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新闻通讯-Feeit -UKIM
根据电气工程和信息技术学院的电气工程和信息技术学院的教学和科学系统工程和机器人技术的所有教学科学技术，自动化和机器人技术的选择，以选择教师的所有教学学士学位，根据电气工程和信息技术学院，在所有教学科学系统，自动化和机器人技术中选择教师。在系统工程，自动化和机器人技术教学科学领域的所有教学科学领域的教师，以及教学科学委员会编号的决定。02-2100/4，于21.22.2022通过，成立了一个审查委员会：电气工程和信息技术学院副教授Vesna Ojleska Latkoska博士，总裁Mile Stankovski博士，Full，Full Taskovski是电气工程和信息技术学院的完整教授，会员。作为审查委员会的成员，在审查了提交的文档后，我们提交了以下和提出的竞争，以在科学领域的所有教学科学领域中选择教师21808-系统性工程，自动化和机器人技术。Gorjan Najinski博士。1。b和教育数据Gorjan Nadzinski于1988年10月28日出生在Skopje，他于2003年毕业，并于2007年获得了自然的体育馆，并取得了巨大的成功。在此期间，他是区域和州数学和物理比赛的定期参与者，获得了几个第一奖。Mile Stankovski博士。Mile Stankovski博士。在2007/2008学年，候选人在Skopje的电气工程和信息技术学院（FEEIT）参加了完整的时间研究，朝着计算机系统工程和自动化方向上。在教师教育期间，他在每个研究年度成功毕业，平均9多。在同一教师中，他获得了一定程度的研究生工程师，并从事题为“分布式微处理器定位的研究生工作”。平均学习年级为9.59。在2011/2012学年，候选人在计算机系统工程和自动化的方向上招募了第二个FeeIT周期，并通过最高10.00级的所有考试。硕士论文的标题为：“ Robus Management管理随机延迟的效果和网络自动系统中数据包丢失的影响”在2013年4月4. 9. 9. 2013年的指导下。在2013/2014学年，他参加了SS博士学校的第三个研究周期。Cyril和Methodius”，关于电气工程和信息技术计划，并通过最高级别10.00的所有考试。关于该主题的博士论文：“在工业网络自动管理系统中为噪声具有抗噪声的新协议的开发”于2018年4月13日在教授的指导下为其辩护。Mile Stankovski博士。 在学习期间，他在“ Blakom” Dooel -Skopje和“ Makstil”的公司中进行了多年练习。Mile Stankovski博士。在学习期间，他在“ Blakom” Dooel -Skopje和“ Makstil”的公司中进行了多年练习。还是国际会议组织的组织团队的积极参与者，欧洲电力电子电力电子和运动控制（ERE-ERE），2010年，国际电子会议，电信，自动和
多提取器耗竭的神经网络中的噪声激活屏障交叉
抑制性神经元在生物节奏的起源中起重要作用。他们夹带大脑中的远程电活动[1]，并产生控制运动动作的时空信号[2，3]。抑制网络的显着特性是它们支持共同振荡共存模式的能力[4-8]，这引起了感觉刺激[9-11]。然而，理论上预测的振荡数量与实验观察到的相对缺乏[13-15]之间存在很大差异。这种差异可能来自吸引子之间对噪音的不同公差[16]。对中央模式发生的实验表明，所有极限周期吸引子在轻度噪声水平和异质性中都能生存[11]；但是，它们在大噪声水平上的稳定性尚不清楚。对甲壳类中央模式发生器的实验表明，生物节奏仅存在于有限的温度范围内[17]和pH水平[18]。在此范围之外的振荡之外，振荡变成了心律不振。因此，需要一个客观的度量来预测生物节奏的稳定性范围。在保守的系统中（Hop Field Networks [19]，Boltzmann机器[20]），吸引子的鲁棒性是通过代表位配置的潜在景观中的激活能来定义的。我们在这里关注的耗散系统（中央模式发生器，大脑）没有等效的潜在景观，因为该州是时间的定位。Graham和Tél[21，22]引入了伪电势； Stankovski等。已经进行了理论尝试来描述与时间无关的功能的相互作用。但是，统一的理论描述尚未出现。[23，24]多变量耦合函数；而其他
新闻通讯
根据Skopje发表在Skopje的电气工程和信息技术学院的竞争，Skopje的电气工程和信息技术学院的系统工程和信息技术学院的系统工程，自动化和机器人技术的助手的选择，在Skopje的竞争中教学科学系统工程，自动化和机器人技术，并基于电气工程和信息技术学院教学委员会的决定，第1期。02-1428/3，在7.10.2020通过，成立了一个审查委员会：教授。Mile Stankovski博士，教授。Elizabeta Lazarevska博士并获胜。教授。Vesna Ojleska Latkoska博士。作为审查委员会的成员，在审查了提交的文档后，我们提交了以下竞赛，以在预定的截止日期内在系统工程，自动化和机器人技术（21808）的主题科学领域中选择助手。技术。1。B和Stefan Zlatinov MA于1995年2月23日出生在Stip。小学于2009年完成，2013年，他从高中毕业，取得了巨大的成功。在此期间，他是区域数学比赛的定期参与者。在2013/2014学年，他在Skopje的电气工程和信息技术学院（FEEIT）参加了全日制研究，沿计算机系统工程，自动化和机器人技术的方向。在教师教育期间，他在每个研究年度成功毕业，平均9多。在同一教职员工中，他获得了电气工程和信息技术学士学位，指导：计算机系统工程，自动化和机器人技术，于2017年9月12日，平均通过考试成绩为9.43和毕业生2017年，他还参加了费用研究生研究，自动化，机器人技术和系统工程。经过一年的研究，他于2018年10月4日获得了电气工程和信息技术硕士学位，方向：自动化，机器人技术和系统工程，平均成绩为9.71，主题为“促进算法”。之后，Stefan Zlatinov立即入学了博士研究，他致力于开发视觉大满贯算法和语义环境推理，这是奥地利格拉兹虚拟车辆研究中心的国际研究项目的一部分。在学习期间，他在自动化和维护部门的Pocistip的Tab Mak电池工厂进行了多个月的练习，在那里他的任务是处理日常问题并定期检查生产过程。是自动化和系统工程学科主题的FeeIT实验室练习的演示者。流利的英语。2。2017年2月，Stefan Zlatinov开始在一家衍生产品Dinamix（Vision Dinamix）担任开发工程师，在那里他参与了用于视觉上同时本地化和实时映射的算法开发的开发。他的计算机功能除其他外，还包括办公软件的知识（Libre Office，latex），C，C ++，Python以及Linux操作系统的知识。根据助理标题的一般和特殊条件对候选人的成就进行评估