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Ayse Kuquyilmaz博士 div>Ayse Kuquyilmaz博士 div>
• Worked as a researcher in the EU FP7 project ALIZ-E, which aimed at enabling long-term interaction between intelligent companion robots and hospitalized children with diabetes • Held research felloship from TUBITAK (Scientific and Technological Research Council of Turkey) between 2014-2015 • Designed a new machine learning framework, “learning assistance by demon- stration” (LABD) for assistive shared control systems on wheelchairs.开发了在伦敦帝国学院开发的智能轮椅系统上实施LABD的软件。进行了实验研究和统计分析，以评估所提出的方法。进行了医院和护理中心就诊，用于与患者进行长期相互作用研究。
2024 年 7 月 5 日 高级灭菌产品 Ayse Erkan Sr...
APTIMAX™ ULTRA GI™ 循环用器械托盘 (011077) 法规编号：21 CFR 880.6860 法规名称：环氧乙烷气体灭菌器 监管类别：II 类 产品代码：MLR、FRG 日期：2023 年 12 月 22 日 收到日期：2024 年 6 月 7 日 亲爱的 Ayse Erkan： 我们已审查了您根据第 510(k) 节提交的上市前通知，该通知表明您有意销售上述设备，并已确定该设备与 1976 年 5 月 28 日（医疗器械修正案颁布日期）之前在州际贸易中合法销售的同类设备或根据联邦食品药品和化妆品法案（该法案）的规定重新分类的设备基本等同，且不需要获得上市前批准申请 (PMA) 批准。因此，您可以根据该法案的一般控制条款营销该器械。尽管这封信将您的产品称为器械，但请注意，一些已获准上市的产品可能是组合产品。510(k) 上市前通知数据库（网址为 https://www.accessdata.fda.gov/scripts/cdrh/cfdocs/cfpmn/pmn.cfm）可识别组合产品提交。该法案的一般控制条款包括年度注册、器械清单、良好生产规范、标签要求以及禁止贴错标签和掺假。请注意：CDRH 不评估与合同责任担保相关的信息。但我们提醒您，器械标签必须真实，不得误导。如果您的器械被归类（见上文）为 II 类（特殊管制）或 III 类（PMA），则可能会受到额外管制。影响您设备的现有主要法规可在《联邦法规》第 21 篇第 800 至 898 部分中找到。此外，FDA 可能会在《联邦公报》上发布有关您设备的进一步公告。
Ayse Koyun是环境科学与工程系的博士后科学家以及工程与应用科学学院A
Ayse Koyun是环境科学与工程系的博士后科学家以及哈佛大学的工程与应用科学学院。她拥有维也纳技术大学技术化学（材料科学）的医生学位。在她的博士学位期间，AYSE专注于使用原子力显微镜进行材料表征，并研究了建筑材料的老化。作为哈佛大学的博士后科学家，她的研究现在以了解气候和人类健康的气溶胶的影响（悬挂在空中的微小颗粒）的影响。她探讨了诸如构造之类的活动如何产生这些粒子以及它们如何影响吸气者的福祉。在哈佛大学，Ayse采用了一种称为电动力悬浮的尖端技术，以悬浮在空中中的气溶胶颗粒，从而使她能够研究它们在经历各种条件时如何发展，例如光暴露和湿度变化。她检查了来自不同来源的颗粒，从燃烧植物产生的烟雾到特定的化合物。通过阐明这些悬浮的颗粒，她观察到它们的反应和转化，阐明了气溶胶在环境中的行为及其对气候的潜在影响。除了在哈佛大学的工作外，AYSE还为SABER（平流层气溶胶过程，预算和辐射效应）任务做出了贡献，这是一项扩展的空中科学测量计划，研究了上层对流层和下层平流层（UTLS）的运输，化学，微物理和辐射特性。利用NASA WB-57高海拔研究飞机，Ayse有助于表征任务期间收集的微型气溶胶。SABER部署提供了对气溶胶尺寸分布，成分和辐射特性的广泛详细测量，以及不同区域和季节中相关的微量气体。这些观察结果对于提高全球模型准确模拟平流层气溶胶加载变化的辐射，动力学和化学影响的能力至关重要。ayse的总体目标是提供有关气溶胶颗粒对我们世界的起源，转化和影响的关键见解。通过为气候模型的发展做出贡献，并制定了减轻气溶胶的不利影响的战略，她的目标是对气候研究和公共卫生产生有意义的影响。最终，她在实验室和Saber任务中收集的实验数据有助于完善全球化学气候模型，从而弥合了科学发现和大规模模拟之间的差距。
基于人工智能的软件缺陷预测器：案例研究中的应用和优势
Ayse Tosun 1、Ayse Bener 2、Resat Kale 3 1,2 博阿齐奇大学计算机工程系软件研究实验室（SoftLab），邮编 34342，伊斯坦布尔，土耳其 3 Turkcell 技术公司，盖布泽，伊斯坦布尔，土耳其 1 ayse.tosun@boun.edu.tr，2 bener@boun.edu.tr，3 resat.kale@turkcellteknoloji.com.tr 摘要 软件缺陷预测旨在通过引导测试人员完成软件系统中易出现缺陷的部分来减少软件测试工作量。缺陷预测器被广泛用于组织中以预测缺陷，从而节省时间和精力，作为手动代码审查等其他技术的替代方案。在现实环境中应用缺陷预测模型很困难，因为它需要来自过去项目的软件度量和缺陷数据来预测新项目的缺陷倾向。另一方面，它非常实用，因为它易于应用，可以用更少的时间检测出缺陷并减少测试工作量。我们在一年的时间内为一家电信公司建立了一个基于学习的缺陷预测模型。在这项研究中，我们简要解释了我们的模型，展示了它的收益并描述了我们如何在公司中实施该模型。此外，我们将我们的模型的性能与试点项目中应用的另一种测试策略的性能进行了比较，该项目实施了一种名为团队软件流程 (TSP) 的新流程。我们的结果表明，缺陷预测器可用作新流程实施过程中的支持工具，预测 75% 的代码缺陷，并减少测试时间，而通过代码审查和正式检查表等更耗费劳动力的策略检测到的代码缺陷率为 25%。
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•Wang，H.，Zhang，Y.，Miao，H.，Xu，T.，Nie，X。，＆Cheng，W。（2024）。circrad23b促进卵巢癌细胞系和类器官中的增殖和卡铂的耐药性。癌细胞国际，24（1）。https://doi.org/10.1186/s12935-024-03228-1•Miao，H.，Meng，H.，Zhang，Y.FSP1抑制作用通过非肉毒作术机制增强了BRCA卵巢癌患者的Olaparib敏感性。细胞死亡与分化，1-14。https://doi.org/10.1038/s41418-024-024-01263-z•Babl，N. Kreutz，M。和Schnell，A。（2023）。低密度脂蛋白平衡T细胞代谢，并增强了HCT116球体模型中对抗PD-1阻滞的反应。肿瘤学的前沿，13。https：//doi.org/10.3389/fonc.2023.1107484•Belén，A.，Sacconi，A.，A.，Tremante，E. Silvani，A.，Pollo，B.，Garufi，C.，Ramponi，S.，Simonetti，G.，Ciusani，E.（2023）。通过人神经胶质瘤中的TKS4/TKS5/EFHD2调制，诊断为循环miRNA签名作为细胞侵袭的编排。实验与临床癌症研究杂志，42（1）。https://doi.org/10.1186/s13046-023-02639-8
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（2）单一措施的醒来，睡眠发作和深度睡眠的分类“K.šušmáková，A。Krakovská，斯洛伐克科学学院的测量科学研究所。（3）福特先生，歌德JW，Dekker DK。在连续移动任务期间，EEG的连贯性和功率变化。int j Int j Psychophyoliol。1986 JUL; 4（2）：99-110。 doi：10.1016/0167-8760（86）90003-6。 PMID：3733494。 （4）Patel AK，Reddy V，Shumway KR等。 生理，睡眠阶段。 [更新2022年9月7日]。 in：statpearls [Internet]。 宝藏岛（FL）：Statpearls Publishing； 2023年1月。 可从：https：//www.ncbi.nlm.nih.gov/books/nbk526132/（5）Tee，Yi Wen＆Mohd Aris，Siti Armiza。 （2020）。 脑电图（EEG）应力分析对α/β的比率和theta/beta比。 印尼电气工程与计算机科学杂志。 17。 175。 10.11591/ijeecs.v17.i1.pp175-182。 （6）Nuryadi，Agus＆Gumilar，Martina＆Lesyiana和Foster，Nelson。 （2020）。 β脑波通过脑慢跑应用改善认知功能的影响。 国际人类运动与体育科学杂志。 8。 10.13189/saj.2020.080713。 （7）Gharagozlou F，Nasl Saraji G，Mazloumi A，Nahvi A，Motie Nasrabadi A，Rahimi Foroushani A，Arab Kheradmand A，Ashouri M，Ashouri M，Ashouri M，Samavati M.在模拟驾驶过程中检测基于EEG Alpha Power Power Chernecter ofer Power Power light ofer Power power light ofer power power light ofer power。 伊朗J公共卫生。 2015年12月; 44（12）：1693-700。 PMID：26811821; PMCID：PMC4724743。 2004。1986 JUL; 4（2）：99-110。 doi：10.1016/0167-8760（86）90003-6。PMID：3733494。（4）Patel AK，Reddy V，Shumway KR等。生理，睡眠阶段。[更新2022年9月7日]。in：statpearls [Internet]。宝藏岛（FL）：Statpearls Publishing； 2023年1月。可从：https：//www.ncbi.nlm.nih.gov/books/nbk526132/（5）Tee，Yi Wen＆Mohd Aris，Siti Armiza。（2020）。脑电图（EEG）应力分析对α/β的比率和theta/beta比。印尼电气工程与计算机科学杂志。17。175。10.11591/ijeecs.v17.i1.pp175-182。（6）Nuryadi，Agus＆Gumilar，Martina＆Lesyiana和Foster，Nelson。（2020）。β脑波通过脑慢跑应用改善认知功能的影响。国际人类运动与体育科学杂志。8。10.13189/saj.2020.080713。（7）Gharagozlou F，Nasl Saraji G，Mazloumi A，Nahvi A，Motie Nasrabadi A，Rahimi Foroushani A，Arab Kheradmand A，Ashouri M，Ashouri M，Ashouri M，Samavati M.在模拟驾驶过程中检测基于EEG Alpha Power Power Chernecter ofer Power Power light ofer Power power light ofer power power light ofer power。伊朗J公共卫生。2015年12月; 44（12）：1693-700。PMID：26811821; PMCID：PMC4724743。2004。（8）Tobias Egner和John H Gruzelier。对健康受试者的脑脑响应对α/theta神经反馈训练的时间动力学。神经疗法杂志8，1（2004），43-57。（9）Metin，Baris＆Goktepe，Ayse＆Sutcubasi，Bernis＆Serin，Emin＆Tas，Cumhur＆Dolu，Fatrmanur＆Tarhan，K ..（2017）。流量状态期间的EEG发现。神经行为科学杂志。1。10.5455/jnbs.1496152464。（10）Stevens，C。E.，Jr。，＆Zabelina，D。L.（2019）。创造力出现了波浪：对创意大脑的以EEG为中心的探索。行为科学中的当前意见，27，154–162。