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Empfohlene Zitierung /建议的引用：Dişçi，T。（2022）。共和党早期时代（1923-1938）的凯马主义经济政策。 Briq Belt＆Road I
土耳其共和国成立于1923年，是建立在农业经济上的，它是使用中世纪的生产方法在根据西方资本家的利益受到监管的市场中建立的。继承了奥斯曼帝国的制度和社会积累以及始于第一个宪法君主制开始的民主化和国有化经验，共和国承担了将这种农业经济转变为现代国家工业经济的任务。本研究使用一种描述性案例研究方法来研究Kemalist政府的经济政策以及从建立土耳其共和国到第二次世界大战开始的“统计学”实践。该研究旨在揭示这些政策的目标和方向，这些政策是在两个历史阶段发展的。第一个始于伊兹米尔经济大会，而第二次发生在大萧条时代。第一阶段的特点是土耳其通过政府激励和针对基础设施投资的公共支出来发展内源性私营部门的努力。在第二阶段，土耳其采用了由国有领导的工业投资驱动的经济模式，甚至更强。在大萧条时期，公共投资的重量逐渐增加。在最终分析中，有人可能会说，这两个历史阶段反映了具有土耳其特征的经济发展模型的实施，否则在共和党早期被称为凯马主义的经济政策。
KemalMuhtarözden博士（1874-1958）
Dr. Kemal Muhtar Bey, whose full name is Hüseyin Kemal Muhtar (Özden), hails from a prominent family who had made significant contributions to Turkish medicine and is the son of Mehmet Muhtar Bey, the Chief Secretary of the Imperial School of Medicine (Mekteb-i Tıbbiye-i Şahane) (1).他的父亲Mehmet Muhtar Bey还曾在帝国医学学院（Tıbbiye）和帝国军事学院（Harbiye Mektepleri）担任文学教练，并且是奥斯曼医学学会（Cemiyet-itheet-ithebbiye-iosmaniee）的创始成员。他的母亲是AliyeHanım。Mehmet Muhtar Bey对医学界和医生表示敬意（3），有三个儿子成为医生，分别是Celal Muhtar（4），kil Muhtar（5）和Kemal Muhtar。这些人通过贡献确保了在全球医学文献中的地位（3）。
EEG SINYALLERINIPEMEKIEMEKIEMAKINEÖğenimininImininKullanıldığıKonular
糖尿病是一种终身疾病，对各种器官（例如长期器官损伤，功能障碍以及最终的器官失败）具有不良影响。糖尿病必须在医生的监督下进行治疗。糖尿病被称为当今许多人可以看到的疾病，并且由于生活条件而变得广泛。如果患有糖尿病患者在早期没有接受任何治疗，则患者的身体会因严重的并发症而反应。除了诊断糖尿病的医学方法外，该疾病还可以通过人工智能方法检测到。这项研究旨在在引起糖尿病的许多变量中建立最具影响力的变量，并设计一种模型，该模型将预测糖尿病，以帮助医生使用选定的机器学习方法分析该疾病。在这项研究中，将决策树，决策树包装，随机森林和额外的树算法用于拟议的模型，并使用99.2％的额外树算法获得了最高的精度值。
如何引用本文：Emre Altinkaya、Kemal Polat、Burhan Barakli (2019)。基于深度学习的阿尔茨海默病和痴呆状态检测
已经进行了许多研究，以检查大脑结构的异常情况，并使用从医学图像中获得的特征来检测阿尔茨海默氏症和痴呆症的状态。从这些数据中，及早诊断阿尔茨海默氏症和痴呆症并为患者提供适当的治疗非常重要。需要高质量的磁共振 (MR) 图像来进行这种诊断。但是在产生高质量图像的同时，它也带来了较少的空间覆盖范围和更长的扫描和识别时间。在此背景下，生物医学图像处理经历了严重的扩展，并已成为一个涉及许多领域的跨学科研究领域。计算机辅助系统已成为诊断过程中的重要组成部分。随着计算机辅助系统的发展，在图像处理应用中产生用于疾病诊断的高质量信息已引起各种问题。试图用人工智能技术和超分辨率 (SR) 来克服这些困难，超分辨率 (SR) 最近在图像处理中获得了极大的重视。使用超分辨率方法，可以从低分辨率图像中获得高分辨率图像。因此，缩短了图像处理时间并可以获得具有所需特征的图像。这缩短了令人烦恼且耗时的 MR 成像过程。此外，它通过对 MR 图像的改进为疾病的诊断提供了便利。恢复图像是此过程中的重要步骤。重建图像的质量取决于恢复方法。人工智能技术在图像处理和生物医学领域的功能日益增强。在旨在获得重建质量图像的技术中，深度学习方法是首选。同时，各种人工智能方法被广泛用于对获得的数据进行分类和检测。最常用的方法之一
如何引用本文：Murat Arican，Kemal Polat（2020）。基于二进制粒子群优化（BPSO）的EEG信号通道选择及其
近年来，国家支持的项目试图提高残疾人的社会参与度。然而，即使是患有运动神经元疾病 (MND)、全滑行状态 (TSD) 等神经肌肉疾病的人，其沟通能力也会受到干扰。脑机接口 (BBA) 已有几十年的历史，研究数量呈指数级增长，目前正在开发中，以使患有此类疾病的人能够与周围环境进行交流。拼写系统是 BBA 系统，它可以检测人们在屏幕上的字母和数字矩阵上关注的字母，并通过应用程序将其转换为文本。在这种情况下，通过屏幕上字母的随机闪烁，它旨在检测由于刺激而导致大脑中发生的电变化。研究表明，个体遇到的刺激会导致 EEG 信号中出现一个振幅，称为 P300，介于 250 到 500 毫秒之间。脑机接口通过 EEG 信号为因中风或神经退行性疾病而行动受限的个体提供环境互动。 EEG 信号的多通道结构既增加了系统成本，又降低了处理速度。因此，通过在过程中检测更多活动电极来降低系统成本，可以提高人们的可访问性。在此背景下，在电极选择中使用优化技术，通过随机选择方法确定最有效的通道。在研究中，使用基于群体的优化技术之一的粒子群优化算法与两个分类器（SVM 和 Boosted Tree）一起使用，并确定了八个最常选择的通道，以提高系统在速度和准确性方面的性能。