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robotlar ve hazirgİmümümi（1）...
自我：目的：本研究的主要目的是检测用于在现成的服装生产或在开发阶段发现的机器人技术。从稍后确定的相关机器人技术开始，它的目的是将机器人技术的最新状态提供给Ready -to -to -Wear业务，并提供有关对该领域感兴趣的人员或机构确定的缺陷的信息。方法：在研究范围内扫描相关文献。的发现：由于文献筛选，织物的屋顶（PR2 RO-BOT，抓地力和采摘垫），缝纫（Kuka LWR 4和机器人臂），熨烫（Baxter和humanoid Robot Motoman SDA10D）开发和//要么开发和//要么/要////eres///eres//eres/。但是，没有发现用于切割和质量控制程序的机器人技术。结论：尽管已经开发了一些机器人系统以用于现成的服装生产中，但已经得出结论，在该领域需要进行新的研发研究，以确保生产仍然能够机器化。
罗马尼亚统计杂志 - 增刊号11 / 2022
摘要 一个国家的常住人口或籍贯人口是该国劳动力市场的基本要素。从这个角度来看，人口和劳动力市场之间必定存在着相关性。新冠肺炎疫情造成了巨大破坏，因为出现了一些破坏性因素，导致人口与劳动力市场之间的这种关联失去平衡，在此背景下，一系列其他必要的宏观经济关联也遭到破坏，经济正在进入不稳定过程。在本文中，我们旨在强调并具体展示 COVID 19 大流行在人口演变方面的影响以及它如何影响市场。在这方面，我们使用了一系列统计指标，使用了一些统计计量经济学方法和模型来建立当前新冠疫情背景下常住人口与劳动力市场的相关性。同时，我们使用解释性、逻辑性的分析来强调这些方面。关键词：人口、劳动力、危机、相关性、平衡、发展。 JEL 分类：J30、J60
罗马尼亚统计杂志 - 增刊号11 / 2022
摘要 一个国家的常住人口或籍贯人口是该国劳动力市场的基本要素。从这个角度来看，人口和劳动力市场之间必定存在着相关性。新冠肺炎疫情造成了巨大破坏，因为出现了一些破坏性因素，导致人口与劳动力市场之间的这种关联失去平衡，在此背景下，一系列其他必要的宏观经济关联也遭到破坏，经济正在进入不稳定过程。在本文中，我们旨在强调并具体展示 COVID 19 大流行在人口演变方面的影响以及它如何影响市场。在这方面，我们使用了一系列统计指标，使用了一些统计计量经济学方法和模型来建立当前新冠疫情背景下常住人口与劳动力市场的相关性。同时，我们使用解释性、逻辑性的分析来强调这些方面。关键词：人口、劳动力、危机、相关性、平衡、发展。 JEL 分类：J30、J60
罗马尼亚统计杂志 - 增刊号11 / 2022
摘要 一个国家的常住人口或籍贯人口是该国劳动力市场的基本要素。从这个角度来看，人口和劳动力市场之间必定存在着相关性。新冠肺炎疫情造成了巨大破坏，因为出现了一些破坏性因素，导致人口与劳动力市场之间的这种关联失去平衡，在此背景下，一系列其他必要的宏观经济关联也遭到破坏，经济正在进入不稳定过程。在本文中，我们旨在强调并具体展示 COVID 19 大流行在人口演变方面的影响以及它如何影响市场。在这方面，我们使用了一系列统计指标，使用了一些统计计量经济学方法和模型来建立当前新冠疫情背景下常住人口与劳动力市场的相关性。同时，我们使用解释性、逻辑性的分析来强调这些方面。关键词：人口、劳动力、危机、相关性、平衡、发展。 JEL 分类：J30、J60
Alkol ve Madde etkisialtındaAraçkullanımıileİlişkilipsikolojikfaktörler-在酒精和物质和相关心理因素的影响下驱动
在酒精和物质的影响下使用车辆是一个重要的交通问题，导致许多人在世界上丧生。在酒精和物质影响下驾驶驾驶方面很重要的许多功能受到不利影响，因此驾驶员行为受损。人们认为，防止驾驶员行为受损的最有效的斗争之一是限制和法律法规，对酒精和物质使用驾驶员的驾驶员。但是，在文献中，一些驾驶员在文献中具有风险的交通行为。在这些驱动因素中，评估了人格（冒险，寻找兴奋，自我控制），心理病理学（物质成瘾，人格障碍，情绪障碍，注意力缺陷多动障碍，后 - 创伤后应激障碍，焦虑症，愤怒和侵略性）以及许多神经心理学特征。在本文中，检查了有关在酒精和物质影响下使用车辆使用的心理和神经心理学研究。关键词：酒精，物质，驱动器，心理因素。摘要
评估聚合物电解质的性能...
尽管在1980年代，在某些疾病中，在某些疾病中使用ECT不太优先，但在某些疾病中，ECT的使用开始增加，因为它用精神药物提供了足够的治疗活性。[2]精神病性抑郁症，自尊的风险，对治疗无反应，躁狂交流，catatonic补贴精神分裂症，精神分裂症障碍，有机病因学，del妄，神经恶性恶性综合征（NMS）的息肉病例是ECT的主要用途。[3,4]第二和第三层仪式可以用作怀孕期间的ECT治疗选择。[5]除此之外，ECT是老年患者的首选治疗方法，由于其效果开始时其速度和可靠性，因此伴随医学或神经系统状况。[6] ECT在精神疾病的治疗中具有重要的位置，并且对ECT的研究进展和应用程序方案的发展。随着应用形式的发展，对治疗的反应将增加，副作用将减少。另一方面，在理解疾病的伦理学作用方面，对ECT的治疗机制的理解可能很重要。在本文中，已经检查了有关ECT应用程序和神经生物学的当前研究，并汇总了新的发展。
微电子学基础 Behzad razavi pdf 土耳其
微电子学是工程学的一个分支，涉及电子设备和系统的设计、生产和应用。晶体管、二极管、电容器和电阻器等微电子元件用于制造小规模集成电路 (IC)。集成电路广泛应用于计算机、智能手机、电视和其他电子设备。微电子学是现代社会的一项基本技术，它彻底改变了信息处理、通信、交通、医疗保健等许多领域。微电子设备使用半导体材料制造，例如硅、锗和砷化镓。这些材料经过精炼并切割成薄层，然后使用光刻技术对其进行图案化。所得层通过化学方法处理并覆盖金属涂层。最后，对设备进行测试和包装以供使用。微电子设备在各个领域都有广泛的应用。一些例子包括：* 计算机：微电子学是计算机架构的基本组成部分，包括处理器、内存、存储设备和输入/输出外围设备。 * 智能手机：智能手机本质上是小型计算机，严重依赖微电子元件来执行电话、消息、浏览、游戏等任务。 * 电视：电视也依赖微电子元件来显示节目、电影和游戏。 * 其他电子设备：微电子技术用于各种其他设备，如收音机、音乐播放器、游戏机和家用电器。微电子领域不断进步，开发出更小、更快、更强大的电子设备。这些发展还降低了设备成本，使更广泛的受众能够使用它们。 正确答案： 智能手机本质上是小型计算机，严重依赖微电子元件来执行电话、消息、浏览、游戏等任务。 * 电视：电视也依赖微电子元件来显示节目、电影和游戏。 * 其他电子设备：微电子技术用于各种其他设备，如收音机、音乐播放器、游戏机和家用电器。微电子领域不断进步，开发出更小、更快、更强大的电子设备。这些发展还降低了设备成本，使更广泛的受众能够使用它们。 EUV 光刻技术是晶体管的主要技术。
tardif distinese，这对酮宁治疗有益
抽象的迟发性盘状（TD）是锥体外运动障碍，由于长期抗精神病药的使用而可能发展。td是发育中患者的患者的众所周知的疾病。但是，有关在TD TD中使用其他抗精神病药的信息非常有限。在夏季，据报道，一些成年病例在夏季使用酮替肽和TD症状，但在儿童和青少年中没有有关此主题的文献中的通知。在本文中，据报道，使用利培酮后，有一个青春期病例会出现tardif运动障碍，并在短时间内进行了5周的酮氨酸治疗，在短时间内改善了改善。关键词：tardif缺乏术，抗精神病药，酮吡金摘要：一种青春期的案例，它是从TartıdaDyskınesıaTardiveDyskivea（TD）中获得的青春期案例（TD）由于使用长期抗精神病药物而导致的浮雕运动。众所周知，氯氮平对TD具有治疗作用。howver，表明自我非典型抗精神病药作用的报告受到限制。很少有关于文献中成年静态治疗患者TD症状的大量和快速改善的报道。在本文中，我们报告了一名青春期患者，他开发了TD Duran Risperidone治疗，并逐步改善了该术语的症状，例如关键词：迟发性运动障碍，抗精神病药，喹硫平
执行摘要 - IICEC - 萨班哲大学
可再生能源与能源效率是满足土耳其在可持续条件下日益增长的能源需求以及发展中能源系统安全和清洁能源未来的最关键成功因素之一。虽然过去三十年来可再生能源的分布差异很大，但可再生能源对电力生产的贡献一般都在35%-45%左右。 1990 年，可再生能源对最终能源需求的直接贡献约为 20%，其中大部分来自传统生物质能源。但由于现代可再生能源直接使用量的增长低于最终消费部门需求中其他燃料（特别是天然气）的增长率，可再生能源对最终能源需求的直接贡献已降至 5%。可再生能源目前满足了土耳其最终能源总需求的12%，如果通过能源、气候和产业政策、市场、投资环境和技术机会，将尚未利用的可再生能源资源潜力迅速转化为业绩，那么这一比率的大幅增长将带来多维度的机遇。
引用/参考：Tosun, M. & Çetin, O. (2021)。使用经验模态分解和 Welch 方法对四类运动幻像脑电信号进行深入分析
在基于脑电图（EEG）的脑机接口（BCI）应用中，从想象相关肢体运动获得的运动想象（MI）信号中提取特征并对其进行分类是一个非常重要的问题。在 MI-EEG 信号的研究中，已经使用了许多不同的特征提取方法和分类算法。然而，随着这些信号中类别数量的增加，分类成功率之间存在显著差异。在提出的方法中，提出了一种包括信号功率谱密度（PSD）信息的特征提取方法。通过对原始 EEG 数据应用经验模态分解 (EMD)，可以获得不同频率水平的信号。这些信号的PSD值是使用Welch方法计算的。将得到的PSD值组合成特征向量。使用生成的特征向量，训练了一种流行的深度学习算法——长短期记忆 (LSTM) 网络。对培训后获得的测试成功情况根据个人和渠道进行了详细的比较。比较结果发现，位于头皮中心点的通道比其他通道更成功。