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简历： 博士斯文·菲舍尔
学士论文：● Sari，BB，《制度和文化因素对国家间外国直接投资流动的影响》，B.Sc.经济学，2024 年冬季，（第二导师）。 ● Foth, HK，《中国发展融资对中东的影响及决定因素》，理学学士。经济学，2023 年冬季，（第二导师）。 ● Schneider，S.，旅游业对环境质量的影响：机构重要吗？，近东和中东研究学士学位，2023 年秋季，（第二位导师）。 ● Öztosun，R.，经济制裁及其对伊拉克公民社会的影响：案例研究，中东研究学士学位，2023 年夏季，（第二导师）。 ● Guerreiro，M.，德国技术劳动力短缺：埃及招聘技术工人会带来哪些潜力和挑战？，近东和中东研究学士学位，2022 年冬季，（第一导师）。 ● Tas，E.，《俄乌战争对土耳其和俄罗斯的经济和政治关系有何影响？》，中东研究学士，2022 年冬季，（第一导师）。 ● Haibach，S.，中东和北非地区可再生能源的决定因素和影响，东方研究学士学位，2022 年春季，（第二导师）。 ● 胡燕，中国“一带一路”倡议对中东和北非地区经济有何影响？，理学学士经济学，2022 年春季，（第一位导师）。 ● Balah, A.，埃及通货膨胀的决定因素：新的实证证据，理学学士。经济学，2021 年冬季，（第一导师）。 ● Mohammadi，AS，伊朗 2017/2018 年抗议活动有何意义？使用 Asef Bayat 的理论进行分析，东方研究学士，2020 年冬季，（第一导师）。 ● Kawelke，J.，中东和北非地区的经济多元化进程和战略：海湾国家的经验，东方研究学士，2020 年夏季，（第一导师）。 ● Tobisch，JC，《中东的权力分配：中国在该地区的影响及其经济联系》，东方研究学士学位，2020 年夏季，（第一导师）。 ● Deiß，J.，中东和北非女性劳动力参与和经济发展，东方研究学士学位，2019 年夏季，（第一导师）。
人工智能在教育和招聘中的应用
摘要：在教育行业，人工智能通过改变学习方式带来了革命。学习变得更加个性化，对学习者来说也更加方便。人工智能有望通过不同的个性化应用对教育产生创新影响。每个学生将通过人工智能代理获得更多的学习时间。人工智能可以改变学习者的学习方式和招聘流程。人工智能可以使学习和招聘流程自动化，从而使结果更加具体、准确和快捷。本文分析了人工智能对学习者、机构和招聘人员的影响。本研究将研究人工智能给教学、教育机构和招聘带来的变化。本文探讨了人工智能对教育和招聘带来的挑战。本研究将为学习者、机构和招聘人员提供有见地的信息，并为学术体系建设提供详细的知识。 关键词：人工智能、人工智能代理、教育机构、招聘、个性化应用 1.引言 人工智能在教育行业发挥着重要作用。它对教育机构、学生、教师有帮助，也有助于校园招聘。人工智能使机器能够收集、存储、分类、管理和分析从各种来源收到的数据。这些数据可用于多种用途，从提供常见问题的解决方案到根据学生的需求为他们创建教程。教育机构始终需要强大的数据分析和预测分析工具来协助他们开展各种学术和管理活动。人工智能在很大程度上填补了这一空白。另一方面，学生在获取完成学习所需的课程和笔记方面面临问题。人工智能为学生提供了各种平台，以便轻松访问课程和学习材料。它让他们能够轻松舒适地访问所需的学习材料，也帮助他们按照自己的节奏完成学习。人工智能改变了教育系统对教师和学生的工作方式。2. 文献综述 Wilton WT Fok 等人 (2018) 提出了一种基于深度学习并使用 TensorFlow 引擎开发的模型。该模型通过分析学生的学术和非学术参数对他们进行分类，以预测他们的学位课程。关联规则和决策树技术主要用于预测。该模型使用了 2000 名学生的数据，准确率在 80% 到 91% 之间。Anbukarasi V 和 A. John Martin (2019) 使用 Weka 工具在数据集上应用了九种机器学习程序。从 1100 名学生那里收集数据来建立和测试该模型。本文得出结论，与剩余算法相比，J48、RF、贝叶斯网络和 REPTree 算法的准确度最高。Navyashree SL 等人 (2019) 对多种机器学习技术进行了比较研究，以预测安置情况。本研究使用了来自安置部门的二手数据。在研究了各种类型的监督、无监督、强化机器学习技术之后，作者得出结论：SVM 和贝叶斯信念网络是最佳的安置预测算法。Mehdi Mohammadi 等人 (2019) 使用 KNN、决策树和朴素贝叶斯数据挖掘算法来预测学生的表现。决策树、KNN 和朴素贝叶斯学习程序应用于数据集。KNN 的准确率为 0.5464%。决策树的准确率为 0.5325%。朴素贝叶斯算法的准确率为 0.4616%。作者得出结论，与其他两种预测学生 GPA 的算法相比，KNN 算法具有最好的准确度。
第一次温和的植入。
1. 档案数据。2. 技术说明 THM61141。SPI®NEVO、SPI®ELEMENT 和 SPI®CONTACT 种植体 PF 3.5-6.0 的手术程序 3. Cha JY 等人 J Dent Res。2015；94：482-90；4. Aldahlawi S 等人 Clin Cosmet Investig Dent。2018；10：203-9；5. Ikar M 等人 Quintessence Int。2020；51：142-150；6. Duyck J 等人 Clin Oral Implants Res。2015；26：191-6；7. Berglundh T 等人 Clin Oral Implants Res。2003；14：251-62； 8. Mohammadi Z, Dummer PM。Int Endod J。2011；44：697-730。；9. Madigan MM 等人。Brock Biology of Microorganisms。第 16 版：Pearson；2020；10. Tilbury 等人。Hydrometallurgy 2017；170：82-9；11. Tan J 等人。ACS Appl Mater Interfaces。2018；10：42018-29；12. Galow AM 等人。Biochem Biophys Rep。2017；10：17-25；13. Kruse CR 等人。Wound Repair Regen。2017；25：260-69；14. Wang S 等人。Bioact Mater。2021；15：316-29； 15. Burkhardt MA 等人。科学报告2016；6：21071； 16. Burkhardt MA 等人。生物材料科学。 2017;5:2009-23; 17. Hicklin SP 等人，Int J Oral Maxillofac Implants。 2020； 35：1013-20； 18. Le Gac O、Grunder U、Dent.J。 2015;3:15–23; 19. Makowiecki A 等人，BMC 口腔健康。 2019;19:79; 20. Lin G 等人，《临床牙周病杂志》。 2018;45:733–43; 21. Camarda AJ 等人，临床口腔种植研究。 2021;32:285-296; 22. Hermann JS 等人，临床口腔种植研究。 2001;12:559-71; 23. 杰普森 S 等人。 J 临床牙周病杂志。 2015;42:S152-7; 24. Derks J 等人，J Dent Res。 2015;94:44s-51s; 25. Merli M 等人，《临床牙周病杂志》。 2020;47:621–9; 26. Jaquiéry C 等人，Dent。 J.2014； 2：106-17； 27. Hinkle RM 等人，J Oral Maxillofac Surg。 2014年； 72：1495–502； 28. Pedro Molinero-Mourelle 等人，Clin Implant Dent Relat Res. 2024；在线版先行出版；29. Lee JH 等人，Clin Oral Implants Res. 2014；25:e83-9；30. Flanagan D 等人，J Oral Implantol. 2015；41:37-44；31. Sasada Y、Cochran DL，Int J Oral Maxillofac Implants. 2017；32:1296-307；32. Shin HM 等人，J Adv Prosthodont. 2014；6:126-32；33. Yu H、Qiu L，Int. J. Oral Maxillo-fac. Surg. 2022；51:1355-61； 34. Karasan D 等人。临床口腔种植学研究。2023 年；先在线后印刷。
在基底神经节中使用ALS患者中的定量敏感性映射：病例报告和文献综述
神经变性（Ragagnin等，2019; Rojas等，2020; Reyes- Leiva等，2022）。ALS的神经病理机制涉及遗传，环境和细胞因子之间的复杂相互作用，从而导致运动神经元脆弱性和神经蛋白流量（Mejzini等，2019; Le Gall等，2020; Keon等，2021年，2021年）。积累的证据表明，铁失调和沉积在ALS的发病机理中起着至关重要的作用，这有助于氧化应激和神经元损伤（Kupershmidt和Youdim，2023; Long等，2023）。铁是细胞代谢的重要元素，但是过量铁可以产生活性氧（ROS），损害细胞成分（例如脂质，蛋白质和DNA）（Ying等，2021）。因此，铁稳态受到各种蛋白质（例如转铁蛋白，铁蛋白和肝素）在大脑中的严格调节（Singh等，2014）。铁失调和沉积对神经元功能和存活具有多种影响。例如，铁可以改变谷氨酸受体和转运蛋白的表达和活性，从而导致兴奋性毒性和突触功能障碍。铁可以触发线粒体功能障碍，从而减少能量产生并增加ROS的产生（Cheng等，2022）。除了将小胶质细胞和星形胶质细胞刺激，铁还可以刺激神经蛋白的炎症和细胞因子释放。此外，铁可以与其他金属（例如铜和锌）做出反应，从而影响它们的可用性和毒性。磁化敏感性可以测量组织在磁场中磁化的容易程度（Conte等，2021）。此外，错误折叠的蛋白质超氧化物歧化酶1（SOD1）和TAR DNA结合蛋白43（TDP-43）与家族性和零星ALS相关，可以通过铁（Basso等，2013; Ndayisaba et al。，2019年）汇总和清除。磁共振成像（MRI）是诊断各种疾病的强大工具，例如神经系统疾病（Kollewe等，2012; Bhattarai等，2022; Ghaderi，2023; Ghaderi et al。，2023b; Mohammammadi等，2023）。定量敏感性映射（QSM）是一种敏感的MRI技术，用于检测组织中的磁敏感性变化（Acosta-Cabronero等，2018）。QSM是一种可以与MRI结合使用的技术，以测量组织的磁敏感性，它反映了组织在磁场中磁化的容易程度（Ravanfar等，2021）。具有高磁化率的组织，例如富含铁的组织，会使MRI扫描中的磁场扭曲（Duyn，2013年）。QSM可以提供各种大脑区域中铁浓度的准确估计值，例如皮层，基底神经节和小脑和QSM，并且QSM在检测包括ALS在内的神经退行性疾病中的铁沉积方面表现出了令人鼓舞的结果（Ravanfar等，2021年）。易感加权成像（SWI）是另一种MRI技术，它可以可视化具有高磁化率的组织（Liu等，2021）。swi结合了定性显示组织磁场变化的幅度和相位信息，但它受到区域界面的影响和图像伪像的影响，这些效果随图像参数而变化（Haacke等，2009; Mittal等，2009; Haller等，20221）。SWI也已用于诊断和监测涉及铁沉积的疾病，例如神经退行性疾病和神经肌肉疾病（Schweitzer等，2015; Lee等，2017; Welton等，2019），但是