• 物理冶金学、粉末冶金学(传统制造和增材制造)。• 金属生物材料(泡沫和复合材料)的生产及其表面处理。• 采用激光烧蚀法合成纳米材料(石墨烯衍生物(GO、rGO 和 rGO 凝胶)和金属/石墨烯混合结构),• 场效应晶体管生物传感器生产(乳腺癌检测),• 生物传感器的表面化学和功能化,• 微纳米制造- 洁净室技术实践经验(光刻、DRIE、湿法蚀刻、电子束沉积)。• 表征技术机械表征:通用机械测试设备,表面:AFM、XPS、表面轮廓仪,结构:XRD,光谱:IR 和 UV - 可见光谱、FTIR、拉曼,形态:SEM、TEM,电气表征:探针站,4 点测量。
我们正处于一个关键时刻,全球经济显示出明显的复苏迹象,增长温和但稳定,通胀缓慢下降,这表明世界在经历了多年的经济动荡后正接近“软着陆”。然而,大多数发展中国家面临的现实情况不同,因为增长率大多仍低于疫情前的水平,不足以实现关键的发展目标。我们面临的挑战是深刻的,四分之一的发展中经济体仍在受到疫情影响,大多数经济体的增长速度预计将低于前十年。全球高利率加剧了这种情况,给本已有限的财政空间带来压力,阻碍了推动经济增长的投资。一些经济体表现出了复苏和持续增长的迹象,这给我们带来了一线希望。但增长率仍然太慢,无法取得进展,拉丁美洲尤其如此,在极端天气事件和区域内移民日益频繁的背景下,拉丁美洲受到结构性挑战的制约,特别是生产力下降、资本积累低下和私营部门投资减弱。在此背景下,世界银行集团 (WBG) 发挥着关键作用,因为其资金和技术支持对于我们应对这些挑战和解决艰难改革的需求至关重要,以避免陷入复苏和增长缓慢的道路。拉丁美洲拥有地球上 40% 的生物多样性,并具有全球能源转型的关键潜力,因此,世界银行集团不仅要继续,而且要扩大其在该地区的活动,作为其努力恢复其在支持中等收入国家 (MIC) 和高收入国家 (HIC) 方面的相关性的一部分。相关性不仅意味着成为首选的发展伙伴,还意味着参与日益雄心勃勃、影响深远的项目,这些项目将增强世界银行集团的投资组合,完全符合其愿景,并为其使命的实现做出重大贡献。我们认为这种方法是世界银行集团以结果为导向、以影响为导向和面向未来的一个组成部分。本着这种精神,我们期待世界银行集团扩大和加强与我们国家的合作。我们承认并赞赏 DC 文件全面、均衡地记录了自春季会议以来的审议、协议和成就。该文件反映了在多个方面同时取得进展的出色工作。然而,其中一些问题值得更深入的考虑和讨论。人们往往忽视了世界上 60% 以上的极端贫困人口生活在中等收入国家,而消除贫困的最大隐性挑战之一在于解决这些国家内部的严重不平等问题。因此,我们坚决支持制定世界银行集团中等收入国家战略的决定。我们期望这一战略包括提高生产力、支持能源获取和转型、林业和营养、促进新兴产业和创业、创新和就业等行动,
关键词 癌症,癌症干细胞,不道德化,衰老,去分化,治疗,A.2。先前职位(研究活动中断,第 14.2.b)条) 时间 职位/机构/国家/中断原因 9-2009/2012 高级科学家/塞维利亚生物医学研究所 (CSIC) 01-2001/9-2009 组长/国家肿瘤研究中心 04-2000/10-2001 高级讲师/WIBR,伦敦大学学院(伦敦,英国) 07-1997/04-2000 高级研究科学家/儿童健康研究所(伦敦,英国) 01-1996/07-1997 博士后/冷泉港实验室(纽约,美国) 01-1995/09-1995 副教授/系马德里自治大学 生物化学 01-1994/01-1995 博士后 / 生物医学研究所 (CSIC) 01-1990/01-1994 博士前 / 生物医学研究所 (CSIC) A.3.教育背景 博士,执业资格,研究生 大学/国家 年份 理学学士(生物学) 格拉纳达大学 1989 年 11 月
陆军根据《国家环境政策法案》(NEPA)制定了第二份环境影响报告草案,并遵循了环境质量委员会《国家环境政策法案》第 40 章第 1500-1508 部分中的 NEPA 实施条例以及陆军《国家环境政策法案》第 32 章第 651 部分中的 NEPA 实施条例。该环境影响报告还符合《夏威夷修订法规》第 343 章和《夏威夷行政法规》第 11-200.1 章,统称为《夏威夷环境政策法案》(HEPA)。《国家环境政策法案》和《夏威夷环境政策法案》都要求政府机构充分考虑拟议行动对环境的影响,并在必要时采取适当措施,以减轻潜在的不利影响。
·汞汞是一种金属,来自采矿,燃烧煤炭和其他燃料的空气影响以及自然来源。这是鱼类关注的最常见的污染物。o太多的甲基质汞(在鱼类中发现的汞形式)会损害大脑,尤其是在胎儿,婴儿和儿童中。母亲可以在怀孕期间将甲基汞传递给婴儿。o由于胎儿,婴儿和儿童对汞特别敏感,因此Oehha对含18至49岁妇女的含汞鱼类和儿童应该吃的含量有一套建议,以及50岁及以上的女性和18岁以上的男性的另一套建议。
研究助理Sertaç KÜÇÜKKAYA 个人信息 电子邮件:sertac.kucukkaya@istanbul.edu.tr 网址:https://avesis.istanbul.edu.tr/sertac.kucukkaya 国际研究员 ID ORCID:0000-0001-7573-9027 Yoksis 研究员 ID:294684 教育信息 本科生,伊斯坦布尔大学,伊斯坦布尔医学院,土耳其 2012 年 - 2018 外语英语、C1 高级证书、课程和培训 健康与医学、Laboratuvardan Kliniğe Antimikrobiyal Yönetim Kursu、土耳其临床微生物学家协会、2023 健康与医学、HIV 抗逆转录病毒 Direnç ve Filogenetik Analiz、土耳其临床微生物学家协会、2022 健康与医学、Viral Enfeksiyonlarda塔尼、拉波拉马 ve Yorumlama,土耳其临床微生物学家协会,2022 研究领域 医学微生物学 学术头衔/任务 研究助理博士,伊斯坦布尔大学,伊斯坦布尔医学院,基础医学,2020 年 - 继续 评审大会/研讨会 会议记录中的出版物 I. 是时候开始耳念珠菌监测了吗?Çaklovica Küçükkaya İ.、Elbir Kılıç P.、Yalçın D.、Küçükkaya S.、Can Bozan F.、Özbozduman H.、Gülmez Kıvanç D.、Arıkan Akdağlı S.、Erturan Z. 第 8 届亚太医学真菌学会大会(APSMM 2024),日本京都,2024 年 11 月 6 日至 9 日,第 145 页 II。 Otoimmün Tanılı Hastalarda Viral Serolojik Profilin Değerlendirilmesi Küçükkaya S.、Çaklovica Küçükkaya ï.、Çavuş B.、Safran N.、Önel M.、Kırkoyun Uysal H.、Çifcibaşı Örmeci A.、Akyüz F.、
技术科学学院,普里斯蒂纳大学的科索夫斯卡米特罗维卡大学,KnjazaMiloša7,38220 Kosovska Mitrovica,塞尔维亚,塞尔维亚(1),MB大学,信息技术系,Prote Mateje Br。21,11111 Beograd,塞尔维亚(2)OrcID:1.0000-0002-6557-4553; 2.0000-0002-1492-7638; 3.0000-0002-6867-7259; 4.0000-0002-2240-3420 DOI:10.15199/48.2024.09.55使用机器学习和数字图像处理摘要对电子废物类型进行分类。本文探讨了深度学习和计算机视觉技术在自动分类和检测电子废物(电子废物)中的应用。开发了基于卷积神经网络(CNN)和更快的R-CNN的系统,用于分析电子废物图像并提取有关设备类型和尺寸的信息。该实验是在三个关键电子废物类别的500个现实世界图像的数据集上进行的 - 冰箱,厨房炉灶和电视。结果证明,使用CNN使用R-CNN的92%的分类精度为92%。所获得的数据可以更精确的废物收集计划。主要结论是,深度学习具有改善电子废物管理系统的巨大潜力。Streszczenie。artykuł十BADA ZASTOSOWANIETECHNIKGłęBokiegoUczenia i widzenia komputerowego do automatycznej klasyfikacji i detekcji elektronicznychnychnychnychnychnychnychnychnychodpadów(e-dodpadów)。opracowany zostaje系统oparty na spotowych siecioch sieciach neuronowych(CNN)i szybszym r-cnn做a andaleizyobrazówe-odpadówe-odpadóworaz wydobycia wydobycia wydobycia wydobycia norlakacji norlage o typie typie o typie typie o typie typie t typie imiarachsprzętu。uzyskane daneumoêliwiająbardziejprecyzyjne planowanie zbieraniaodpadów。该实验是在三个关键类别的E Trantpts-Ryfragerators,厨房炉灶和电视的三个关键类别的数据集上进行的。结果显示,使用CNN使用R-CNN的检测精度为92%,结果表现出92%的高分类精度。主要的结论是,深层教学具有改善电子废物管理系统的巨大潜力。(使用机器学习和数字图像处理的电子废物类型的分类)关键词:电子废物,卷积神经网络,计算机视觉,废物分类。关键字:电子废物,编织神经网络,计算机视觉,废物分类。引言电子废物(电子废物)的财产管理正在随着全球干燥废物量增长而变得越来越多。尽管电子垃圾容器高度有价值用于回收利用,但它也可以包含汞,铅和镉等物质。因此,收集,分类和处理电子废物的开发有效系统至关重要。本文研究了使用图像识别技术提高电子快速管理效率的概念。所考虑的系统是基于通过拍摄废物对象获得的视觉数据的分析。目的是通过简单的用户界面来促进电子废物的识别和分类,从而巩固了智能战斗的无处不在和更轻松的互联网访问。这种方法的核心组成部分是深层神经网络,特别是深层卷积神经网络(CNN)的应用,用于图像分析。这种创新的方法使个人可以通过应用程序或服务器将废物对象的照片发送给收集公司,在这种情况下,将使用图像识别技术自动识别废物类型。第一阶段涉及废物类型分类,为此使用深层卷积神经网络。CNN是一种旨在从图像中提取复杂特征的体系结构,并根据某些标准学会区分它们。该技术可以具有很高的准确性对不同的电子废物类别进行可靠的分类。第二个关键组件是更快的区域卷积神经网络(R-CNN),这是图像中的高级对象检测技术。该网络可从电子废物照片中识别设备类别和尺寸估计。将R-CNN集成到系统中,可以对图像中的废物组件进行更详细的了解,这对于成功的废物管理至关重要。研究结果表明,识别和分类所选的电子废物类别的准确性很高,精度为90-97%。这种准确性确认了所提出的方法的效率,并表明其在现实世界中的潜力。管理电子废物正在成为现代社会和经济的组成部分
制造业和技术是卡平特里亚谷经济最重要的部门。从历史上看,办公楼和工业市场的高利用率证明了卡平特里亚谷作为中央海岸沿线理想商业地点的实力。虽然现在所有办公楼的利用率都在变化,但工业部门仍然是邻近城市圣巴巴拉、戈利塔和文图拉的强大竞争对手。目前,工业空置率微不足道。
过去十年,新房建设一直很少。新住房相对缺乏,这确保了该地区的规模仍然很小,尽管 101 号公路上的交通拥堵因工人住房有限而加剧。此外,零售店和服务必须更多地依赖游客消费,而不是居民消费。前者在一年中的波动性更大,在夏季达到顶峰,在冬季逐渐减少。
