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气候智能农业的方法
iaip整合农业工业公园I /非政府组织国际 /非政府组织IPCC ipcc气候变化的政府间互动小组IWM IWM综合水域管理莫阿德农业和农村发展部MFA MFA MFA外交事务部MERT MERET MENTOBLE MESTOBLE MESTOBLE MS MESTOBLE MS MESTERIMANIME and MESMOBLOS MESTERIMANIME and MSIMORINE inM MS MESTERIMORANIMENIMON和企业NRM NRM自然资源管理NBS基于自然的解决方案ODA官方开发协助SPSSP橙色红薯PSNP生产性安全网计划PIN需要SMS部门的人SNNPR SNNPR SNNPR SNNPR SNNPR SNNPR SNNPR SNNPR SNNPR SNNPR SNNPR SNNPR SNNPR，TYDP十年发展计划（2021-2030）（2021-2030）洗净了水，卫生委员
媒体艺术
数字动画已成为计算机图形行业中发展最快的职业之一。维克多谷学院的媒体艺术 (MERT) 课程专为寻求当今 3D 制作工作场所目前使用的高级技术和程序培训的个人而设计。该系的 3D 动画课程面向初学者和高级学生，面向对制作视频游戏、电视广告、产品或建筑可视化、动画徽标、3D 网站动态图形或电影特效感兴趣的个人。通过学习创建专业质量作品的基本原理和技巧，学生将接触到与现实世界制作环境中遇到的问题解决情况类似的情况。成功完成课程的学生将拥有适用于各种职业机会的入门级技能（见下文）。目前提供多种课程证书。媒体艺术系所有 3D 动画课程使用的主要软件包是 Autodesk Maya。
航空心理学 - 剑桥学者出版社
2018 年，PESA（政治、经济和社会研究中心）在意大利威尼斯举办的会议为本书的编撰发挥了重要作用，许多来自不同领域的学者和研究人员参加了此次会议。因此，我要感谢 PESA 组织和许多人。其中包括副教授 Fatih YARDIMCIOĞLU 和 Furkan BEŞEL，他们在需要时提供了全力支持。另一位是助理教授 Cihat ATAR，他在本书的编撰过程中发挥了协调员的作用。我们还要感谢年轻有为的院士 Kübra Sezikli 和 Ecem ERKOL。我还要感谢各章作者：Alev Elmas、Ayça Mumkule Erşipal、Ebru Beden、Enise Akgül、Gamze Yeşilli Puzella、Gökben Hizli Sayar、Gökçe Beden、Mehmet Ali Erkuş、Mert Akcanbaş、Merve Elif Şahne、Neşe Çaki、Özlem Çapan Özeren、Şeyma Çetin 和 Siyret Ayas，感谢他们的宝贵贡献和合作。最后，我要感谢剑桥学者出版社的工作人员在整个出版过程中提供的持续、连贯和专业的帮助。
软 afdx（航空电子全双工交换以太网）端
论文批准：使用标准 PC 和以太网卡实现软 AFDX（航空电子全双工交换以太网）端系统，由 EMRE ERDİNÇ 提交，部分满足中东技术大学电气电子工程系理学硕士学位的要求，作者：Prof. Dr. Canan Özgen 自然与应用科学研究生院院长 Prof. Dr. İsmet Erkmen 电气电子工程系主任 Prof. Dr. Hasan Güran 中东技术大学电气电子工程系主管 审查委员会成员 Prof. Dr. Semih Bilgen 中东技术大学电气电子工程系 Prof. Dr. Hasan Güran 中东技术大学电气电子工程系副教授 Cüneyt F. Bazlamaçcı 中东技术大学电气电子工程系助理。 Şenan Ece Schmidt 教授，电气与电子工程系，中东技术大学，理学硕士 Mert KOLAYLI，航空电子设计工程师，TUSAS
标题：- 来自 IronTract 挑战的见解：最佳方法......
Chiara Maffei，Gabriel Girard，Kurt G. Schilling，Dogu Baran Aydogan，Nagesh Adluru，Andrey Zhylka，Ye Wu，Matteo Mancini，Matteo Mancini，Andac Hamamci他的。 Rafanavic。 Julia Leman，Hazane，Anastasia N. Haberson＆Jones。
Bilkent University，EA 523 div>Bilkent University，EA 523 div>
学生监督博士顾问：Ergun Batuhan Kaynak（2024-）M.Sc.顾问：AQSA Shabbir（2023-），Melih Cosgun（2023-），Kousar Kousar（2023-），Kerem Bayramoglu（2024-），Omar Hamdache（2024-）。项目顾问：ESRA GENC（学士学期项目，2023年秋季），Mert Gencturk（学士学期项目，2023年秋季 - 2023年秋季），Atilla Akkus（学士学位学期项目，2023年秋季 - 2023年 - 2023年秋季），Irem Aydin（IREM Aydin） Aydemir (Bachelor semester project, Fall 2023), Natalija Mitic (Master semester project, Fall 2022), Francesco Intoci (Master semester project, Spring 2022), Abdulrahman Diaa (Summer@EPFL, 2021), Xavier Oliva I Jurgens, Master semester project, Fall 2021), Shufan Wang (Master semester project, Spring 2021), Simon尼古拉斯·佩里亚德（Nicolas Perriard）（大师学期项目，2021年春季），拉斐尔·雷斯·纳尼斯（RaphaâeReis Nunes）（学士学期项目，2020年春季），克莱尔·玛丽·路易斯·莱弗兰克（Claire Marie Louise Lefrancq）（学士学位学期项目，2020年秋季）。
专业评论 - 军事国家安全局
数据采集分支。这个新的情报部门专门从在线社交网络获取信息，因此被称为社交媒体情报（SOCMINT 1）。 SOCMINT 的形成和发展仍在进行中，它与社交网络的传播同时进行。尽管如此，我们已经可以说，该情报部门在国家安全活动的许多领域发挥着越来越重要的作用。在很多情况下，它可以被视为一种填补空白的手段，因为它可以提供其他情报部门无法提供的信息，或者需要付出更大努力才能提供的信息。然而，新的情报部门不仅在数据采集方面需要新的程序和方法，而且在数据处理、分析和评估方面也需要新的程序和方法。尽管SOCMINT在理论和实践层面已经存在了十多年，但其理论至今尚未得到充分发展，这可能是因为它的发展与社交媒体/网络的出现密切相关。 。在一百多年前开发信号情报（SIGINT）时就发现了相似之处。就信号情报（SIGINT）而言，随着电磁通信的发展，它也能够发挥越来越重要的作用。
混合动力如何在家中工作
我们感谢我们在伯克利，斯坦福大学，南加州大学，加州大学洛杉矶分校，赛义夫 - 菲斯，埃姆斯2022，ESAM 2022，AEA，CESI，CESI，NBER，NBER，SCANCOR，AEI，AEI和LUOHAN的正式讨论者Ed Glaeser和观众的评论。我们感谢Smith Richardson Foundation和Toulouse Network的信息技术。最后，我们感谢Jennifer Cao，Tracy Zhang，Sherry Ye，Fangyuan Chen，Xing Zhang，Ying He，Ying He，Junyi Li，Trip.com的Junyi Ye，以及Stanford的Mert Akan和Shelby Buckman的数据，咨询和后勤支持，以及Lindiandian Yi的数据助理。利益冲突，AEA和IRB声明：未从Trip.com获得资金。James Liang是Trip.com的联合创始人，前首席执行官和现任董事长。没有其他合着者与Trip.com有任何财务关系。结果和论文均未由任何人预先筛选。实验开始后（邀请Bloom和Han分析数据），但在分析任何数据之前，该实验已在美国经济协会进行了注册。该实验是IRB的豁免，因为Bloom和Han加入该项目之前，Trip.com启动了实验，并且与Stanford团队只有匿名数据。本文所表达的观点是作者的观点，不一定反映国家经济研究局的观点。
证词-Acemoglu-2023-11-08.pdf
4 Acemoglu, Daron (2021) 重新设计人工智能：自动化时代的工作、民主和正义，波士顿评论论坛 [以下简称 Acemoglu 2021]。5 Brynjolfsson, Erik、Danielle Li 和 Lindsey Raymond (2023) “工作中的生成式人工智能”。NBER 工作论文第 31161 号；Noy, Shakked 和 Whitney Zhang (2023) “生成式人工智能对生产力影响的实验证据”。Science，381(6654)：187–192；Peng, Sida、Eirini Kalliamvakou、Peter Cihon 和 Mert Demirer (2023) “人工智能对开发者生产力的影响：来自 GitHub Copilot 的证据”。arXiv 工作论文第 2302.06590 号。 6 Brady, William, Julian Wills, John Jost, Joshua Tucker 和 Jay Van Bavel (2017) “情绪塑造了社交网络中道德内容的传播” PNAS 114(28): 7313–7318；Braghieri, Luca, Ro'ee Levy 和 Alexey Makarin (2022)，美国经济评论 112(11): 3660–3693；Wu, Tim (2016) 注意力商人：争夺我们头脑的史诗级争夺战，PRH Knopf；Acemoglu, Daron, Asuman Ozdaglar 和 James Siderius (2023) “网络虚假信息模型”，经济研究评论 (即将出版)。7 Acemoglu 和 Johnson (2023a)，第 10 章。
增强基于EEG的附件样式预测
尽管如此，尽管有这些有价值的贡献，但文献中仍然存在显着的差距：AI模型的未充分展开的领域，用于根据EEG数据预测附件样式。虽然依恋样式对于理解人类的互动至关重要，但情感识别领域虽然密切相关（Mikulincer和Shaver，2005;Vrtička等，2012; Akhavan-Abiri等人，2018; Zhang等人，Zhang等人，2023年），引起了更多的关注。在情感识别中，研究人员努力地探索了多种方法来利用脑电图数据来检测情绪状态和反应。These methodologies encompass comprehensive analyses of EEG signals, including time-domain and frequency-domain approaches, as well as advanced techniques like wavelet transforms, principal component analysis, and independent component analysis ( Li et al., 2018; Alhalaseh and Alasasfeh, 2020; Liu et al., 2020; Jaswal and Dhingra, 2023; Vempati and Sharma, 2023 ）。此外，最近的研究强调了基于EEG的情感识别的潜力，阐明了其重要性，特别是通过利用了诸如经验模式分解（EMD）之类的先进技术，是一种有效的特征提取方法，可捕获EEG信号中情绪状态的复杂性（Zhuang et al。