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HuddleCamHD 保修（2020 年 1 月 1 日及以后）
● RMA 有效期为 30 天，在此期限之后，如果产品尚未退回，则 RMA 将关闭。 ● 最终用户可以通过 HuddleCamHD 经销商或直接向 HuddleCamHD 退回产品。 ● 在与 HuddleCamHD 的所有通信中都应包含指定的 RMA 编号。 ● 退回产品时，请在包装盒的运输标签上（而不是产品包装盒本身）清楚地写上指定的 RMA 编号。 ● 包装盒内部必须包含装箱单，其中列出 RMA 编号和 RMA 退货原因。 ● 所有退回以获得退款的产品均需收取补货费，无一例外，除非 HuddleCamHD 已预先批准全额退款。 ● 在授权将有缺陷的产品送去维修之前，必须先由 HuddleCamHD 技术支持团队的正式成员进行故障排除过程。 ● 在与 HuddleCamHD 的所有通信中都应包含 RMA 编号。 ● HuddleCamHD 收到的产品如果在运输容器外部没有明确标记有效的 RMA 编号，可能会被拒收并退回给寄件人。 ● 无论是否明确标记 RMA 编号，如果包装盒有外部损坏，也将被拒收并退回给寄件人，并且寄件人仍需对此负责。
国防科学杂志 - DergiPark
《国防科学杂志》由国防大学阿尔帕尔斯兰国防科学与国家安全研究所编写，自 2002 年起出版，每年出版两次，分别在五月和十一月。《国防科学杂志》的目标是跟踪国防科学领域的科学发展，并通过纳入该领域的科学研究和应用为该领域做出贡献。它还通过建立和支持研究人员和从业人员之间的互动来服务国防科学的发展。杂志；它以土耳其语和英语出版国防管理、运筹学、军事电子系统、战争武器装备、战争史、核生化防御、军事教育管理、安全研究、计算机工程、情报研究和其他相关领域的合格研究。国防科学。发送到期刊的文章必须提交在期刊的最后一页和 http://www.kho.edu.tr/akademik/enstitu/enstitu_Alp_SAVBEN_dergi_anasayfa.html
关于AI，Greenaway和Envy
假定电影中人工智能的表现通常是科学的小说电影。人工智能概念化用于具有针对有限人工智能的各种和可开发的人工智能功能的人工智能/机器。本视频是文章的重点，人工智能技术是否以电影智能的名义起作用。这个概念是否可以描述为使用电影语言元素的智能？Peter Greenaway被作为此主题的指南。因为Greenaway将电影视为设计设计的手段而不是讲故事。如何代表电影智能使用人工智能技术，在本视频文章研究中，采用了Greenaway结构的电影语言的要素已通过人工智能技术重建/转化。人工智能计划如何定义Greenaway？在准备视频小说时，我在Greenaway中看到什么？当我开始通过人工智能程序从其风格中收购的材料时，如何创建Greenaway？如何根据这些问题来使用电影智能，而人工智能技术的可能性可能会影响制作电影和在电影院的思考过程。
附上阑尾炎，在...
摘要•简介和目标：急性外生性阑尾炎是罕见且易于诊断的急性腹痛的原因。外生性阑尾炎的诊断在患者管理中是开放的临床重要性。放射学在这种情况的诊断中具有重要作用，这模仿了许多需要手术的急性病理。这项研究的目的是确定患者人群中外生性阑尾炎的外生性阑尾炎的存在。材料和方法：在2022 - 2023年之间向急诊室申请的成年患者，并对急性腹部疼痛抱怨并通过腹部计算的toMograph进行评估。患者分组。研究了外生性阑尾炎的频率和常见症状。结果：在一年回顾性放射学数据库研究中，计算机断层扫描发现与256例患者中的八名（3.12％）的外生性阑尾炎兼容。回顾性检查这些患者的肿瘤，体格检查和实验室发现。结论：外生性阑尾炎是罕见但自我的急性原因。为了避免在急性腹痛方向上进行不必要的手术干预，紧急服务医师和放射科医生也应记住这种临床状况。
2Wire, Inc. 流程卓越中心上下文
2W IRE , IN C . 流程卓越中心 背景 2009 年，总部位于加利福尼亚州圣何塞的调制解调器和网关设计商和制造商 2Wire 开始与 BusinessGenetics 就其业务建模方法 (BLM™) 进行洽谈。他们特别感兴趣的是，如何将 BLM 用作创建 SAP ® 业务需求的方法、监管合规管理工具、流程文档标准以及业务和 IT 开发团队之间的沟通工具。 挑战 此计划的总体目的是支持客户定义一种从多个角度审视其业务的新方法。挑战在于以足够有力的方式解释该方法的优势，以说服项目利益相关者 BML 能够满足他们的多种需求；从而创建一种捕获、记录和分析其业务的标准方法。 解决方案 经过确定，展示 BML 强大功能的最佳方式是通过执行试点项目。试点结果将示范如何将 BusinessGenetics 应用于 2Wire 选择的实际业务案例。成功的试点将成为培训、采用和新流程卓越中心启动的催化剂。对于试点，2Wire 选择了一个主题专家 (SME) 团队与 BusinessGenetics 合作，以改进管理退货授权 (RMA) 的流程。在两人团队（业务建模者和建模者支持）的帮助下，该项目已确定范围、计划和安排。时间表要求进行两周的建模和验证以及一周的分析和可交付成果准备。试点的目标是对端到端 RMA 业务流程进行建模，并重点突出包括浪费、周期时间缩短和培训机会在内的改进领域。团队共同努力，确定了他们认为在 RMA 流程中最有改进和节省潜力的流程领域。这些领域包括：授权客户退货、处理客户退货、维修退货产品和运送替换产品。项目规划——BusinessGenetics 利用其项目规划框架来定义项目，从而形成了一个项目模型，概述了实现项目目的所需的所有必要项目活动、可交付成果、职责、资源估算和时间表。
低成本脑电图帽的用户体验评估
摘要 脑电帽广泛应用于脑机接口，是人机交互领域中最具前景的重要领域之一。本研究在需要注意力和放松的任务中对两种不同的低成本 EEG 耳机 NeuroSky MindWave 和 Emotiv EPOC 进行了性能比较、用户体验和可用性评估。在研究中，12名志愿者被要求执行一项注意力任务和一项需要高认知负荷的放松任务。其中，情感网格量表和AttrakDiff调查用于评估用户体验，而NASA心理工作量调查和系统可用性量表则用于揭示设备的可用性问题。当检查统计结果时，发现 NeuroSky MindWave EEG 耳机在放松任务中比 Emotiv EPOC EEG 耳机更成功。在需要注意力的任务中，两者都产生了类似的结果。在查看用户体验评估时，我们发现参与者在使用两个 EEG 耳机时都感到疲劳，但对设备的使用仍然感到满意。在可用性方面，他们对 NeuroSky MindWave 给出了更为积极的评价。
研究
在过去的十年中，人工智能（YZ）和机器学习（BC）的使用有所增加。的最新发展导致对不同领域的脑电图（EEG）的使用兴趣。在医学和生物医学应用中，例如分析心理工作量和疲劳，识别脑肿瘤以及中枢神经系统疾病的康复；从临床应用到脑大氨酸界面和机器人应用，基于EEG的运动分析和分类广泛用于许多领域。本文回顾了EEG信号处理中使用的许多MS算法的应用，并介绍了广泛使用的算法，典型的应用程序方案，重大进展和现有问题。在研究中，研究了脑电图中现有的MS，包括脑部计算机界面，认知神经科学，诊断脑疾病和包括不同受试者在内的不同受试者。首先，简要描述了EEG信号处理中使用的MS算法的基本原理，包括Evolution神经网络，支持向量机，K-AT K-EEG K-EEG附近的K-EEG，神经网络。还介绍了一项关于脑电图分析中使用的MS应用的一般研究。结果，确定在研究中使用了最多的DVM和CNN方法，并且工作头主要在癫痫，BCI和酒精，睡眠和感知中进行。
大脑计算机界面
英国研究人员卡顿（1）在1875年设法测量了兔子和猴子大脑中的自发电活动，1924年，德国神经精神病学家汉斯·伯格（Hans Berger）首次通过人头皮肤获得了贝伊（Bey）的电记录。汉斯·伯杰（Hans Berger）于1929年发表了这项研究（2）。Hans Berger在第一批记录中定义了Alpha（8-13 Hz）和Beta（15-30 Hz）的波，并将此电气记录称为“脑电图”（EEG）。大脑中的神经细胞与电连接相互通信，并且在获取细胞记录时，可以测量突触后的抑制剂，退出器突触电位后出口并最终导致动作电位。当有效电极连接到头骨上并作为第二电极中的参考电极连接时，测量该电极下神经细胞的所有电气集体活性。这些记录在大脑头皮上拍摄的记录是不正确的复杂信号。这些信号取决于人类的瞬时大脑活动，时间，频率和拓扑差异。汉斯·伯格（Hans Berger）表明，即使在第一次记录期间，枕骨闭嘴，大脑的视觉区域，阿尔法波也有所增加。在Alpha和Beta波之后，1936年，Walter（3）定义了Delta（0.5-3.5 Hz）和TETA（4-7 Hz）波，所有频带在1938年被命名为Gamma波（4）。今天，在许多书籍中，这些频带已成为任务说明
教授博士AYFER ULGENALP - AVESIS
教授博士AYFER ÜLGENALP 个人信息 电子邮件：ayfer.ulgenalp@deu.edu.tr 网址：https://avesis.deu.edu.tr/ayfer.ulgenalp 国际研究人员 ID ORCID：0000-0002-9969-203X Publons / Web Of Science ResearcherID：EBP-1118-2022 Yoksis 研究人员 ID：11446 教育信息 博士学位，哈塞特佩大学医学院，土耳其 1989 - 1993 硕士学位，古尔哈内军事医学院，军事医学院，基础医学系，土耳其 1985 - 1988 学士学位，哈塞特佩大学，理学院，生物系，土耳其 1977 - 1982 论文 博士学位，通过聚合酶链反应间接诊断杜氏肌营养不良症，哈塞特佩大学医学院，1993 硕士学位，细胞中单纯疱疹 1 型早期抗原的定位，古尔哈内军事医学院，军事医学系，1988 年学术头衔/职责教授博士，多库兹艾鲁尔大学，医学院，内科系，2010 年至今 学术管理经验 多库兹艾鲁尔大学，2018 年至今 多库兹艾鲁尔大学，2015 年 - 2018 年 指导论文 Ülgenalp A.，使用“新一代 DNA 测序 - NGS”方法研究家族性高胆固醇血症相关基因，具有单中心经验，医学专业，D.ÖZKAY（学生），2023 年 Ülgenalp A.，通过全外显子组测序回顾性研究遗传性视网膜营养不良的遗传病因，医学专业，Z.KELEŞ（学生），2022 年 Ülgenalp A.， GBA1（葡萄糖神经酰胺酶 β1）基因变异与帕金森病关联的回顾性研究，医学系，H.YÜCEL（学生），2022 年 ÜLGENALP A.，在非免疫性胎儿积水病例中使用全外显子组序列确定候选基因，医学系，A.KEKİLLİ（学生），2021 年
计算机科学杂志
摘要 - 脑肿瘤是颅骨内异常质量生长的一般名称，这是由于大脑中细胞续签期间的误差而导致的。从脑肿瘤中丧生的人数每天都在增加。早期诊断对于减少损失的治疗计划和结果至关重要。MRI（磁共振）成像方法广泛用于脑肿瘤诊断并显示大脑中的组织。通过在传统方法中使用MR图像对脑肿瘤进行分类很困难，因为大脑结构及其中的组织很复杂。脑肿瘤分类已被使用，近年来一直很受欢迎并且在分类方面具有很高的准确率。在这项研究中，它的目的是通过比较VGG16，VGG19和MobïLenet深度学习体系结构来确定具有最高精度比率的体系结构。为了增加这些体系结构的成功，将直方图均衡应用于数据库中的图像。所使用的数据集由3590 MR图像组成，由四个脑肿瘤类（神经胶质瘤，脑膜瘤，无肿瘤，垂体）组成。MobileNet由于测试和训练而获得了最高的精度。实验研究表明，直方图均衡通过提高图像质量有助于深度学习结构的性能。关键词：脑肿瘤，图像分类，深度学习