampun ngembangaken pasar enggal, kadosta pasar pusat data, gaming, lan komputasi kinerja inggil
Prosesor AMD dipunginakaken ing maneka werni piranti komputasi, kalebet komputer pribadi, server, laptop, lan konsol game
Sinaosa awalipun memproduksi prosesoripun piyambak, perusahaan lajeng ngalihtugasaken produksinipun, sasampunipun GlobalFoundries dipunpisah ing taun 2009
Kanthi akuisisi Xilinx ing taun 2022, AMD nawakaken produk field-programmable gate array
AMD dipunadadosaken ing taun 1969 dening Jerry Sanders lan kelompok ahli teknologi sanes
Produk awal perusahaan utamanipun inggih punika chip memori lan komponen sanes kangge komputer
Ing taun 1975, AMD mlebet ing pasar mikroprosesor, bersaing kaliyan Intel, rival utaminipun ing industri punika
Ing awal taun 2000-an, perusahaan ngalami pertumbuhan lan kasuksesan ingkang signifikan, amargi posisi kiyatipun ing pasar PC lan kasuksesanipun prosesor Athlon lan Opteron
Nanging, perusahaan ngadhepi tantangan ing akhir taun 2000-an lan awal taun 2010-an, amargi rekaos ngetutaken Intel ing lomba ngasilaken prosesor ingkang langkung cepet lan kiyat.
LinkedIn LinkedIn punika platform media sosial ingkang fokus dhateng bisnis lan padamelan ingkang mlampah kanthi ngginakaken situs web lan aplikasi seluler
Platform punika dipunluncuraken nalika tanggal 5 Mei 2003 dening Reid Hoffman lan Eric Ly
Wiwit Desember 2016, LinkedIn sampun dados anak perusahaan ingkang dipunkuwaosi dening Microsoft
Platform punika dipunginakaken kangge networking profesional lan pengembangan karir, sarta ngidini pados padamelan kangge masang CV-nipun lan perusahaan kangge masang lowongan kerja
Wiwit taun 2015, kathah pendapatan perusahaan ingkang asalipun saking nyade akses informasi babagan anggotanipun dhateng para recruiter lan sales profesional
LinkedIn gadhah langkung saking 1 miliar anggota ingkang ndhaftar saking langkung saking 200 negara lan wilayah
LinkedIn ngidini para anggota (karyawan lan perusahaan) ndamel profil lan ngubungaken setunggal kaliyan sanesipun ing salebeting jejaring sosial online ingkang saged makili hubungan profesional ing donya nyata
Anggota saged ngundang sinten kemawon (saged anggota ingkang sampun wonten utawi dereng) supados dados koneksi
LinkedIn ugi saged dipunginakaken kangge ngatur acara offline, gabung klompok, nyerat artikel, masang lowongan kerja, masang foto lan video, lan sanesipun
LinkedIn mliginipun cocok sanget kangge personal branding, ingkang miturut Sandra Long, nglibataken "ngatur kanthi aktif citra lan nilai unik setunggal tiyang" kangge posisikaken dhirinipun kangge kesempatan karir
LinkedIn sampun nglampahi evolusi saking namung dados platform kangge pados padamelan dados jejaring sosial ingkang maringi kesempatan dhateng pangguna kangge ndamel merek pribadi
Pelatih karir Pamela Green ngandharaken merek pribadi minangka "pengalaman emosional ingkang panjenengan kersakaken tiyang supados ngraosaken minangka asil saking interaksi kaliyan panjenengan," lan profil LinkedIn minangka salah satunggaling aspek saking merek punika
Laporan ingkang kontras nyaranaken bilih merek pribadi inggih punika "persona ingkang madhep dhateng publik, ingkang dipuntampilaken ing LinkedIn, Twitter, lan jejaring sosial sanesipun, ingkang nedahaken keahlian lan ngupakara koneksi enggal." LinkedIn ugi ngidini pangguna kangge neliti perusahaan, organisasi nirlaba, lan pamarentah ingkang saged narik kawigatosan kangge dipunpakaryo
Ngetik nami perusahaan utawi organisasi ing kothak pencarian ndadosaken data pop-up babagan perusahaan utawi organisasi kasebut njedul
Data kasebut saged ngemot rasio karyawan estri dhateng jaler, persentase jabatan/posisi ingkang paling umum ingkang dipuncepeng ing salebeting perusahaan, lokasi kantor pusat lan kantor perusahaan, sarta dhaftar karyawan ingkang taksih aktif lan mantan karyawan
Nalika Juli 2011, LinkedIn ngluncuraken fitur enggal ingkang ngidini perusahaan ngemot tombol "Apply with LinkedIn" ing kaca lowongan kerja.[138] Plugin enggal punika ngidini calon karyawan kangge nlamar posisi ngginakaken profil LinkedIn-ipun minangka resume
Anthropic Anthropic PBC inggih punika perusahaan startup teknologi kacerdasan gawean (AI) ingkang adhedhasar ing Amerika Serikat, dipun dirikan ing taun 2021
Perusahaan punika neliti lan ngembangaken AI kangge "ngelmu sifat-sifat keamananipun ing wates teknologi" lan ngginakaken panaliten punika kangge ngelar model ingkang aman lan handal kangge masarakat
Anthropic sampun ngembangaken kulawarga model basa ageng (LLM) ingkang dipunsebat Claude minangka pesaing saking ChatGPT-ipun OpenAI lan Gemini-nipun Google
Anthropic dipunwiwit dening mantan anggota OpenAI, Daniela Amodei lan Dario Amodei
Ing September 2023, Amazon ngumumaken investasi ngantos $4 milyar, lajeng dipun susul dening komitmen $2 milyar saking Google ing wulan salajengipun
Miturut Anthropic, ancasipun perusahaan inggih punika neliti keamanan lan kehandalan sistem kecerdasan buatan
Sedherek Amodei kalebet tiyang-tiyang ingkang medal saking OpenAI amargi beda arah, mliginipun babagan usaha OpenAI kaliyan Microsoft ing taun 2019
Anthropic ngedegaken perusahaan minangka perusahaan manfaat publik ("public-benefit corporation;" PBC) Delaware, ingkang meksa perusahaan njagi keseimbangan antawis kepentingan pribadi lan publik
Anthropic punika "Long-Term Benefit Trust", entitas ingkang asalipun saking perusahaan ingkang meksa direktur perusahaan supados njumbuhaken prioritas perusahaan kaliyan manfaat publik tinimbang profit ing kahanan "ekstrim" "risiko bencana"
Claude inggih punika kulawarga model basa ageng ingkang dipun kembangaken dening Anthropic
Model ingkang sepisanan dipun luncuraken ing Maret 2023
Claude 3, ingkang dipun luncuraken ing Maret 2024, ugi saged nganalisis gambar
Model-model Claude inggih punika transformer generatif ingkang dipunlatih saderengipun ("generative pretrained transformer")
Piyambakipun sampun dipun latih saderengipun kangge mrediksi tembung salajengipun ing teks ingkang kathah
Model-model Claude lajeng dipun latih malih ngginakaken paradigma Constitutional AI kanthi ancas ndamel piyambakipun migunani, jujur, lan boten mbebayani
Anthropic ing wiwitan ngluncuraken kalih versi modelipun, Claude lan Claude Instant, ing Maret 2023, kanthi ingkang kaping kalih langkung entheng
Iterasi salajengipun, Claude 2, dipun luncuraken ing Juli 2023
Beda kaliyan Claude, ingkang namung saged dipun ginakaken dening pangguna tartamtu, Claude 2 saged dipun ginakaken dening masarakat umum
Claude 3 dipun luncuraken tanggal 4 Maret 2024, kanthi ngumumaken tiga model basa: Opus, Sonnet, lan Haiku
Model Opus inggih punika ingkang paling ageng lan paling sae - miturut Anthropic, piyambakipun nglangkungi model-model pangareping OpenAI (GPT-4, GPT-3.5) lan Google (Gemini Ultra)
Sonnet lan Haiku inggih punika model sedhengan lan alit Anthropic
Sedaya tiga model kasebat saged nampi input gambar
Amazon sampun nggabungaken Claude 3 dhateng Bedrock, platform ingkang adhedhasar Amazon Web Services kangge layanan AI awan.
Pusat data Pusat data inggih punika satunggaling gedung, ruang ingkang dipun-khususaken wonten salebetipun satunggaling gedung, utawi kelompok gedung ingkang dipun-ginakaken kangge nyimpen sistem komputer lan komponenipun, kados ta sistem telekomunikasi lan panyimpenan komputer
Amargi operasi TI wigati sanget kangge kalajenganing bisnis, pusat data lumrahipun ngandhut komponen lan infrastruktur cadangan utawi pendukung kangge pawontening listrik, sambungan komunikasi data, kontrol lingkungan (contohipun, air conditioner, pemadam kebakaran), lan maneka piranti keamanan
Satunggaling pusat data ageng inggih punika operasi skala industri ingkang ngginakaken listrik semanten kathahipun kaliyan satunggaling kitha alit
Konsumsi listrik pusat data global ingkang diestimasi ing taun 2022 inggih punika 240-340 TWh, utawi kirang langkung 1-1.3% saking permintaan listrik global
Angka punika boten kalebet energi ingkang dipun-ginakaken kangge nambang mata uang kripto, ingkang diestimasi kirang langkung 110 TWh ing taun 2022, utawi tambahan 0.4% saking permintaan listrik global
Standar Infrastruktur Telekomunikasi kangge Pusat Data saking "Telecommunications Industry Associatio"n netepaken syarat minimal kangge infrastruktur telekomunikasi pusat data lan ruang komputer kalebet pusat data perusahaan panyewa tunggal lan pusat data hosting Internet panyewa kathah
Topologi ingkang dipunkajengaken ing dokumen punika dipunangkah saged ditrapaken kangge pusat data mawi ukuran menapa kemawon
Telcordia GR-3160, NEBS Requirements for "Telecommunications Data Center Equipment and Spaces", nyukani panduan kangge ruang pusat data ing salebeting jaringan telekomunikasi, lan syarat lingkungan kangge peralatan ingkang badhe dipunpasang ing ruang-ruang punika
Kriteria punika dipunrembag sesarengan dening Telcordia lan wakil industri
Kriteria punika saged ditrapaken ing ruang pusat data ingkang nyimpen peralatan pemrosesan data utawi teknologi informasi
Peralatan punika saged dipun-ginakaken kangge:
Telekomunikasi Telekomunikasi inggih menika transmisi informasi kanthi kesegeraan ingkang saged dipuntandhingaken kaliyan komunikasi adu-arep ("face-to-face")
Saengga, teknologi komunikasi ingkang alon kadosta layang pos lan tabung pneumatik boten kalebet wonten ing definisi menika
Kathah media transmisi ingkang sampun dipunginakaken kangge telekomunikasi ing salebeting sejarah, saking isyarat asap, mercusuar, telegraf semaphore, bendera isyarat, lan heliograf optik dumugi kabel lan angkasa kosong ingkang dipundamel kangge nyaluraken sinyal elektromagnetik
Jalur transmisi menika saged dipunperang dados saluran komunikasi kangge multiplexing, saengga setunggal media saged ngirim pinten-pinten sesi komunikasi kanthi sesarengan
Pinten-pinten cara komunikasi jarak tebih saderengipun jaman modern ngginakaken suwanten kadosta kodhe tabuhan genderang, tiupan terompet, lan pluit
Teknologi jarak tebih ingkang dipunpanggihaken ing abad ka-20 lan ka-21 umumipun ngginakaken tenaga listrik, lan kalebet telegraf, tilpun, televisi, lan radio
Jaringan telekomunikasi awal ngginakaken kabel logam minangka media kangge ngirim sinyal
Jaringan menika dipunginakaken kangge telegraf lan telepon ing pinten-pinten dekade
Ing dekade kapisan abad ka-20, revolusi wonten ing komunikasi nirkabel dipunwiwiti kanthi terobosan-terobosan kalebet ingkang dipuntindakaken wonten ing komunikasi radio dening Guglielmo Marconi, ingkang pikantuk Hadiah Nobel wonten ing Fisika taun 1909
Pelopor awal sanes ing telekomunikasi elektrik lan elektronik kalebet panemu telegraf Charles Wheatstone lan Samuel Morse, kathah panemu lan pangembang telepon kalebet Antonio Meucci lan Alexander Graham Bell, panemu radio Edwin Armstrong lan Lee de Forest, sarta panemu televisi kadosta Vladimir K
Wiwit dekade 1960-an, penyebaran teknologi digital nyebabaken komunikasi suwanten sansaya kathah dipuntambahi data
Keterbatasan fisik saking media logam njalari pangembangan serat optik
Internet, minangka teknologi ingkang boten gumantung kaliyan media menapa mawon, nyediakaken akses global dhateng layanan kangge pangguna individual lan langkung nyuda watesan lokasi lan wekdal wonten ing komunikasi.
Predasi Predasi inggih menika interaksi biologis ing pundi satunggal organisme, dipunwastani predator, mejahi saha nedha organisme sanes, dipunwastani mangsa
Menika kalebet salah satunggaling kulawarga saking tumindak nedha ingkang umum, kalebet parasitisme saha mikropredasi (ingkang limrahipun boten mejahi inangipun) saha parasitoidisme (ingkang tansah mejahi, ing pungkasanipun)
Menika beda saking ngemut bangkai, sanajan kathah predator ugi ngemut bangkai; menika nyarup kaliyan herbivora, amargi predator wiji saha pamangan woh ingkang ngrusak kalebet predator
Ing tingkat ingkang paling dhasar, predator mejahi saha nedha organisme sanes
Ananging, konsep predasi menika wiyar, dipuntetepaken kanthi beda ing konteks ingkang beda, saha kalebet mawarni-warni cara nedha; sanesipun, sawetawis sesambetan ingkang nyebabaken pejahing mangsa boten mesthi dipunsebat predasi
Setunggal parasitoid, kados tawon ichneumon, ngendhog ing utawi ing inangipun; tigan netes dados larva, ingkang nedha inang, saha tamtu kemawon inang menika pejah
Ahli zoologi limrahipun nyebat menika minangka wujud parasitisme, sanajan parasit dipunanggep boten mejahi inangipun
Predator saged dipunbedakaken saking parasitoid ing babagan gadhah mangsanipun kathah, dipuncepeng ing salebeting gesangipun, dene larva parasitoid namung gadhah setunggal, utawi saora-oranipun gadhah pasokan tedhanipun ingkang dipuncawisaken namung ing setunggal kalodhangan
Predator saged dipuntemokaken ing maneka warna organisme, kalebet artropoda lan tetuwuhan
Menika asring dipunpanggihaken ing antawisipun serangga, kalebet walang sembah, kinjeng, saha semut
Ing sawetawis spesies kados laron alder, namung larvaipun ingkang dados predator (seranggane boten nedha)
Laba-laba kalebet predator, sarta invertebrata ing dharatan kados kalajengking; kelabang; sawetawis tungau, bekicot saha lunjar; nematoda; sarta cacing planaria
Ing lingkungan seganten, kathah cnidaria (tuladhanipun ubur-ubur, hidroid), ctenophora (ubur-ubur sisir), echinodermata (tuladhanipun lintang seganten, landak seganten, dolar wedhi, sarta mentimun seganten) sarta cacing gepeng kalebet predator
Sawetawis tetuwuhan, kados wit kendi, kekrek Venus saha sundew, kalebet karnivora saha nedha serangga
Cara predasi dening tetuwuhan menika maneka warna ananging asring ngginakaken jebakan pangan, stimulasi mekanis, saha impuls listrik kangge nyepeng saha nedha mangsanipun
Sawetawis jamur karnivora nyepeng nematoda kanthi ngginakaken jebakan aktif awujud cincin ingkang nyiyut, utawi jebakan pasif kanthi struktur adhesif.
Pebangkai Pebangkai inggih punika kewan ingkang nedha kewan ingkang sampun pejah saking sebab sanes predasi utawi sampun dipunpejahi dening predator sanes
Sinaosa pebangkai limrahipun ngacu ing karnivora ingkang nedha bangkai, nanging ugi minangka tindak-tanduk nedha herbivora
Pebangkai gadhah peran ingkang wigati ing ekosistem kanthi nedha bangkai kewan lan tetuwuhan
Organisme pengurai lan detritivor nyampurnakaken proses menika, kanthi nedha sisa-sisa ingkang dipuntilar dening pebangkai
Pebangkai mbantu ngalahaken owahing sumbering pangan ing lingkungan
Proses lan laju pebangkai dipunpengaruhi dening faktor biotik lan abiotik, kadosta ukuran bangkai, habitat, suhu, lan mangsa
Pebangkai nggadhahi peran ingkang dhasar ing lingkungan lumantar nyingkiraken organisme ingkang bosok, minangka pelayanan sanitasi alami
Sinaosa pengurai mikroskopis lan invertebrata ngurai kewan ingkang sampun pejah dados bahan organik sederhana ingkang dipunginakaken dening ototrof sakiwa tengenipun, pebangkai mbantu njagi energi lan nutrisi ingkang dipunpikantuk saking bangkai ing tingkat tofika inggil, lan saged nyebaraken energi lan gizi langkung tebih saking lokasi bangkai tinimbang pengurai
Kathah-kathahipun kewan pebangkai inggih punika pebangkai fakultatif ingkang pikantuk kathah sanget panganipun lumantar cara sanes, mliginipun predasi
Kathah kewan karnivora ageng ingkang asring moro, kadosta hyena lan jackal, nanging ugi kewan ingkang jarang dipunanggep minangka pebangkai, kadosta singa Afrika, macan tutul, lan serigala badhe pebangkai menawi dipunparingi kesempatan
Kewan-kewan menika ugi saged ngginakaken ukuran lan kasar-kasaripun kangge nggiris pemburu asli (cheetah minangka korban ingkang kathah, tinimbang pelaku)
Meh sedaya pebangkai ingkang ukuranipun langkung ageng saking serangga inggih punika predator lan badhe moro menawi bangkai ingkang wonten boten cekap, amargi sakedhik ekosistem ingkang nyawisaken kewan ingkang pejah sepanjang taun kangge njagi kewan pebangkai kanthi pangan punika kemawon
Kewan pebangkai kadosta segawon lan gagak asring ngginakaken roadkill
Owah-owahan ing komunitas pebangkai saged nyebabaken owah-owahan ingkang drastis ing komunitas pebangkai umum, ngurangi pelayanan ekosistem lan gadhah dampak ingkang mbebayani tumrap kewan lan manungsa
Reintroduksi serigala abu-abu ("Canis lupus") ing Yellowstone National Park ing Amerika Serikat nyebabaken owah-owahan ingkang drastis ing komunitas pebangkai ingkang wonten, ngasilaken pasokan bangkai kangge kathah spesies mamalia lan manuk
Semanten ugi, mudunipun manuk hereng ("vulture") ing India nyebabaken mindhakipun spesies oportunis kadosta segawon liar lan tikus
Wontenipun kekalih spesies ing bangkai nyebabaken mindhakipun penyakit kadosta rabies lan penyakit pes ing satwa liar lan ternak, amargi segawon liar lan tikus minangka penular penyakit kasebat
Mindhakipun penularan penyakit sampun dipuntingali ing pebangkai mamalia ing Kenya amargi ngurangipun populasi manuk wulung ing daerah kasebat, amargi ngurangipun populasi manuk hereng nyebabaken mindhakipun gunggungipun pebangkai mamalia ing bangkai tartamtu sesarengan kaliyan wekdal ingkang dipuntampi ing bangkai.
TensorFlow TensorFlow punika perpustakaan piranti lunak ingkang mboten mbayar lan mbikak sumber kangge sinau mesin lan intelijensia buatan
Saged dipunginakaken wonten ing mawarni-warni tugas ananging gadhah fokus ingkang mligi wonten ing gladhen lan inferensi jaringan neural ingkang lebet
Dipunkembangaken dening tim Google Brain kangge pangginaan internal Google wonten ing panaliten lan produksi
Versi awal dipunluncuraken kanthi lisensi Apache 2.0 wonten ing taun 2015
Google ngrilisaken versi ingkang dipunanyaraken, TensorFlow 2.0, wonten ing September 2019
TensorFlow saged dipunginakaken wonten ing mawarni-warni basa pemrograman, kalebet Python, JavaScript, C++, lan Java, nggampilaken panggnaanipun wonten ing maneka aplikasi wonten ing kathah sektor
TensorFlow punika sistem generasi kaping kalih Google Brain, nggantosaken DistBelief ingkang khusus ingkang kawiwitan wonten ing taun 2011
Pangginaanipun ngrembaka kanthi cepet wonten ing perusahaan Alphabet ingkang maneka warna wonten ing panaliten lan aplikasi komersial
Google salajengipun ngatur kathah ilmuwan komputer, kalebet Jeff Dean lan Geoffrey Hinton, kangge nyederhanakaken lan ngerefaktor codebase DistBelief dados perpustakaan tingkat aplikasi ingkang langkung cepet lan langkung kiyat, ingkang dados TensorFlow
Versi 1.0.0 dipunrilisaken wonten ing tanggal 11 Februari 2017
Komputasi TensorFlow dipunserat minangka grafik aliran data ingkang gadhah status
Asma TensorFlow asalipun saking operasi ingkang dipuntindakaken dening jaringan neural kados mekaten wonten ing array data multidimensi, ingkang dipunsebat tensor
Nalika Konferensi Google I/O wonten ing Juni 2016, Jeff Dean ngendika bilih 1.500 repositori wonten ing GitHub nyebataken TensorFlow, ingkang namung 5 asalipun saking Google
AutoDifferentiation punika proses kangge ngitung gradien vektor saking model kanthi otomatis sehubungan kaliyan saben parameteripun
Kanthi fitur punika, TensorFlow saged ngitung gradien kangge parameter wonten ing model kanthi otomatis, ingkang migunani kangge algoritma kados backpropagation ingkang mbetahaken gradien kangge ngoptimalaken kinerja
Kangge nindakaken punika, framework kedah nglacak urutan operasi ingkang dipuntindakaken dhateng Tensor input wonten ing model, lan salajengipun ngitung gradien sehubungan kaliyan parameter ingkang trep
TensorFlow ngemot mode "eksekusi eager", ingkang tegesipun operasi dipunevaluasi langsung tinimbang dipuntambahaken dhateng grafik komputasi ingkang dipuneksekusi salajengipun
Kode ingkang dipuneksekusi kanthi eager saged dipunteliti langkah demi langkah lewat debugger, amargi data dipuntambahi wonten ing saben baris kode tinimbang salajengipun wonten ing grafik komputasi
Paradigma eksekusi punika dipunanggep langkung gampil kangge didebug amargi transparansi langkah demi langkahipun.
Membran Membran inggih punika sawijining penghambat ingkang selektif; membran ngidini saperangan bab langkung nanging mbendhung bab sanesipun
Bab-bab menika saged molekul, ion, utawi partikel alit sanesipun
Membran saged dipungolongaken dados membran sintetis saha membran biologis
membran biologis kalebet membran sel (perangkat njawi sel utawi organel ingkang ngidini lumebetipun bahan-bahan tartamtu); membran inti, ingkang nutupi inti sel; saha membran jaringan, kadosta membran lendir saha membran seros
Membran sintetis dipundamel dening manungsa kangge dipunginakaken wonten ing laboratorium saha industri (kadosta pabrik kimia)
Konsep membran sampun dipunmangertosi wiwit abad kaping wolulas nanging boten kathah dipunginakaken saknjawining laboratorium ngantos pungkasaning Perang Donya II
Pasokan toya unjukan ing Eropa sampun dipuncemari dening perang saha membran filter dipunginakaken kangge nguji kasisahan toya
Nanging, amargi kirangipun kapercayan, operasi ingkang dangu, selektivitas ingkang kirang, saha biaya ingkang inggil, membran boten dipunginakaken kanthi wiyar
Panganggening membran ingkang pisanan kanthi skala ageng ngginakaken teknologi mikrofiltrasi saha ultrafiltrasi
Wiwit taun 1980-an, proses pemisahan menika, sesarengan kaliyan elektrodialisis, dipunginakaken ing pabrik-pakbrik ageng
Samenika, pinten-pinten perusahaan ingkang pengalaman nyekapi pasar
Tingkat selektivitas membran gumantung saking ukuran pori-nipun
Gumantung saking ukuran pori, membran saged dipungolongaken dados membran mikrofiltrasi (MF), ultrafiltrasi (UF), nanofiltrasi (NF), saha osmosis balik (RO)
Membran ugi saged gadhah maneka warni ketebelan, kanthi struktur ingkang homogen utawi heterogen
Membran saged netral utawi bermuatan, saha angkutan partikel saged aktif utawi pasif
Ingkang kala wau saged dipunfasilitasi dening tekanan, konsentrasi, gradien kimiawi utawi listrik saking proses membran.
Parasitoid Wonten ing babagan ekologi evolusioner, parasitoid inggih punika organisme ingkang gesang celak kaliyan inangipun kanthi nyaosi kapitunan dhateng inangipun, ingkang pungkasanipun saged ndadosaken inangipun seda
Parasitoidisme inggih punika salah satunggaling strategi evolusi ingkang utami wonten ing parasitisme, ingkang katingal saking prognosis ingkang mbebayani kangge inang, ingkang ndadosaken strategi punika celak kaliyan predasi
Wonten ing antawisipun parasitoid, strategi-strategi punika wiyar saking gesang wonten ing lebet inang (endoparasitisme), ingkang ngeparengaken inang nglajengaken tuwuh saderengipun medal dados dewasa, dumugi ndadosaken inang lumpuh lan gesang wonten ing njawi inang (ektoparasitisme)
Inang-inang punika saged ngewrat parasitoid sanes, ingkang ndadosaken hiperparasitisme
Sawetawis parasitoid paring pangaribawa dhateng tingkah lakunipun inang kanthi cara ingkang nguntungaken panyebaran parasitoid
Parasitoid saged dipunpanggihaken wonten ing maneka warni taksa ing superorder serangga Endopterygota, ingkang metamorfosis jangkepipun saged sampun dipunadaptasi kangge gesang ingkang pisah, kanthi larva parasitoid lan dewasa ingkang gesang bebas
Kathah-kathahipun wonten ing Hymenoptera, wonten tawon ichneumon lan tawon parasitoid sanes ingkang sampun khusus sanget kangge gesang kanthi cara parasitoid
Wonten ugi parasitoid ing Diptera, Coleoptera, lan ordo sanes saking serangga endopterygote
Sawetawis saking punika, biasanipun ananging boten namung tawon, dipunginakaken kangge pangendali hama kanthi cara biologis.
Nekrosis Nekrosis inggih punika satunggaling wujud cidera sel ingkang nyebabaken pejahipun sel kanthi prematur wonten ing jaringan urip amargi autolisis