对于认知能力的研究,例如小鼠如何学习根据感知线索采取行动,牛顿教授 Mriganka Sur 也是钙成像“高级用户”。但小鼠面临的挑战与蠕虫不同。小鼠大脑有数百万个神经元,更厚且不透明。钙成像需要外部光刺激,但光刺激难以穿透组织。所谓的“双光子”显微镜可以对大脑表面以下一点的钙闪光进行成像,但 Sur 的实验室希望可视化整个大脑皮层的活动,而小鼠(和人类)正是在这里进行复杂的信息处理。大约八年前,Sur 与前博士后 Murat Yildirim 和机械工程教授 Peter So 合作,改进了“3 光子”显微镜的新兴概念(最早由康奈尔大学开发)。2019 年,他们发表了第一份研究,对整个皮层六层、深度超过一毫米的活体神经活动进行成像。
Patel 博士进行了文献检索、数据解读并起草了初稿;Malik 博士设计了研究,进行了文献检索、分析了数据、数据解读并参与了稿件的修改;Lee 先生和 Sha fi q 女士帮助组织和分析数据、数据解读并参与了稿件的批判性修改;Wilkinson 先生、Yildirim 博士、Elharake 先生、Diaz 女士和 Reyes 博士参与了数据解读并参与了稿件的批判性修改;Klotz 女士负责数据采集和在线调查工具的开发、数据分析、数据解读并参与了稿件的批判性修改;Humphries 博士和 Murray 博士设计了研究、数据解读并参与了稿件的批判性修改;Omer 博士设计了研究、分析了分析方法、数据解读并参与了稿件的批判性修改;Gilliam 博士是本研究的资深作者,他构思了研究、设计了研究、进行了文献检索,并参与了数据收集和编辑的各个方面。
预计,由于人口的增加,到2050年的粮食产量将从目前的60%增加到110%(Garnett,2013年)。尽管如此,面对人口上涨和全球粮食价格上涨,粮食损失的速度增加。通常,园艺作物尤其是新鲜水果的损失是发展中国家面临的至关重要的挑战(Hailu and Derbew,2015年)。Gustavsson等人(2011年)估计,每年全球13亿吨的食物在全球范围内丢失。粮食损失是指为人类食用而生产或收获的植物和 /或动物的可食用部分,但最终不是人消耗的(Yildirim等,2016)。这一现象被认为是一个全球挑战,并努力将其提高到最低限度。目前的粮食损失率被认为是对可持续发展的重大威胁之一(Surucu-Balci和Tuna,2021年)。因为粮食损失对经济,环境和社会有负面影响(Alamar等,2018; Halloran等,2014; Gustavsson等al,2011年)。不仅如此,粮食损失增加了消费者的每单位成本,而同时减少了农民和食品价值连锁参与者的收入并增加了费用(Lipinski等,2013; Buzby和Hyman,2012)。
本研究阐明了一种具有五个非线性项的新型三维抖动系统。利用 Lyapunov 指数分析,我们确定了新型抖动系统具有混沌性和耗散性。我们确定了新型抖动系统经历了霍普夫分岔。我们观察到新型抖动系统具有多稳定性,因为它表现出共存的混沌吸引子。多稳定性是混沌系统的一种特殊属性,这意味着对于同一组参数值但不同的初始状态,存在共存的吸引子。我们表明,新型混沌抖动系统表现出具有共存混沌吸引子的多稳定性(Zhang 等人,2020 年;Zhou 等人,2020 年)。我们使用 Multisim 版本 13 设计了所提出的抖动系统的电子电路仿真。我们还使用 Multisim 对抖动电路信号进行了功率谱密度分析,证实了抖动电路中的混沌。混沌系统的电路设计对实际应用很有用(Yildirim 和 Kacar,2020 年;Wang 等人,2021 年;Rao 等人,2021 年)。图像加密是通信理论中的一个重要研究领域,旨在保护图像免受任何未经授权的用户访问 Abd-El-Atty 等人(2019 年)。图像加密是一种广泛使用的图像保护技术,指的是从
Piraeus的科学委员尼古拉斯·阿佩利亚斯(Nicholas apergi),格里斯·K·佩伦·阿林·阿林·扎耶大学,阿联酋罗梅罗梅罗 - 乌维拉大学,土耳其穆拉特·多兰兰(Murat Donduran Ercan Eren-Yildiz技术大学,土耳其Ozan Eruygur-HacıBayramVeli大学,土耳其Alpay filiztekin-土耳其大学,土耳其大学,土耳其大学梅尼加基大学应用科学的梅内加基 - 普通科学,格里克·奥萨塔伊·托尔·托尔·托克 - 伦敦,伦敦,弗朗西·弗里·弗里·弗里克斯,土耳其塞维克·巴索鲁斯大学的Ozturk -Haci Bayram Veli大学,土耳其Audrey Sivrikaya-土耳其Hacettepe大学,土耳其RamazanSarı-丹麦技术大学,丹麦技术大学,Selami Selami Sezgin -Selami Sezgin -Selami Sezgin -Anadolu Universition,Anadolu Unicess,denmark of denmark,denmark,denmark- denmark -denmark-伦敦金斯敦大学,英国大学A. Yasemin Yalta- Hacettepe大学,TürkiyeJülideYildirimöcal-TürkiyeKamil Yilmaz -Koç大学 - TürkiyePiraeus的科学委员尼古拉斯·阿佩利亚斯(Nicholas apergi),格里斯·K·佩伦·阿林·阿林·扎耶大学,阿联酋罗梅罗梅罗 - 乌维拉大学,土耳其穆拉特·多兰兰(Murat Donduran Ercan Eren-Yildiz技术大学,土耳其Ozan Eruygur-HacıBayramVeli大学,土耳其Alpay filiztekin-土耳其大学,土耳其大学,土耳其大学梅尼加基大学应用科学的梅内加基 - 普通科学,格里克·奥萨塔伊·托尔·托尔·托克 - 伦敦,伦敦,弗朗西·弗里·弗里·弗里克斯,土耳其塞维克·巴索鲁斯大学的Ozturk -Haci Bayram Veli大学,土耳其Audrey Sivrikaya-土耳其Hacettepe大学,土耳其RamazanSarı-丹麦技术大学,丹麦技术大学,Selami Selami Sezgin -Selami Sezgin -Selami Sezgin -Anadolu Universition,Anadolu Unicess,denmark of denmark,denmark,denmark- denmark -denmark-伦敦金斯敦大学,英国大学A. Yasemin Yalta- Hacettepe大学,TürkiyeJülideYildirimöcal-TürkiyeKamil Yilmaz -Koç大学 - Türkiye
1.Cascella M、Rajnik M、Aleem A、Dulebohn SC、Di Napoli R. 冠状病毒 (COVID ‐ 19) 的特征、评估和治疗。StatPearls Publishing 版权所有 ©;2022。2.Wiersinga WJ、Rhodes A、Cheng AC、Peacock SJ、Prescott HC。2019 年冠状病毒病 (COVID ‐ 19) 的病理生理学、传播、诊断和治疗:综述。JAMA。2020;324(8):782 ‐ 793。3.世界卫生组织。世卫组织冠状病毒 (COVID ‐ 19) 仪表板。https://covid19.who.int/ 4.世界卫生组织。COVID ‐ 19 继续扰乱 90% 国家的基本卫生服务。https://www.who。int/news/item/23-04-2021-covid-19-continues-to-disrupt- essential-health-services-in-90-of-countries 5。Naseem M、Akhund R、Arshad H、Ibrahim MT。探索人工智能和机器学习对抗 COVID ‐ 19 的潜力以及中低收入国家的现有机会:范围审查。J Prim Care Commun Health .2020;11:2150132720963634.6.Miller DD, Brown EW.医疗实践中的人工智能:从问题到答案?Am J Med .2018;131(2):129 - 133.7.Fang C, Bai S, Chen Q, et al.深度学习用于预测 COVID - 19 恶性进展。Med Image Anal .2021;72:102096.8.Lan L, Sun W, Xu D, 等。基于人工智能的 COVID ‐ 19 患者管理方法。Intel Med 。2021;1(1):10 ‐ 15。9.Harnad S. 根据同行排名验证研究绩效指标。伦理科学环境政治。2008;8(1):103 ‐ 107。10.Garfield E. 引文分析作为期刊评估工具:可以根据科学政策研究的引文频率和影响力对期刊进行排名。科学。1972;178(4060):471 - 479。11.Van Noorden R. 指标:多种测量方法。Nature .2010;465(7300):864 - 866。12.Bornmann L, Marx W. 文献计量学中标准化引文影响分数的生成方法:哪种方法最能反映专家的判断?J Inform .2015;9(2):408 ‐ 418.13.Praveen G、Chaithanya R、Alla RK、Shammas M、Abdurahiman VT、Anitha A.J 假肢凹痕。2020;123(5):724 ‐ 730.14.15.1951 年至 2019 年期间发表文章的文献计量分析:口腔修复学期刊中被引用次数最多的 100 篇文章。Li M, Cai Q, Ma J ‐ W, Zhang L, Henschke CI。肺癌筛查中被引用次数最多的 100 篇文章:文献计量分析。Ann Transl Med。2021;9(9):787。Gao Q,Zhang C,Wang J,等。1990 年至 2019 年骨质疏松症被引用次数最多的 100 篇文章:文献计量和可视化分析。骨质疏松症档案。2020;15(1):1 ‐ 11.16.Lai P, Liu Y, Xue J, He P, Qiu Y.主动脉夹层被引用次数最多的 100 篇文章。BMC Cardiovasc Disord .2017;17(1):30.17.Walsh C, Lydon S, Byrne D, Madden C, Fox S, O'Connor P. 医疗模拟被引用次数最多的 100 篇文章:文献计量综述。Simul Healthc J Soc Simul Healthc .2018;13(3):211 - 220。18.AlRyalat SAS、Malkawi LW、Momani SM。使用 PubMed、Scopus 和 Web of Science 数据库比较文献计量分析。J Visual Exp。2019;(152):e58494。19.Ozturk T、Talo M、Yildirim EA、Baloglu UB、Yildirim O、Rajendra Acharya U。自动检测 COVID - 19 病例
摘要 Polygonum cognatum Meissn. 是一种野生可食用植物,在土耳其被称为 madimak。其嫩芽在春季栽培并用作蔬菜。本研究评估了不同干燥处理对 madimak 植物颜色属性的影响,这些植物使用两种不同的方法干燥:热风干燥和微波干燥。风干处理分别在 60、70 和 80 °C 下进行。微波干燥使用四种不同的微波功率水平进行,范围在 160 至 750 W 之间。madimak 的微波干燥比热风干燥更快。随着微波功率的提高,干燥时间大大减少。干燥过程在 0.058 到 0.308 小时之间完成,具体取决于微波功率水平,而热风干燥在 2.583 到 4.166 小时之间。微波干燥对样品颜色质量的影响不如热风干燥大。微波干燥植物的叶绿素 a、叶绿素 b 和总叶绿素含量显著保留。颜色和叶绿素属性均表明,与热风或常温干燥相比,微波干燥更适合马迪马克植物。研究发现,在 750 W 微波功率下,颜色变化最小,叶绿素含量最高。此外,80 °C 热风干燥和 160 W 微波功率水平的最低比能量需求分别为 44.58 kWh/kg 和 107.00 kWh/kg。结果表明,热风干燥温度之间的比能量需求没有显著差异,而微波功率水平之间的差异很大。关键词:Madimak、微波、热风、颜色、比能、可食用植物、叶绿素引言叶绿素是分布最广的植物色素,叶绿素 a 和 b 在食品技术中的重要性源于它们在绿色蔬菜中的作用(King 等人,2001)。叶绿素 a 和叶绿素 b 是主要形式,通常存在于常用于食用的高等植物中,它们的比例大约为 3:1。叶绿素 a 和 b 都是四吡咯酞菁氧合物的含镁衍生物。叶绿素 a 和叶绿素 b 在感知颜色和热稳定性方面也不同。叶绿素 a 呈蓝绿色,叶绿素 b 呈黄绿色(Cui 等人,2004)。它们极易在加工和储存过程中降解。叶绿素转化为脱镁叶绿素和其他衍生物会导致从鲜绿色变为暗橄榄绿色或橄榄黄色,最终被消费者视为品质的下降 King 等人(2001 年)和 Ahmed 等人(2001 年)。叶绿素保留对于确定热脱水绿色植物的最终质量非常重要。在较高温度和酸性条件下,叶绿素环中的中心镁被两个氢离子取代,绿色叶绿素转化为橄榄棕色脱镁叶绿素。在约 60–80 o C 的较低温度下,叶绿素酶活性增加,形成绿色叶绿素,然后叶绿素易受镁损失的影响,从而形成橄榄褐色脱镁叶绿素 (Cui 等,2004)。颜色是植物产品的重要质量属性,叶绿素已被用作绿色蔬菜的质量指标 (Guan 等,2005)。Polygonum cognatum Meissn. 是一种野生植物,在土耳其语中称为“madimak”。这种可食用植物是一种多年生细长木本植物。它生长在海拔 720-3000 米的路边、斜坡和悬崖上。春季收集带叶的嫩芽 (Yildirim 等,2003)。植物的新鲜叶子和茎可作为蔬菜食用。干燥的植物可用作药用植物 (Ozbucak 等,2007)。在土耳其民间医学中,它被用于各种目的,例如其利尿作用和治疗糖尿病(Yildirim 等人,2003 年)。脱水是最古老的食品保存方法之一,是食品加工中非常重要的一个方面。产品在干燥过程中产生的热损伤与温度成正比
血清型特异性肺炎球菌的侵入性:对疾病发病率和载体患病率的配对估计1的全球荟萃分析2 3 Katherine E. Gallagher Phd 1,2*&Fredrick Odiwour BSC。1* , Christian Bottomley PhD 2 , John Ojal PhD 1 , Aisha 4 Adamu PhD 3 , Esther Muthumbi PhD 1 , Eunice W. Kagucia PhD 1 , Laura L Hammitt MD 4 , Sergio Massora PhD 5 , 5 Betuel Sigaúque 5 , Alberto Chaúque MSc 5 , Leocadia Vilanculos MD 5 , Jennifer R. Verani MD 6,Maria da Gloria 6 Carvalho PhD 6,Anne von Gottberg PhD 7,8,Jackie Kleynhans PhD 7,9,Shabir A. Madhi Phd 10,Courtney P. 7 Olwagen P. 7 Olwagen P. 7 Olwagen Phd 10,Grant Mackenzie Phd 11,Rasheed Salaudeen MSC 11,Ryan Gierke 6,Migako kobay kobay kobay kobay kobians thepe kobay kobay kobians thepe sepn step n Stepse thepie sepn steps n Stepse n Stepn sepn thepie thepe n St. 12,Inci Yildirim PhD 12-16,Stepy Thomas MSPH 17,Amy Tunali MPH 17,Monica Farley MD 17,9 Todd D. Swarthout Phd 18,19,Akuzike Kalizage Kalizang'oma PhD 18,19 Ladhani MRCPCH 21,Elizabeth Miller DSC 2,J。AnthonyG. 11 Scott FRCP 1,2 12 13 1流行病学和人口统计部,Kemri-Wellcome Trust研究计划(KWTRP),基里菲,KILIFI,KILIFI,14肯尼亚15 2伦敦15 2伦敦伦敦卫生与热门医学学院16 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3。英国牛津大学牛津大学医学系。42 43 *这些作者对分析也同样贡献44 45通讯作者:Katherine Gallagher,Kemri Wellcome Trust研究计划,PO Box 46
教室中DNA分子结构的样本实施以及教师候选人对此的意见。 Turkey, *Corresponding author Email:cigdemozel@gazi.edu.tr 1 , ozlemtasdelen@gazi.edu.tr 2 , ezgiguven@gazi.edu.tr 3 ,nkoklukaya@gazi.edu.tr 4 Abstract The purpose of this study is to carry out sample classroom applications in the teaching of the molecular structure of deoxyribonucleic acid (DNA),这是分子生物学领域的基础,并在完成这些申请后就获得了教师候选人的意见。这是一项基本的定性研究。这项研究是在2021 - 2022学年的秋季学期在安卡拉州立大学教育学院进行的。通过便利抽样方法确定收集数据的参与者。研究小组由15名教师候选人组成,他们是三年级的生物学学生参加分子生物学课程。研究人员本身开发的访谈表是研究的数据收集工具。用于研究目的的课堂申请范围为7年。在整个过程中的教学和其他活动进行了详细解释。主题分析是定性分析技术之一,用于分析数据。在这项研究中,在DNA教学中开发了一种示例性的教学实践/方法。调查结果表明,参加该申请的教师候选人对主题和过程的教学有积极的看法。将来,可以发展生物学其他抽象概念的其他各种教学实践,并探讨了潜在教师的观点。这些课堂实践对学术成就,态度和动力等的影响可以检查教师候选人。
* Gizem Halis Kasap 是一名在纽约和伊斯坦布尔执业的律师,拥有维克森林大学法学院法学博士学位、宾夕法尼亚州立大学法学院法学硕士学位和伊斯坦布尔大学法学院法学学士学位。她对仲裁与技术之间的相互作用充满热情,专门研究国际私法背景下的技术法和争议解决。作者要感谢 Akkayan & Yildirim 律师合伙公司的 Ayca Akkayan-Yildirim 博士对自己作为律师和人的能力的坚定信心。作者还要感谢《争议解决杂志》执行委员会和工作人员为本文的发表所做的准备。最后,作者要衷心感谢她充满爱心和鼓励的家人,特别是她的丈夫 Atilla,感谢她给予的所有宝贵的支持、鼓励和建议。 1. Bill Chappell,冠状病毒:世卫组织负责人表示各国必须应对“大流行加速”,NPR(2020 年 3 月 23 日)https://www.npr.org/sections/coronavirus-live-up-dates/2020/03/23/820290984/coronavirus-who-head-says-nations-must-attack-as-pandemic-is-acceler-ating。2. Richard Susskind,《明日之子》,第 xvii 页(第二版,2017 年)。其他研究支持法律世界将在未来二十年发生巨大变化的观点。例如,Deloitte Insight:超过 100,000 个法律角色将被自动化,L EGAL IT I NSIDER(2016 年 3 月 16 日),https://www.legaltech- nology.com/latest-news/deloitte-insight-100000-legal-roles-to-be-automated/。(认为在未来二十年内,40% 的法律职业可能会实现自动化并被人工智能取代)。3. Eric Niiler,AI 能成为法庭上的公正法官吗?爱沙尼亚认为如此,WIRED M AG。,(2019 年 3 月 25 日)。https://www.wired.com/story/can-ai-be-fair-judge-court-estonia-thinks-so/。4. 尽管这则新闻的标题语言充满了未来感,但“AI Judge”一词似乎并不包括可以预测案件结果的算法。相反,人工智能法官更有可能充当助手,依靠实际法官的知识和支持。北京互联网法院推出人工智能法官,CHINA D AILY(2019 年 6 月 28 日),http://www.china-daily.com.cn/a/201906/28/WS5d156cada3103dbf1432ac74.html。
