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帕金森氏病的认知康复方法
1个讲师。Kırklareli大学，卫生科学学院，物理疗法和康复系，Kırklareli。电子邮件地址：neslisahahgun@gmail.com 2讲师。伊斯坦布尔卫生科学学院伊斯坦布尔艾登大学的成员。电子邮件地址：makbulekarci21@gmail.com *负责作者：Kırklareli大学中央校园，健康科学中心2。教室，Kirklareli，0520501290到达：29.03.2024，接受日期：05.06.2024，出版日期：26.12.2024 doi：10.61830/balkansbd.14615988
小基因组的桑格方法。博士...
技术背后的概念相似。它将荧光核苷酸一一添加到DNA模板螺纹中，该螺纹在NGS和Sanger序列中生长DNA聚合酶（也称为二氧基或CAPS电泳序列）。由每个添加的核滴荧光标签定义。
现有同步流加密的比较分析< div>
以下内容将熟悉对Estrem项目下开发的许多流媒体加密算法的分析。 div>Estream是一组流媒体加密算法，它是Cryptology II项目欧洲卓越网络的一部分[4]。 div>两种类型的：与软件和设备兼容的压缩加密算法。 div>第一组算法由编程算法中的方便算法组成，由128位AES-CTR算法的快速算法组成。 div>属于此组的决赛选手包括决赛选手：Sals20 / 12，Rabbitis，HC-128和Soseanuk算法。 div>第二组属于第二组的密码组成的密码是兼容的算法，这是将设备实现到设备而不是80位罚款算法所必需的。 div>该组中的FinalChe算法，包括谷物，Trivium [8]和Mickey 2.0。 div>该组中的FinalChe算法，包括谷物，Trivium [8]和Mickey 2.0。 div>
5-羟色胺在精神分裂症中的作用 - 5-羟色胺在精神分裂症中的作用
自我算法管理概念通常在数字劳动平台上使用。算法管理代替人类管理是作为一种管理方法，以最有效的方式遵循，调节，控制和决定当事方的目标。在文献中，有信息表明，这种新的数字经济管理方法对数字劳动平台的员工以及负面影响具有积极影响。这是一个概念，它包含数字平台中使用的算法管理，面对降低人工成本的积极结构，并为员工提供了灵活性，即它对员工产生不平等的条件。符合这些解释，有必要制定不同的策略来消除算法管理可以在数字劳动平台上对员工带来的负面影响。在这种情况下，该研究的目的是检查这些平台上员工的数字经济平台中使用的算法管理，并讨论这种新形式的数字管理形式在不平等现象中的作用。研究基于对一些国际机构报告的解释，包括算法管理的概念以及从以前的一些案例中获得的发现。
Zaltman 深层隐喻在广告中的运用及……
隐喻对确定公司的目标受众、进行正确的市场细分和市场定位、衡量产品相关广告的有效性以及建立品牌忠诚度等许多问题都有很大的影响。隐喻，用最简单的话来说，就是用已知事物解释未知事物的艺术。 “隐喻不仅将联想从以前的经历转移到新的经历，它们还可以作为简写帮助人们理解消费者体验主张及其对他们生活的意义”（McCallion，2009）。人与产品之间也存在着沟通，因此产品也承载着一定的信息。 “隐喻已被用来创建品牌标识、营销具体产品和服务、制定营销策略、创建市场研究概念以及定义买卖双方的关系”（Çorbacıoğlu，2022 年，第 3500 页）。使用 Zaltman 隐喻引出技术 (ZMET) 对 14 名美国消费者进行的访谈结果表明，隐喻对于理解消费者对广告的印象以及他们与广告相关的含义有很大帮助 (Coulter 等人，2001 年，第 1 页)。 “这两个被相互比较的事物在正常过程中并不相关；然而，大脑可以通过发挥想象力来理解新的隐喻”（Parsa and Olgundeniz，2014，第 3 页）。我们试图通过基本的推理过程来理解隐喻的含义，并创建心理模型。 “通过隐喻渗透心灵是认知无意识定位的有效方法”（Zaltman，2003 年，第 73 页）。这样，就可以获得有关消费者隐藏或显露需求的深层有用信息。这些见解有助于广告吸引消费者的注意力并激励他们采取行动（Zaltman 和 Coulter，1995 年，第 49 页）。因此，定性的 ZMET 研究可以帮助消费者了解他们更深层次的想法和情感
智力：横断面调查医学生对人工智能的知识和态度：
机器人系统是基于统计数据设计的，用于执行类似人类行为的功能。人工智能有改善医学和医疗保健的潜力。人工智能用于外科手术和医学教育等医学领域。未来，它将在医学领域发挥更大的作用，就像在许多其他领域一样。然而，在今天的医学教育中，对人工智能的讨论还不够。本研究的目的是分析医学生对医学人工智能的知识和态度。方法：通过在线问卷对所有东地中海大学与马尔马拉大学联合开展的国际医学项目医学生进行了横断面研究。在调查前被告知的学生被要求填写调查问卷，如果他们同意参加。问卷包括 3 个部分：参与者的人口统计、关于人工智能的知识和对人工智能的态度。结果通过 Microsoft Excel 收集和检查。使用 SPSS v26 对调查数据进行卡方检验分析。结果：88 名医学生参加了在线调查。大多数调查受访者（77%）已经知道与医学人工智能相关的信息。大多数参与者主要从社交媒体和媒体获取这些信息。只有 26.1% 的学生表示他们从讲座中学到了一些关于人工智能的知识。29.5% 的临床前阶段学生认为人类医生将在可预见的未来被人工智能取代，但临床阶段学生的比例下降到 18.5%。男性学生明显表示他们对人工智能有基本的了解（p<0.05）。此外，了解这些技术的参与者明显认为这些发展使医学更加令人兴奋（p<0.05）。
材料技术和设计科学的新方法
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