Piraeus的科学委员尼古拉斯·阿佩利亚斯(Nicholas apergi),格里斯·K·佩伦·阿林·阿林·扎耶大学,阿联酋罗梅罗梅罗 - 乌维拉大学,土耳其穆拉特·多兰兰(Murat Donduran Ercan Eren-Yildiz技术大学,土耳其Ozan Eruygur-HacıBayramVeli大学,土耳其Alpay filiztekin-土耳其大学,土耳其大学,土耳其大学梅尼加基大学应用科学的梅内加基 - 普通科学,格里克·奥萨塔伊·托尔·托尔·托克 - 伦敦,伦敦,弗朗西·弗里·弗里·弗里克斯,土耳其塞维克·巴索鲁斯大学的Ozturk -Haci Bayram Veli大学,土耳其Audrey Sivrikaya-土耳其Hacettepe大学,土耳其RamazanSarı-丹麦技术大学,丹麦技术大学,Selami Selami Sezgin -Selami Sezgin -Selami Sezgin -Anadolu Universition,Anadolu Unicess,denmark of denmark,denmark,denmark- denmark -denmark-伦敦金斯敦大学,英国大学A. Yasemin Yalta- Hacettepe大学,TürkiyeJülideYildirimöcal-TürkiyeKamil Yilmaz -Koç大学 - TürkiyePiraeus的科学委员尼古拉斯·阿佩利亚斯(Nicholas apergi),格里斯·K·佩伦·阿林·阿林·扎耶大学,阿联酋罗梅罗梅罗 - 乌维拉大学,土耳其穆拉特·多兰兰(Murat Donduran Ercan Eren-Yildiz技术大学,土耳其Ozan Eruygur-HacıBayramVeli大学,土耳其Alpay filiztekin-土耳其大学,土耳其大学,土耳其大学梅尼加基大学应用科学的梅内加基 - 普通科学,格里克·奥萨塔伊·托尔·托尔·托克 - 伦敦,伦敦,弗朗西·弗里·弗里·弗里克斯,土耳其塞维克·巴索鲁斯大学的Ozturk -Haci Bayram Veli大学,土耳其Audrey Sivrikaya-土耳其Hacettepe大学,土耳其RamazanSarı-丹麦技术大学,丹麦技术大学,Selami Selami Sezgin -Selami Sezgin -Selami Sezgin -Anadolu Universition,Anadolu Unicess,denmark of denmark,denmark,denmark- denmark -denmark-伦敦金斯敦大学,英国大学A. Yasemin Yalta- Hacettepe大学,TürkiyeJülideYildirimöcal-TürkiyeKamil Yilmaz -Koç大学 - Türkiye
• 发送日期 / 收到日期:2018 年 7 月 12 日 • 修改发送日期 / 收到修订版:2018 年 8 月 29 日 • 喀布尔日期 / 接受日期:2018 年 9 月 17 日 摘要 提出了一种改进的基于软件的复制相关器方法,该方法适用于微处理器控制的声纳浮标系统,可提高水下物体的探测性能。在海洋中,微处理器控制的浮标可自动进行无线扫描,以清除水下信息,并将其无线传输到主控制站进行额外处理和最终决策。本研究介绍了具有 7-31 单元复制相关的声纳浮标性能和系统设计方案。虽然数字延迟线用于最小化基于硬件的副本相关器的复杂性,但微处理器控制的浮标内所提出的软件副本相关系统已经提高了性能。关键词:浮标、微处理器控制、复制相关、声纳、水下监视。Denize veya okyanus içerisinde、mikroişlemci kontrollü şamandıra、sualtı bilgisinin çıkarılması için otomatik olarak taranması ve daha ileri işlem ve nihai kontrol eylemi sağlanması amacıyla bir uzak yer istasyonuna kablosuz olarak iletilmesi sağlanır。Bu çalışmada,7-31 hücre Replica korelasyonunu içeren sonar şamandıra Performansı ve sistem tasarım taslağı sunulmuştur。Donanımsal replica korelatörünün karmaşıklığı, dijital gecikme kanalları kullanılarak en aza indirilmesine rağmen, önerilen mikroişlemci kontrollü şamandıra, yazılım aracılığıyla replika korelasyonu gerçekleştirilmiş ve geliştirilmiş sistemle Performans artırılmıştır。Anahtar Kelimeler:Şamandra、mikroişlemci kontroller、replika korolasyon、声纳、sualtı gözetim
摘要背景与目的:手术是高级别弥漫性胶质细胞瘤 (HGDGT) 的标准治疗方法,但添加辅助放化疗可提高这种病例的生存率。本研究的主要目的是回顾性评估诊断的临床特征并对本科 HGDGT 患者进行总体生存率分析。方法:回顾性评估 2012 年 4 月 9 日至 2020 年 1 月 24 日期间经组织病理学诊断为 HGDGT 并接受术后或原发性放疗 (RT) 的患者。结果:纳入 105 名被诊断为 III-IV 级弥漫性胶质细胞瘤的患者。中位随访时间为 13.6 个月。估计中位总生存期为 13.5 个月。1、2 和 5 年 OS 率分别为 55.2%、28.6% 和 7.3%。单变量分析显示,不同年龄组、不同组织病理学组、不同分级和 KPS 评分的中位 OS 存在显著差异。多变量分析证实,年龄较小、单中心肿瘤、III 级组织学和 RPA III-IV 级是影响 OS 和 PFS 的显著因素。结论:尽管进行了最大限度安全切除和联合多模式辅助治疗,但 HGDGT 预后不良、生存率低、复发率高。除放射治疗外,靶向药物和免疫疗法等创新治疗方法可能为提高生存率带来希望。关键词:高级别弥漫性胶质细胞瘤、胶质母细胞瘤、放射治疗、生存期资金:无。*本作品已根据 CC BY-NC-SA 许可发表。版权所有 © 作者 引用本文为:Basaran H、Duzova M、Inan G、Vefa Gul O、Yavaş Ç、Yavaş G、Karabağlı H、Karabağlı P、Önder Eren O、Karakaya E。高级别弥漫性胶质瘤患者的三模式治疗结果和生存研究。伊朗红新月会医学杂志,2024,51.1-8。一、简介
要求1:完成23门课程。 CS 111 – 计算机科学概论 3.0 CS 235 – 数据结构和算法 3.0 CS 236 – 离散结构 3.0 CS 240 – 高级编程概念 4.0 EC EN 191 – 新生研讨会 0.5 EC EN 192 – 新生项目 1.0 EC EN 224 – 计算机系统概论 3.0 EC EN 225 – 计算机系统实验室 1.0 EC EN 240 – 电路分析与实验室 4.0 EC EN 320 – 数字系统 4.0 EC EN 330 – 嵌入式系统编程简介 4.0 EC EN 340 – 电子电路设计 1 4.0 EC EN 380 – 信号与系统 4.0 EC EN 390 – 初级团队设计项目 3.0 EC EN 391 – 初级研讨会 0.5 EC EN 475 –顶点设计 1 3.0 EC EN 476 – 顶点设计 2 3.0 MATH 112 – 微积分 1 4.0 MATH 113 – 微积分 2 4.0 MATH 213 – 初等线性代数 2.0 MATH 215 – 计算线性代数 1.0 MATH 334 – 常微分方程 3.0 PHSCS 121 – 牛顿力学导论 3.0 PHSCS 220 – 电磁学导论 3.0 STAT 201 – 工程师和科学家统计学 3.0 要求 2:完成 2 个选项。 选项 2.1:完成 1 门课程。 CHEM 105 – 大学普通化学 1 带实验室(综合)4.0 CHEM 111 – 化学原理 1 4.0 选项 2.2:完成 1 门课程。注意:建议使用 WRTG 312。WRTG 312 – 说服性写作 3.0 WRTG 316 – 技术交流 3.0
副教授教授SERKAN BIYIK 个人信息 办公室电话:+90 462 377 8184 分机:8184 电子邮件:serkanbiyik@ktu.edu.tr 网址:https://avesis.ktu.edu.tr//serkanbiyik 国际研究人员 ID ScholarID:dAQmDl0AAAAJ ORCID:0000-0002-6083-0802 Publons / Web Of Science ResearcherID:AAX-2738-2020 ScopusID:56180494600 Yoksis Researcher ID:151246 教育信息 博士学位,Karadeniz 技术大学,科学研究所,机械工程,土耳其 2008 - 2015 研究生,Karadeniz 技术大学,科学研究所,冶金与材料工程,土耳其 2005 - 2008 本科,Karadeniz 技术大学,科学研究所,研究生,粉末冶金法生产含 TiO2 增强的 AgSnO2 基电接触材料及电弧侵蚀行为研究,黑海技术大学,科学、机械工程研究所,2015研究生,粉末冶金法生产银硼氧化物基接触材料及性能研究,黑海技术大学,科学、冶金与材料工程研究所,2008研究领域机械工程、建筑与制造、摩擦学、冶金与材料工程、材料科学与工程、复合材料、材料特性、生产冶金、粉末冶金、工程与技术学术头衔/任务副教授,黑海技术大学,阿卜杜拉坎卡职业学校,机械与金属技术,2020 - 继续助理教授,卡拉德尼兹技术大学、阿卜杜拉·坎卡职业学校、机械和金属技术、
冈萨雷斯,安德鲁; Vihervaara,Petter;平衡,帕特里夏;贝茨,阿曼达E;伊丽莎·贝拉克塔罗夫(Bayractarov);贝灵汉,彼得·J;著名的安德里亚斯;坎贝尔,吉利安; Catchen,Michael D;珍妮(Jeanne)巴尔斯(Barres)孩子,乔纳森; Coops,尼古拉斯;马克·J·科斯特洛(Costello); Czçz,Ballin;声明,aurélie;玛丽亚的多纳拉斯;格雷戈尔的杜波依斯;达菲(Duffy),艾米特(Emmett J);希尔德(Eggermont);费尔南德,米格尔;内斯特·费尔南德斯(Fernandez); Ferrier,西蒙;加里(Gary),加里(Gary N);吉尔,迈克尔;砾石,多米尼克;战争,卡洛斯A; Gualnick,罗伯特;迈克尔·哈福特(Harfoot);赫希,蒂姆;霍班,肖恩;休斯,爱丽丝C;雨果,威姆;亨特,玛格丽特E;伊斯贝尔,森林; Jetz,Walter;青年,诺伯特;亲吻,丹尼尔;克鲁格,Cornelia B;彼得·库尔伯格(Kulberg);伟大的,伊万; Leung,Brian; Lando-Murdical,Mary Cecilia;主,让·米歇尔(Jean-Michel);米歇尔·洛雷(Loreau);路易斯,艾米;好吧,keping;麦克唐纳,安娜J;但是,约阿希姆; McGeoch,旋律; Mihoub,Jean Baptiste; Millette,Katie L;莫尔纳,灵魂;山,丰富;莫里亚(Akira); Muller-Karger,Frank E; Muraota,Hiroyuki; Nacaica,Masahiro;纳瓦尔(Laetitia)纳瓦拉(Navarre); Newbold,蒂姆; Nyimir,艾丁;奥布拉,大卫; O'RE Connor,玛丽; Paganin,马克;颗粒,多米尼克;佩里亚(Pereara),亨里克(Henrique);毒,提摩太; Pollock,Laur J; Purvis,Andy;阿德里亚娜(Adriana)Radulovici;罗奇尼(Rochini),荷兰人; Rooesli,Claudia;沙普曼,迈克尔; Gabriela的Stroub-Stroub; Schmeller,Dirk S; Schmiedel,Ute;施耐德(Fabian D); Shakya,Mangal Man;斯基德莫尔(Skidmore),安德鲁(Andrew); Skowno,Andrew L;拿,yeoi; Tuanmu,毛宁; Turach,Eren;特纳,伍迪; Urban,Mark C; Nicolos Urbin-Cardon; Valbuena,鲁本;普特的面包,安东尼;范·哈弗(Van Havre),罗勒; Wingate,弗拉基米尔·鲁斯兰(Vladimir Ruslan);赖特,
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。
近年来,几乎没有任何其他技术领域能像相对年轻的跨学科领域量子技术那样受到如此多的关注。对量子物理基础的研究是上世纪最伟大的成功故事之一。与广义相对论一起,量子物理研究极大地改变了我们对自然基本定律的理解。量子力学和相对论定律现已被充分验证为正确的,但它们与我们的日常经验有很大不同,甚至似乎相互矛盾。即使量子世界的这些独特方面很难向普通受众传达,但它们现在(常常被忽视)构成了我们经济中许多关键技术的基础。例子包括作为现代计算机和信息技术基础的半导体技术、激光技术和基于 LED 技术或磁共振成像 (MRI) 的现代照明元件作为不可或缺的医学成像程序。这个成功故事通常被描述为第一次量子革命。在这里,固体、激光系统及其基于微观物理行为的量子物理学发挥着重要作用。此外,量子光学和量子物理学的重大进展最近为未来量子技术开辟了全新的视角。这些成功很大程度上基于这样一个事实:我们现在已经学会了识别光的内部和外部自由度以及
摘要 位于颅骨内的脑肿瘤是导致严重后果的健康问题之一。快速准确地检测脑肿瘤并分割肿瘤区域将确保患者在早期接受适当的治疗,增加患者康复和生存的机会。文献中有很多分割方法。分割精度低、所采用的网络结构规模较大是现有方法的主要缺点。本研究提出了一种简化的 U-Net 深度学习模型,用于 MRI 图像上的脑肿瘤分割。该模型在 233 名患者的 3064 张 MRI 图像上进行了训练和测试,其中包括神经胶质瘤、脑膜瘤和垂体瘤等常见脑肿瘤。结果获得了平均0.86的骰子相似系数、0.76的IoU分数、0.85的敏感度值和0.99的像素准确度值。该模型有望帮助专家诊断疾病并确定适当的治疗方法,因为它可以快速、高精度地进行脑肿瘤分割。
自我算法管理概念通常在数字劳动平台上使用。算法管理代替人类管理是作为一种管理方法,以最有效的方式遵循,调节,控制和决定当事方的目标。在文献中,有信息表明,这种新的数字经济管理方法对数字劳动平台的员工以及负面影响具有积极影响。这是一个概念,它包含数字平台中使用的算法管理,面对降低人工成本的积极结构,并为员工提供了灵活性,即它对员工产生不平等的条件。符合这些解释,有必要制定不同的策略来消除算法管理可以在数字劳动平台上对员工带来的负面影响。在这种情况下,该研究的目的是检查这些平台上员工的数字经济平台中使用的算法管理,并讨论这种新形式的数字管理形式在不平等现象中的作用。研究基于对一些国际机构报告的解释,包括算法管理的概念以及从以前的一些案例中获得的发现。