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3D空间多模式内存
我们提出了3D空间多模式内存（M3），这是一种多模式存储系统，旨在通过视频源保留有关中型静态场景的信息，以供视觉感知。通过将3D高斯脱衣技术与基础模型集成在一起，M3构建了能够跨粒度呈现特征表示的多模式内存，其中包括广泛的知识。在我们的探索中，我们在以前的特征劈叉上确定了两个关键挑战：（1）在每个高斯原始原始原始原始的存储高维纤维中的计算限制，以及（2）蒸馏功能和基础模型之间的未对准或信息损失。为了解决这些挑战，我们提出了M3的主要场景组件和高斯记忆注意的关键组成部分，从而实现了有效的训练和推理。为了验证M3，我们对特征相似性和下游任务以及定性可视化进行了全面的定量评估，以突出显示高斯记忆注意的像素痕迹。我们的方法包括各种基础模型，包括视觉模型（VLM），感知模型以及大型多模式和语言模型（LMMS/LLMS）。此外，为了演示现实世界的适用性，我们在四足机器人的室内场景中部署了M3的功能字段。值得注意的是，我们声称M3是在3D功能蒸馏中挑战核心压缩挑战的第一项工作。
res。助理。 fatihaltındiş
res。助理。FATİH ALTINDİŞ Personal Information Fax Phone: +90 352 338 8828 Email: fatih.altindis@agu.edu.tr Web: https://fatih.altindis.org International Researcher IDs ORCID: 0000-0002-3891-935X Yoksis Researcher ID: 281014 Education Information Doctorate, Abdullah Gul University, Fen Bilimleri Enstitüsü, Turkey 2018 - Continues Postgraduate, Abdullah Gul University, Fen Bilimleri Enstitüsü, Turkey 2017 - 2018 Undergraduate, Ihsan Dogramaci Bilkent University, Faculty Of Engıneerıng, Department Of Electrıcal And Electronıcs Engıneerıng, Turkey 2010 - 2016 Foreign Languages English, C2掌握论文研究生，激光诱导的气泡用于测量眼内眼压，阿卜杜拉·古尔大学（Abdullah gul University），fen bilimlerienstitüsü，2018年研究区域研究区生物医学图像处理，生物信号处理，生物签名处理，SCI，SSCI，SSCI和AHCI I. 5G和X波段应用的冠状边缘多体天线设计Hakanoglu B. G.，KiliçV。T.，AltindíşF。，TürkmenM.无线网络，第29卷，第7卷，第7期，第3255-3270页，2023年，2023年，2023年（Sci-expanded）II。 多媒体学习环境中的分裂注意效果：眼睛跟踪和EEG分析Mutlu-Bayraktar D.，Ozel P.，AltindïşF。，Yilmaz B.多媒体工具和应用，第81卷，第6卷，第6期，第8259-8282页，20282，2022，2022，SCI-III。 eeg信号的拓扑数据分析AltindïşF。，Yilmaz B.，Borisenok S.，İçözK。生物医学信号处理和控制，第63卷，2021年（SCI-Expented）IV。 多媒体学习Mutlu Bayraktar D.，ÖzelP。，Altindëp.F。，Yilmaz B.5G和X波段应用的冠状边缘多体天线设计Hakanoglu B. G.，KiliçV。T.，AltindíşF。，TürkmenM.无线网络，第29卷，第7卷，第7期，第3255-3270页，2023年，2023年，2023年（Sci-expanded）II。多媒体学习环境中的分裂注意效果：眼睛跟踪和EEG分析Mutlu-Bayraktar D.，Ozel P.，AltindïşF。，Yilmaz B.多媒体工具和应用，第81卷，第6卷，第6期，第8259-8282页，20282，2022，2022，SCI-III。eeg信号的拓扑数据分析AltindïşF。，Yilmaz B.，Borisenok S.，İçözK。生物医学信号处理和控制，第63卷，2021年（SCI-Expented）IV。多媒体学习Mutlu Bayraktar D.，ÖzelP。，Altindëp.F。，Yilmaz B.
多资产策略和资产配置
Alexander Rudin：我们将系统化的多资产策略视为“连贯的理念组合”。换句话说，我们的目标是创建多元化且自洽的策略。多元化至关重要，因为没有任何一种灵丹妙药能够永远奏效。一套理念，如果结合起来运用，通常会产生更好的投资结果。我们也努力使我们的策略“连贯”。这意味着资产类别在结构上是相互关联的，我们希望将这些联系融入我们的模型中。信用利差和股票就是一个很好的例子：它们都代表了市场对公司盈利的看法，并且都主要受市场风险情绪的驱动。因此，我们力求对股票和信用利差使用类似的情绪指标。既然我们在讨论投资理念，那么还有两个原则值得一提。第一，我们强烈倾向于清晰的经济逻辑支持的信号，而不是经验发现的信号。第二，我们重视简单性而非复杂性；每增加一个复杂程度，都必须以可衡量的业绩提升来证明其合理性。原因在于，在多元资产策略领域，我们不会投资单只证券，而且交易通常持续数月。这使得我们可用的数据量相当小。如果我们仅仅从数据入手，或者让模型过于复杂，我们不可避免地会过度拟合数据，并“发现”一些实际上并不存在的东西。
黑客和高级学习的多方面世界
黑客技术的快速发展以及高级学习技术（例如人工智能（AI），机器学习（ML）和深度学习（DL）等高级学习技术的日益增长的一体化已经创造了一个复杂的数字生态系统。随着技术的进步，黑客使用的方法（无论是恶意和道德）越来越复杂。同时，AI和ML在网络安全中的不断增长正在重塑如何开发和部署防御机制。本文探讨了黑客学习与高级学习之间的交集，分析了这些领域相互影响的方式。通过详细探索AI和ML如何改变黑客方法，道德黑客攻击和网络安全教育，本文深入研究了在黑客景观和网络安全专业人员的发展中所存在的复杂性，道德问题以及挑战。此外，本文研究了该交叉路口的潜在未来，尤其是量子计算的影响以及网络安全教育中跨学科方法的必要性。
专注于咨询 - 概述
咨询集中的目的是让学生通过开发技能来预测，解决和解决管理组织的挑战来学习有效解决业务问题的方法。学生将学习咨询技能，以分析数据，进行研究，有效地对基于团队的项目进行工作以及有说服力地交流思想。
糖尿病预防LTI列表l 2025年2月由ATC包括非GMS项目
1。doxycycline J01AA02 2。lymecycline J01AA04 3。minocycline J01AA08 4。ampicillin J01CA01 5。阿莫西林J01CA04 6。azlocillin J01CA09 7。苯甲酰基素J01CE01 8。苯甲基苯甲酰素J01CE02 9。氟西林J01CF05 10。阿莫西林和酶抑制剂J01CR02 11。头孢霉素J01DB01 12。Cefuroxime J01DC02 13。CEFACLOR J01DC04 14。Ceftazidime J01DD02 15。Ceftriaxone J01DD04 16。Cefixime J01DD08 17。cefpodoxime J01DD13 18。甲氧苄啶J01EA01 19。磺胺甲恶唑和Trimethoprim J01EE01 20。红霉素J01FA01
LTI列表K 2025年2月ATC，包括非GMS项目 糖尿病预防 LTI列表l 2025年2月由ATC包括非GMS项目
1。氯米帕明 - N06AA042。trimipramine - N06AA063。洛夫雌激素 - N06AA074。amitriptyline - N06AA095。Dosulepin - N06AA166。氟西汀 - N06AB037。Citalopram - N06AB048。paroxetine - N06AB059。舍曲林 - N06AB0610。氟氟沙胺 - N06AB0811。依源抗拉氏症 - N06AB1012。tranylcypromine -N06AF0413。moclobemide - N06AG0214。曲唑酮 - N06AX0515。Mirtazapine - N06AX1116。bupropion - N06AX1217。Venlafaxine - N06AX1618。重替丁 - N06AX1819。Duloxetine - N06AX2120。agomelatine - N06ax221。duodopa - N04BA02高科技PCR所需的集中患者注册2。lecigon -N04BA03高科技PCR需要的集中患者注册
基于IoT的多功能Agribot -IJRPR
农业是许多经济体的关键组成部分，是食品，就业和原材料的主要提供商。但是，该行业遇到了一些挑战，包括劳动力短缺，耗时的流程和效率低下的资源利用。随着对可持续和智能农业实践的需求的增长，自动化和无线沟通的进步为创新铺平了道路。一个值得注意的发展是创建基于蓝牙的无线农业机器人车辆。该项目着重于基于蓝牙的专业农业机器人，旨在自动化三个基本的农业任务：割草，种子播种和农药喷雾。利用蓝牙技术，该系统使农民能够通过移动设备远程控制和监视机器人，从而显着提高了农场运营的效率和准确性。该半自治系统的实施旨在通过最大程度地减少体力劳动，提高精度和优化资源利用来解决关键的农业挑战。三项选定的操作 - 割草，种子播种和农药喷涂 - 是农作物健康和整体农场生产力至关重要的。通过整合物联网和自动化，这种智能的农业工具代表了迈向现代化传统农业方法的一步，使它们更加高效和技术驱动。需要半自动农业机器人农业机器人或农业机器人，以帮助完成一系列农业任务，例如播种，耕作，土壤水平，杂草控制，农药喷涂，化学应用，土壤测试和灌溉。在印度等国家，尽管其中一些机器人是完全手动的，并且需要大量的用户输入，从而使它们具有时间密集，完全自主的机器人独立起作用，但通常缺乏适应性，无法调整其操作序列以满足用户需求。.一种更实用的方法是一种半自动的农业机器人，与手动和自动性系统的好处结合了好处。这使用户可以在重复周期中保持自动化时更改任务的顺序。这样的混合系统增强了可用性和效率，使其成为现代农业领域的宝贵资产。在农业中的挑战和自动化的作用，不断增长的全球人口增强了对粮食生产的需求，给农业部门带来了重大压力。
多用途太阳能发电的设计和开发
农业部门正在经历一场向可持续发展的转型，其驱动力是减少对化石燃料的依赖，并将环境影响降至最低。本研究介绍了一种*多用途太阳能农业机器*的设计、开发和评估，该机器能够执行基本的农业任务，例如耕作、播种、土壤准备和灌溉或施肥。该机器集成了 21V 太阳能电池板、24V 2.5Ah 电池存储系统和模块化连接机制，可实现功能之间的无缝切换。该系统专为小规模农民设计，强调成本效益、能源效率和环境可持续性。实地测试表明，该机器每天可高效运行 5-6 小时，太阳能转换率为 18%。耕作模块实现了每小时 0.1 英亩的覆盖率，而播种机制保持了 95% 的准确率。灌溉泵每小时输送 130 升水，满足了典型农业作业的需求。该项目凸显了太阳能多用途机械革新可持续农业的潜力，为降低运营成本和碳足迹提供了切实可行的解决方案。未来的工作将侧重于优化能源存储和扩大模块化附件的范围，以进一步提高多功能性和采用率。