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穆罕默德·巴音迪尔
已出版期刊（选定的）：Nature、Nature Materials（4）、JACS、PRL、Physical Review B（6）、Nano Letters（2）、ACS Nano、ACS Energy Letters、ACS Sensor、Advanced Materials（3）、Advanced Functional Materials、Analytical Chemistry（4）、Applied Physics Letters（10）、ACS Applied Materials and Interfaces（7）、Optics Express（4）、Applied Optics（4） 文章数量：+100 篇高影响力期刊文章 专利：8 项（3 项已获得授权） 奖项： -亚历山大·冯·洪堡、弗里德里希·威廉·贝塞尔研究奖 -土耳其科学院青年科学家奖 -土耳其科学技术研究委员会奖 -OSA 新焦点学生奖 资助： ERC 启动（整合）资助（来自土耳其的第一个 ERC 资助） ERC 概念验证 13 项学术和行业资助（>2000 万美元） 教学评估：学生评估分数：4.4/5.0（超过 33 门课程） 学生指导：30 博士/硕士论文(45 次邀请) 引用：~8257，h 指数：47（学者） 重大科学贡献： - 光纤内多材料设备和传感器 - 一种新的自上而下的纳米制造技术 - 基于光纤的数字光子鼻/传感器 - 一种新的光传播机制 目前的研究课题： - 纳米级材料和传感器 - 自上而下的纳米制造工具包 - 生物相容性电活性纳米材料和传感器 - 用于 X 射线传感和成像的纳米材料 - 钙钛矿光子学 - 用于增材制造的纳米结构光纤 - 慢光纳米结构 - 用于光遗传学的多功能光纤探针
穆罕默德·穆特鲁
EPFL “ 腿式机器人 ” 教学 / 实验室助理 2018-19 秋季 EPFL “ 计算电机控制 ” 教学 / 实验室助理 2017-18 春季 2015-16 春季 IST-Lisbon “ 分布式实时控制 ” 实验室助理 2016-17 秋季 EPFL “ 电工 I ” 教学助理 2015-16 秋季 METU “ 反馈控制系统实验室 ” 实验室主任助理 2013-14 春季 2012-13 春季 METU “ 电路实验室 I ” 实验室助理 2013-14 秋季 METU “ 反馈控制系统实验室 ” 组织助理 2012-13 秋季 2012 年春季首次开设课程 METU “ 工程设计 I ” 教学助理 2012-13 秋季 METU “ 电路实验室 II ” 实验室助理2011-12 METU 实验室助理，负责“模拟电子实验室” 2011-12 秋季
Mehmet NurullahAteş
Ateş博士拥有超过12年的基于锂电池的国际经验，从事阴极和阳极活动材料的工作。 他在K.M.教授的监督下完成了博士学位。 亚伯拉罕，锂空气电池的发明者，也是第一个基于聚合物的固态锂离子电池原型。 他的博士研究重点是下一代锂离子电池阴极的活性材料和用于锂氧气电池中的催化剂。 在博士研究期间，他利用了Brookhaven国家实验室的综合和常规表征技术（XRD，HRTEM，SEM，ED）以及诸如X射线吸收和电子衍射（XAS）之类的先进特征技术。 他参加了由洛克希德·马丁（Lockheed Martin）和美国国家侦察办公室（NRO）资助的跨学科微生物项目的研究人员。Ateş博士拥有超过12年的基于锂电池的国际经验，从事阴极和阳极活动材料的工作。他在K.M.教授的监督下完成了博士学位。亚伯拉罕，锂空气电池的发明者，也是第一个基于聚合物的固态锂离子电池原型。他的博士研究重点是下一代锂离子电池阴极的活性材料和用于锂氧气电池中的催化剂。在博士研究期间，他利用了Brookhaven国家实验室的综合和常规表征技术（XRD，HRTEM，SEM，ED）以及诸如X射线吸收和电子衍射（XAS）之类的先进特征技术。他参加了由洛克希德·马丁（Lockheed Martin）和美国国家侦察办公室（NRO）资助的跨学科微生物项目的研究人员。
博士穆罕默德·多尔敦库
专业服务活动 会议/研讨会服务 • 秘书 2023 年 6 月至今 ASME（美国机械工程师学会）航空结构、结构动力学和材料会议（SSDM）“结构”技术委员会。 • 主席和组织者 2023 年 6 月 19-21 日 “复合结构的冲击、疲劳、损伤和断裂”会议，作为 ASME（美国机械工程师学会）航空结构、结构动力学和材料会议（SSDM23）的一部分，美国加利福尼亚州圣地亚哥。 • 联合组织者 2021 年 8 月 18-20 日 第二届工程材料塑性、损伤和断裂国际研讨会（IW-PDF2021），土耳其安卡拉。 • 组织委员会成员 2019 年 10 月 8-10 日 第 19 届疲劳和断裂新趋势国际会议• 科学委员会成员 2019 年 8 月 22-23 日，第一届工程材料塑性、损伤和断裂国际研讨会（IW-PDF2019），土耳其安卡拉。 • 科学委员会成员 2019 年 6 月 11-14 日，第九届航空航天技术最新进展国际会议（RAST2019），土耳其伊斯坦布尔。
简历 Mehmet Can
时间：2020 年 9 月至今 职务：电气工程学士讲师 组织：恩斯赫德萨克逊应用技术大学 职责： • 纳米物理研究组研究员。 • 为电力电子、模拟电子、电路和控制系统课程提供理论和实践课程。 • 协助学生完成学校项目、实习和毕业设计。 • 为电气工程系开发和组织核心模拟电子和控制系统课程。 • 开发课程材料，包括教学大纲、写作作业和考试。时间：2021 年 2 月至 2022 年 职能：作者 组织：ThiemeMeulenhoff 职责： • 关于 TRIAC 和 IGBT（电气工程）一章的作者 - MBO Techniek • 关于电气系统（物理学）一章的作者 - VWO 4 时间：2013 年 8 月至 2020 年 9 月 职能：讲师 电气工程学士 组织：海牙代尔夫特应用技术大学 职责： • 为电子、控制系统和数学课程提供理论和实践课程。 • 协助学生完成学校项目、实习和毕业项目。 • 为电气工程系开发和组织核心模拟电子和控制系统课程。 • 开发课程材料，包括教学大纲、写作作业和考试。 • 利用创新的教学方法，包括视频讲座、互动课堂活动和讨论来呈现课程材料。时间：2011 年 10 月至 2012 年 10 月 职务：电气工程师 组织：代尔夫特 MAPPER 光刻技术 职责：
穆罕默德·谢夫基·奥尔切尔中将
该地图历时20天完成，在战争期间印刷并送达前线。萨卡里亚地图在1921年8月23日至9月13日的萨卡里亚野战中发挥了重要作用。伟大领袖穆斯塔法·凯末尔·阿塔图尔克在独立战争结束后的1923年3月1日土耳其大国民议会会议上表达了这一研究以及地图部门在为1922年以击败希腊人而告终的总司令战役做准备时进行的类似研究，他说：“地图部门在这一年交付给军队的地图对取得最终胜利起到了重要作用，军队凭借这些地图轻松实现了胜利的目标。”他的言语获得了特殊的价值。
课程vitae mehmet可以-Lelystad
•向Havo和VWO学生提供辅导数学，物理，化学。•在电气工程，控制技术，数字信号处理，微积分，线性代数和HBO和WO学生的差分比较中进行辅导。•监督时间表。•在职业选择中提供建议。•从HBO到TU的领导学生。•给教学课程涉及智能和高效学习。•从商业界监督人员。网站：http：//www.canbijles.nl毕业工作和实习期：2009年3月至2010年2月的职能：研究生硕士组织：Nikhef（阿姆斯特丹国家亚原子化学研究所）。职责：
离散数学第 1 组讲师：Mehmet E. ...
课程目标：介绍计数基础、鸽巢原理、排列组合、二项式系数和恒等式、算法复杂性、递归关系、生成函数、容斥原理和图论基础等基本概念和构造。本课程旨在为学生提供学习电气工程高级课程所需的技能。
www.ijemst.com 数学焦虑和动机对学生数学成绩的影响 Nadide Suren 1 , Mehmet Ali Kandemir 2
本研究旨在调查焦虑和动机是否有影响，如果有，这种影响的程度如何。本研究结合性别、学前教育、支持和培训课程以及私人辅导等变量考察了学生的焦虑和动机水平。研究样本包括土耳其爱琴海地区某省的777名八年级学生。数学动机量表（MMS）和小学生数学焦虑量表（MASESS）被用作数据收集工具。此外，研究人员使用自行开发的个人信息表获取学生的人口统计信息。数据分析采用描述性分析、独立样本t检验、相关性分析和结构方程模型分析。研究结果表明，初中八年级学生的数学焦虑和动机水平较高，且数学焦虑与数学动机之间存在正相关和中等关系。研究还确定，焦虑可以预测更高层次的成就，其次是动力。
DEMIR, Sercan、GUNDUZ、Mehmet Akif、KAYIKCI, Yasanur 和 PAKSOY, Turan (2022)。智能和可持续供应链的准备和成熟度：一个模型
云计算 用于管理整个供应链中海量数据的开放系统和同步通信系统（Antonopoulos 和 Gillam 2010；Marston 等人，2011） 网络安全 通过融合技术、流程和实践，保护网络、设备、数据和软件程序免受网络攻击（Flatt 等人，2016；Von Solms 和 Van Niekerk，2013） 大数据与分析 广泛利用从 ERP、CRM、MES、SRM 和 SCM 系统收集的数据来做出优化的实时决策（Morabito，2015；Sharma 和 Pandey，2020） 人工智能 AI 是工业 4.0 背后的大脑。人工智能算法可以优化制造运营并构建弹性供应链，从而快速响应和适应市场变化（Dopico 等人，2016 年；Lee 等人，2018 年）机器学习 ML 算法发现数据中的模式和供应链网络的成功因素，同时这些算法不断从过程中学习。结合物联网传感器和数据分析，ML 可以实时优化供应链网络（Candanedo 等人，2018 年；Diez-Olivan 等人，2019 年）区块链技术 BCT 建立了高效透明的供应链网络，可以以多种方式应用于供应链网络，例如智能合约、版权保护、小额支付、设备跟踪或身份管理（Bodkhe 等人，2020 年；Yaga 等人，2019 年）