stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
2024 Yaz Olimpiyatları'nda atletizm - Erkekler 100 metre
Sonuçlar > Yarı finaller > 1. seri

| Sıra | Kulvar | Atlet | Ülke | Derece | Notlar |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 1 | 6 | Oblique Seville |  Jamaika | 9.81 | 0Q0,  |
| 2 | 4 | Noah Lyles |  Amerika Birleşik Devletleri | 9.83 | 0Q0 |
| 3 | 5 | Louie Hinchliffe |  Büyük Britanya | 9.97 |  |
| 4 | 7 | Emmanuel Eseme |  Kamerun | 10.00 |  |
| 5 | 9 | Shaun Maswanganyi |  Güney Afrika | 10.02 |  |
| 6 | 1 | Favour Ashe |  Nijerya | 10.08 |  |
| 7 | 8 | Chituru Ali |  İtalya | 10.14 |  |
| 8 | 2 | Rikkoi Brathwaite |  Britanya Virjin Adaları | 10.15 |  |
| 9 | 3 | Benjamin Azamati |  Gana | 10.17 |  |
|  |  |  |  | Rüzgâr: +0.7 m/s | Rüzgâr: +0.7 m/s |
Sonuçlar > Yarı finaller > 2. seri

| Sıra | Kulvar | Atlet | Ülke | Derece | Notlar |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 1 | 5 | Akani Simbine |  Güney Afrika | 9.87 | 0Q0 |
| 2 | 4 | Letsile Tebogo |  Botsvana | 9.91 | 0Q0 |
| 3 | 8 | Marcell Jacobs |  İtalya | 9.92 | 0q0,  |
| 4 | 7 | Kenneth Bednarek |  Amerika Birleşik Devletleri | 9.93 | 0q0 |
| 5 | 3 | Ackeem Blake |  Jamaika | 10.06 |  |
| 6 | 6 | Kayinsola Ajayi |  Nijerya | 10.13 |  |
| 7 | 9 | Joshua Hartmann |  Almanya | 10.16 |  |
| 8 | 2 | Emmanuel Matadi |  Liberya | 10.18 |  |
| 9 | 1 | Reynaldo Espinosa |  Küba | 10.21 |  |
|  |  |  |  | Rüzgâr: 0.0 m/s | Rüzgâr: 0.0 m/s |
Sonuçlar > Yarı finaller > 3. seri

| Sıra | Kulvar | Atlet | Ülke | Derece | Notlar |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 1 | 4 | Kishane Thompson |  Jamaika | 9.80 | 0Q0 |
| 2 | 7 | Fred Kerley |  Amerika Birleşik Devletleri | 9.84 | 0Q0 |
| 3 | 9 | Benjamin Richardson |  Güney Afrika | 9.95 |  |
| 4 | 5 | Abdul Hakim Sani Brown |  Japonya | 9.96 |  |
| 5 | 2 | Andre De Grasse |  Kanada | 9.98 |  |
| 6 | 3 | Zharnel Hughes |  Büyük Britanya | 10.01 |  |
| 7 | 8 | Abdul-Rasheed Saminu |  Gana | 10.05 |  |
| 8 | 6 | Ferdinand Omanyala |  Kenya | 10.08 |  |
| 9 | 1 | Puripol Boonson |  Tayland | 10.14 |  |
|  |  |  |  | Rüzgâr: +0.5 m/s | Rüzgâr: +0.5 m/s |
Sonuçlar > Final

Final 4 Ağustos'ta akşam saat 21.55'te (UTC+2) başladı.
| Sıra | Kulvar | Atlet | Ülke | Derece | Notlar |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
|  | 7 | Noah Lyles |  Amerika Birleşik Devletleri | 9.79 (9.784) |  |
|  | 4 | Kishane Thompson |  Jamaika | 9.79 (9.789) |  |
|  | 3 | Fred Kerley |  Amerika Birleşik Devletleri | 9.81 |  |
| 4 | 5 | Akani Simbine |  Güney Afrika | 9.82 |  |
| 5 | 9 | Marcell Jacobs |  İtalya | 9.85 |  |
| 6 | 8 | Letsile Tebogo |  Botsvana | 9.86 |  |
| 7 | 2 | Kenneth Bednarek |  Amerika Birleşik Devletleri | 9.88 |  |
| 8 | 6 | Oblique Seville |  Jamaika | 9.91 |  |
| Kaynak: | Kaynak: | Kaynak: | Kaynak: | Rüzgâr: +1.0 m/s | Rüzgâr: +1.0 m/s |
Yumurtalık, Adana

| Yumurtalık |
| --- | --- |
İlçe

 Türkiye'de yeri
 İlçe sınırları haritası
Ülke: Türkiye
İl: Adana
Coğrafi bölge: Akdeniz Bölgesi
İdare
 • Kaymakam: Asalet Karabulut
 • Belediye başkanı: Erdinç Altıok (CHP)
Yüzölçümü
 • Toplam: 553 km²
Rakım: 20 m
Nüfus (2018)
 • Toplam: 18.587
 • Kır: -
 • Şehir: -
Zaman dilimi: UTC+03.00 (TSİ)
Posta kodu: 01680
İl alan kodu: 0322
İl plaka kodu: 01
Resmî site www.yumurtalik.bel.tr
Yumurtalık, Adana ilinin bir ilçesidir. Eski adı Ayas olup, Türkçeleştirmek adına ismi Yumurtalık'a çevrilmiştir. Eski isimleri arasında Aegeae, Ayas, Lyeys ve Laiazzo yer alır.
Coğrafya

Adana merkezine 80 km, komşu Ceyhan'a 30 km mesafededir. Yüzölçümü 501 km² olup 24 mahallesi vardır. Yumurtalık'ın Marko Polo İskelesi, Kız Kalesi, Lagun Gölleri ve Milli Parkı, Ayas Antik Kenti gibi gezilebilecek noktaları bulunmaktadır.
Nüfus

| Yıl | Toplam | Şehir | Kır |
| --- | --- | --- | --- |
| 1960 | 16.160 | 1.392 | 14.768 |
| 1965 | 18.069 | 1.774 | 16.295 |
| 1970 | 17.874 | 2.137 | 15.737 |
| 1975 | 18.194 | 2.442 | 15.752 |
| 1980 | 19.701 | 2.444 | 17.257 |
| 1985 | 20.345 | 3.835 | 16.510 |
| 1990 | 20.957 | 3.583 | 17.374 |
| 2000 | 22.575 | 4.745 | 17.830 |
| 2007 | 19.155 | 4.840 | 14.315 |
| 2008 | 19.625 | 5.296 | 14.329 |
| 2009 | 19.239 | 5.220 | 14.019 |
| 2010 | 18.660 | 5.129 | 13.531 |
| 2011 | 18.266 | 5.046 | 13.220 |
| 2012 | 17.929 | 5.110 | 12.819 |
| 2013 | 18.463 | 18.463 | veri yok |
| 2014 | 18.457 | 18.457 | veri yok |
| 2015 | 18.106 | 18.106 | veri yok |
| 2016 | 17.651 | 17.651 | veri yok |
| 2017 | 17.211 | 17.211 | veri yok |
| 2018 | 18.587 | 18.587 | veri yok |
| 2019 | 18.026 | 18.026 | veri yok |
| 2020 | 18.203 | 18.203 | veri yok |
Not: Büyükşehir yasası nedeniyle köyler mahalle statüsüne geçtiğinden 2013'ten itibaren kır nüfusu tabloda yer almamıştır.
Mahalleler

Yumurtalık'ın 24 mahallesinin 6'sı merkezde bulunmaktadır. Merkez mahallelerinde 5.236 kişi (%30,4) yaşamaktadır. En uzak mahallesi ise 34,4 km uzaklıktaki Yeşilköy'dür. Merkez mahalleleri dışında nüfusu en fazla olan mahalle, 1.669 kişi ile Kuzupınarı'dır. Yumurtalık'ın nüfusu 2017 yılında %2,49 azalmıştır.
Yumurtalık ilçesinin mahallelerinin ilçeye uzaklığı, rakımı ve nüfusu
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Sıra | Mahalle | Km* | Rakım | Nüfus | Nüfus | Nüfus | Nüfus |
| Sıra | Mahalle | Km* | Rakım |  |  |  |  |
| 2016 | 2017 | 2018 | 2019 |  |  |  |  |
| 1 | Akdeniz Mah. | 0,3 |  | 1.393 | 1.379 |  |  |
| 2 | Akyuva Mah. | 2,6 |  | 392 | 327 |  |  |
| 3 | Ayaş Mah. | 0,0 |  | 724 | 701 |  |  |
| 4 | Devrişiye Mah. | 2,0 |  | 810 | 830 |  |  |
| 5 | Kemalpaşa Mah. | 1,8 |  | 1.206 | 1.207 |  |  |
| 6 | Ören Mah. | 0,6 |  | 758 | 792 |  |  |

|  | Yumurtalık (merkez) |  | 9 | 5.283 | 5.236 |  |  |
| 7 | Asmalı Mah. | 28,8 | 22 | 988 | 991 |  |  |
| 8 | Ayvalık Mah. | 10,7 | 46 | 435 | 424 |  |  |
| 9 | Demirtaş Mah. | 6,9 | 46 | 641 | 628 |  |  |
| 10 | Deveciuşağı Mah. | 17,2 | 12 | 657 | 616 |  |  |
| 11 | Gölovası Mah. | 19,9 | 51 | 786 | 733 |  |  |
| 12 | Hamzalı Mah. | 15,9 | 30 | 338 | 305 |  |  |
| 13 | Haylazlı Mah. | 13,4 | 28 | 363 | 347 |  |  |
| 14 | Kaldırım Mah. | 29,2 | 14 | 1.282 | 1.204 |  |  |
| 15 | Kalemli Mah. | 4,1 | 32 | 191 | 177 |  |  |
| 16 | Kesmeburun Mah. | 32,3 | 15 | 68 | 66 |  |  |
| 17 | Kırmızıdam Mah. | 32,9 | 12 | 224 | 216 |  |  |
| 18 | Kuzupınarı Mah. | 24,8 | 22 | 1.682 | 1.669 |  |  |
| 19 | Narlıören Mah. | 14,1 | 57 | 324 | 336 |  |  |
| 20 | Sugözü Mah. | 16,3 | 65 | 782 | 745 |  |  |
| 21 | Yeniköy Mah. | 6,3 | 70 | 352 | 332 |  |  |
| 22 | Yeşilköy Mah. | 34,4 | 9 | 1.581 | 1.573 |  |  |
| 23 | Yumurtalık Mah. | 7,1 | 6 | 194 | 178 |  |  |
| 24 | Zeytinbeli Mah. | 12,8 | 75 | 1.480 | 1.435 |  |  |

|  | Yumurtalık (kırsal) |  |  | 12.368 | 11.975 |  |  |

|  | Yumurtalık (ilçe) |  |  | 17.651 | 17.211 |  |  |
* Km, Ayaş Mahallesi'nde bulunan kaymakamlığa olan uzaklıktır.
Tarihi yerler

Ayas Kalesi
Süleyman Kulesi
Önemli günler

Dertli Kazım Halk Ozanları Şenliği, Yer: Gölovası köyü, Tarihi: 1 Ekim, Başladığı ilk tarih: 1985
Zeytinbeli Kültür ve Sanat Şenliği, Yer: Zeytinbeli kasabası, Tarihi: Ağustos'un ilk cumartesisi, Başladığı ilk tarih: 2001
Galeri

Kız Kalesinden bir görünüm.
Kız Kalesinden bir görünüm.
Marco Polo'nun 1271'de ziyaret ettiği hareketli Laiazzo limanının, Le Livre des Merveilles'de sunulduğu şekliyle görünümü.
Kasabada bulunan Ayas Kalesi (Temmuz 2011)
Nöroinformatik

Nöroinformatik (ya da nörobilişim), hesaplama modelleri ve analitik araçların uygulanmasıyla sinirbilim verilerinin düzenlenmesi ile ilgili bir araştırma alanıdır. Bu araştırma alanları giderek daha büyük hacimli, yüksek boyutlu ve ince taneli deneysel verilerin entegrasyonu ve analizi için önemlidir. Nöroinformatistler, klinisyenler ve araştırma bilimcileri için hesaplamalı araçlar, matematiksel modeller sağlar ve birlikte çalışabilir veritabanları oluşturur. Sinirbilim, birçok ve çeşitli alt disiplinlerden (örn., Bilişsel psikoloji, davranışsal sinirbilim ve davranışsal genetik) oluşan heterojen bir alandır. Beyin anlayışımızın derinleşmeye devam edebilmesi için, bu alt disiplinlerin verileri ve bulguları anlamlı bir şekilde paylaşabilmeleri gerekir; Nöroinformatistler bunu kolaylaştırır.
Nöroinformatik, nörobilim ve bilgi biliminin kesişim noktasındadır. Genomik gibi diğer alanlar da serbestçe dağıtılan veritabanlarının etkinliğini ve karmaşık problemlerin çözümü için teorik ve hesaplama modellerinin uygulanmasını göstermiştir. Nöroinformatikte, bu tür tesisler araştırmacıların çalışma teorilerini sayısal modelleme ile daha kolay bir şekilde nicel olarak doğrulamasına izin verir. Ek olarak, nöroinformatik işbirlikçi araştırmayı teşvik eder k bu da alanin beynin çok seviyeli karmaşıklığını inceleme ilgisini kolaylaştıran önemli bir gerçektir.
Nöroinformatiğin uygulanması gereken üç ana başlık vardır:
Ainirbilim verilerinin tüm analiz seviyelerinde yönetim ve paylaşımı için araç ve veritabanılarının geliştirilmesi,
Sinirbilim verilerinin analizi ve modellenmesi için araçların geliştirilmesi,
Sinir sistemi ve sinirsel süreçlerin hesaplama modellerinin geliştirilmesi.
Son on yılda, beyin hakkında çok sayıda farklı veri birçok araştırma grubu tarafından toplandığından, daha fazla araştırma için etkili araçlar sağlamak için binlerce yayından verilerin nasıl entegre edileceği sorunu gündeme geldi. Biyolojik ve sinirbilim verileri birbiriyle bağlantılı ve karmaşıktır ve kendi başına entegrasyon bilim adamları için büyük bir zorluktur.
Bilişim araştırmalarını ve beyin araştırmalarını birleştirmek her iki bilim alanına da fayda sağlar. Bir yandan bilişim, beyin araştırmalarında veritabanılarının, modellemenin ve iletişimin düzenlenmesi için yeni elektronik ve yazılım teknolojileri sağlayarak beyin veri işleme ve veri işlemeyi kolaylaştırır. Öte yandan, sinirbilim alanındaki keşifler bilgi teknolojilerinde (BT) yeni yöntemlerin geliştirilmesini gerektirecektir.
Tarihçe > Uluslararası Nöroinformatik Koordinasyon Tesisi

Bu komite GSF'ye üye hükûmetlere 3 öneri sundu. Bu öneriler:
Ulusal nöroinformatik programları sürdürülmeli veya her ülkede başlatılmalı, hem ulusal düzeyde araştırma kaynakları sağlamak hem de ulusal ve uluslararası koordinasyon için irtibat görevi görmek için ulusal bir düğüme sahip olmalıdır.
Uluslararası bir Nöroinformatik Koordinasyon Tesisi (INCF) kurulmalıdır. INCF, ulusal nöroinformatik düğümlerin entegrasyonu yoluyla küresel bir nöroinformatik ağın uygulanmasını koordine edecektir.
Yeni bir uluslararası fonlama planı oluşturulmalıdır. Bu program, ulusal ve disiplin engellerini ortadan kaldırmalı ve küresel işbirliğine dayalı araştırma ve veri paylaşımına en etkin yaklaşımı sağlamalıdır. Bu yeni programda, her ülkenin katılımcı araştırmacıları ülkelerinden finanse etmesi beklenmektedir.
GSF nöroinformatik komitesi daha sonra INCF'nin işletilmesi, desteklenmesi ve kurulması için 2004 toplantısında GSF Bilim Bakanları tarafından desteklenen ve onaylanan bir iş planı geliştirdi. 2006 yılında INCF kuruldu ve merkez ofisi Sten Grillner önderliğinde İsveç'in Stockholm, Karolinska Enstitüsü'nde kuruldu ve faaliyete geçti . On altı ülke (Avustralya, Kanada, Çin, Çek Cumhuriyeti, Danimarka, Finlandiya, Fransa, Almanya, Hindistan, İtalya, Japonya, Hollanda, Norveç, İsveç, İsviçre, Birleşik Krallık ve ABD) ve AB Komisyonu kuruldu INCF ve Uluslararası Nöroinformatik Programının (PIN) yasal dayanağı. Bugüne kadar on sekiz ülke (Avustralya, Belçika, Çek Cumhuriyeti, Finlandiya, Fransa, Almanya, Hindistan, İtalya, Japonya, Malezya, Hollanda, Norveç, Polonya, Kore Cumhuriyeti, İsveç, İsviçre, Birleşik Krallık ve ABD) INCF üyeleri. Diğer birkaç ülke için üyelik bekleniyor.
INCF'in amacı nöroinformatikte uluslararası faaliyetleri koordine etmek ve teşvik etmektir. INCF, sinirbilim uygulamaları için veritabanı ve hesaplamalı altyapı ve destek mekanizmalarının geliştirilmesine ve bakımına katkıda bulunur. Sistemin uluslararası araştırma topluluğuna serbestçe erişilebilen tüm insan beyni verilerine ve kaynaklarına erişim sağlaması bekleniyor. INCF'in daha genel görevi, insan beyni ve bozuklukları hakkında bilgimizi geliştirmek amacıyla sinirbilim laboratuvarlarına uygun ve esnek uygulamalar geliştirmek için koşullar sağlamaktır.
Tarihçe > Sinirbilim Derneği Beyin Bilgi Grubu

Tüm bu faaliyetlerin temelinde, 2003 Sinirbilim Derneği (SfN) Başkanı Huda Akil, nöroinformatiklerin nörobilime ve özellikle SfN'ye önemini değerlendirmek için Beyin Bilgi Grubunu (BIG) kurdu. BIG'un raporunun ardından SfN ayrıca bir nöroinformatik komitesi kurdu.
2004 yılında SfN, Sinirbilim Veritabanı Ağ Geçidi'ni (NDG), neredeyse tüm sinirbilim veritabanlarına ve araçlarına ulaşılabilecek sinirbilimciler için evrensel bir kaynak olarak duyurdu. NDG, NIDA, NINDS ve NIMH fonlarıyla kuruldu. Sinirbilim Veritabanı Ağ Geçidi, yeni bir geliştirilmiş platforma, Sinirbilim Bilgi Çerçevesine geçti. NIH Neuroscience BLueprint tarafından finanse edilen NIF, nörobilimle ilgili kaynaklara (veri, araçlar, materyaller) tek bir arama arayüzünden erişim sağlayan dinamik bir portaldır. NIF, NDG'nin temeline dayanır, ancak özellikle sinirbilimciler için özel olarak tasarlanmış daha geniş bir katalog, doğrudan NIF ana sayfasından birden çok veritabanını arama yeteneği, özel bir sinirbilim kaynaklarının web dizini ve sinirbilim odaklı literatür tarama işlevi gibi benzersiz araçlar sağlar.
Diğer disiplinlerle işbirliği

Nöroinformatik şu alanların kesişme noktalarında oluşur: sinirbilim, bilgisayar bilimi, biyoloji, deneysel psikoloji, tıp, mühendislik, fizik bilimleri, matematik ve kimya .
Biyoloji moleküler verilerle ilgilidir (genlerden hücreye özgü ekspresyona); sinapsların yapısı ile sistem ve anatomi anatomisi; mühendislik - elektrofizyoloji (tek kanallardan kafa derisi yüzey EEG'sine), beyin görüntüleme; bilgisayar bilimi - veritabanları, yazılım araçları, matematik bilimleri - modeller, kimya - nörotransmitterler, vb. Sinirbilim, yukarıda bahsedilen tüm deneysel ve teorik çalışmaları, beyin hakkında çeşitli seviyeleri aracılığıyla öğrenmek için kullanır. Tıbbi ve biyolojik uzmanlar, benzersiz hücre tiplerini, elementlerini ve anatomik bağlantılarını tanımlamaya yardımcı olur. Beyin işlevini düzenleyen ve kontrol eden sayısız biyokimyasal, moleküler ve genetik mekanizma dahil olmak üzere karmaşık organik moleküllerin ve yapıların işlevleri, kimya ve hücre biyolojisi uzmanları tarafından belirlenir. Beyin görüntüleme zihinsel ve davranışsal aktivite sırasında yapısal ve fonksiyonel bilgileri belirler. Biyofizik ve fizyoloji uzmanları nöral hücrelerdeki nöronal ağlardaki fiziksel süreçleri inceler. Bu araştırma alanlarından elde edilen veriler, çeşitli unsurları sofistike bir sisteme entegre etmek için veritabanlarında ve nöral modellerde analiz edilir ve düzenlenir; nöroinformatiklerin diğer disiplinlerle buluştuğu nokta budur.
Nörobilim, nöroinformatiklerin çalıştığı aşağıdaki veri ve bilgileri sağlar:
Moleküler ve hücresel veriler (iyon kanalı, aksiyon potansiyeli, genetik, nöronların sitolojisi, protein yolları ),
Organ ve sistemlerden veriler (görsel korteks, algılama, işitme, duyu sistemi, ağrı, tat, motor sistemi, omurilik ),
Bilişsel veriler (dil, duygu, motor öğrenme, cinsel davranış, karar verme, sosyal sinirbilim ),
Gelişimsel bilgiler (nöronal farklılaşma, hücre sağkalımı, sinaptik oluşum, motor farklılaşma, yaralanma ve rejenerasyon, akson rehberliği, büyüme faktörleri ),
Hastalıklar ve yaşlanma hakkında bilgi (otonom sinir sistemi, depresyon, anksiyete, Parkinson hastalığı, bağımlılık, hafıza kaybı ),
Sinirsel mühendislik verileri (beyin-bilgisayar arayüzü ) ve
Hesaplamalı sinirbilim verileri (membran akımlarından, proteinlerden öğrenmeye ve belleğe kadar çeşitli nöronal sistemlerin hesaplama modelleri).
Nöroinformatik, bahsedilen sinirbilim verilerinin depolanması ve analizinde veritabanlarını, interneti ve görselleştirmeyi kullanır.
Araştırma programları ve grupları > İsviçre

Veritabanları : 3D yeniden yapılandırılmış model nöronlar, sinapslar, sinaptik yollar, mikro devre istatistikleri, bilgisayar modeli nöronlar, sanal nöronlar.
Görselleştirme : mikro devre oluşturucu ve simülasyon sonuçları görselleştirici, 2D, 3D ve sürükleyici görselleştirme sistemleri geliştirilmektedir.
Simülasyon : IBM'in Blue Gene süper bilgisayarının 8000 işlemcisinde morfolojik olarak karmaşık nöronların büyük ölçekli simülasyonları için bir simülasyon ortamı.
Simülasyonlar ve deneyler : neokortikal mikro devrelerin büyük ölçekli simülasyonları ile hesaplama modelini doğrulamak ve tahminleri araştırmak için deneyler arasındaki iterasyonlar.
Teknolojiler ve gelişmeler

Nöroinformatikte ana teknolojik eğilimler şunlardır:
Sinirbilimde veritabanları, araçlar ve ağlar oluşturmak için bilgisayar bilimlerinin uygulanması;
Nöronal sistemlerin analizi ve modellenmesi.
Sinirsel verileri organize etmek ve bunlarla çalışmak için bilim adamlarının beyin yapılarını ve ilişkilerini tam olarak tanımlayan standart terminolojiyi ve atlasları kullanmaları gerekir.
Nöron İzleme ve Rekonstrüksiyon nöronların morfolojisinin dijital modellerini oluşturmak için gerekli bir tekniktir. Bu morfoloji nöron sınıflandırması ve simülasyonu için faydalıdır.
BrainML sinirbilim verilerini alıp vermek için standart bir XML meta biçimi sağlayan bir sistemdir.
Biyomedikal Bilişim Araştırma Ağı (BIRN) sinirbilim için bir ızgara sistemine bir örnektir. BIRN, coğrafi olarak dağıtılmış sanal bir paylaşılan kaynaklar topluluğudur ve hastalığın tanı ve tedavisini ilerletmek için geniş hizmet kapsamı sunar. BIRN, veritabanlarının, arayüzlerin ve araçların tek bir ortamda birleştirilmesini sağlar.
Budapest Reference Connectome, insan beynindeki bağlantılara göz atmak için web tabanlı bir 3D görselleştirme aracıdır. Düğümler ve bağlantılar İnsan Bağlantı Projesi'nin MRI veri kümelerinden hesaplanır.
GeneWays, hücresel morfoloji ve devrelerle ilgilidir. GeneWays, araştırma literatüründen moleküler yol verilerini otomatik olarak çıkarmak, analiz etmek, görselleştirmek ve entegre etmek için bir sistemdir. Sistem, moleküler maddeler ve eylemler arasındaki etkileşimlere odaklanarak toplanan bilgiler hakkında grafiksel bir görünüm sağlar ve araştırmacıların entegre bilgileri gözden geçirmesine ve düzeltmesine izin verir.
Neokortikal Mikro Devre Veritabanı (NMDB). Hücrelerden karmaşık yapılara kadar çok yönlü beyin verilerinin bir veritabanı. Araştırmacılar sadece veritabanıına veri eklemekle kalmıyor, aynı zamanda veritabanıını alıp düzenleyebiliyorlar.
SenseLab . SenseLab, nöronların ve sinir sistemlerinin entegre, çok disiplinli modellerini oluşturmak için uzun vadeli bir çabadır. 1993 yılında orijinal İnsan Beyin Projesi'nin bir parçası olarak kuruldu. Çok düzeyli nöronal veritabanları ve araçları koleksiyonu. SenseLab, koku yolunu bir model sistem olarak kullanarak, sinir hücrelerinde bilgi işlemeye aracılık eden membran özellikleri üzerinde deneysel ve teorik araştırmaları destekleyen altı ilgili veritabanı içerir.
BrainMaps.org, insan da dahil olmak üzere çeşitli türlerin 12 milyon megapikselden fazla taranmış görüntüsüne dayanan yüksek hızlı bir veritabanı ve sanal mikroskop kullanan etkileşimli yüksek çözünürlüklü dijital beyin atlasıdır .
Beyin haritalamaları alanındaki bir başka yaklaşım, yaş, cinsiyet, hastalıklı gibi spesifik faktörlerden oluşan farklı grup insanlardan elde edilen gerçek verilerden elde edilen olasılık atlaslarıdır. Beyin araştırmaları için daha esnek araçlar sağlar ve geleneksel beyin atlaslarının yardımıyla elde edilemeyen daha güvenilir ve kesin sonuçlar elde edilmesini sağlar.
Konuyla ilgili yayınlar > Kitaplar

Ascoli, Giorgio, (Ed.) (2002). Computational Neuroanatomy: Principles and Methods. Totowa, NJ: Humana. ISBN 978-1-58829-000-7. OCLC 48399178.
Crasto, Chiquito Joaquim, (Ed.) (2007). Neuroinformatics. Methods in Molecular Biology. 401. Totowa, NJ: Humana. ISBN 978-1-58829-720-4. OCLC 123798711.
Koslow, Stephen H.; Huerta, Michael F., (Ed.) (2000). Electronic Collaboration in Science. Progress in Neuroinformatics Research. 2. ISBN 978-1-138-00318-7. OCLC 47009543.
Kötter, Rolf (2003). Neuroscience Databases: A Practical Guide. Boston, MA: Springer. ISBN 978-1-4615-1079-6. OCLC 840283587.
Mitra, Partha P.; Bokil, Hemant (2008). Observed Brain Dynamics. Oxford: Oxford University Press. ISBN 978-0-19-517808-1. OCLC 213446303.
Shortliffe, Edward H.; Cimino, James J., (Ed.) (2013). Biomedical Informatics: Computer Applications in Health Care and Biomedicine. Health Informatics (4. bas.). New York: Springer. ISBN 978-1-4471-4474-8. OCLC 937648601.
Sterratt, David; Graham, Bruce; Gillies, Andrew; Willshaw, David (2011). Principles of Computational Modeling in Neuroscience. Cambridge: Cambridge University Press. ISBN 978-1-139-04255-0. OCLC 739098279.
Konuyla ilgili yayınlar > Dergiler

*
Brain Informatics
Frontiers in Neuroinformatics
Interdisciplinary Description of Complex Systems
Journal of Computational Neuroscience
Journal of Integrative Neuroscience
Journal of Neuroscience
Journal of Web Semantics
Neural Computation
Neural Information Processing (In Springer's Lecture Notes in Computer Science)
Neuroinformatics
Neuron
PLoS Computational Biology
Science
| --- | --- |
Otorite kontrolü :  GND: 4655105-0  NKC: ph115440
Mücahit Koçak

| Mücahit Koçak |
| --- | --- |
Doğum: 1988 (36-37 yaşında) Konya, Türkiye
Eğitim: Kadir Has Üniversitesi Film ve Drama
Meslek: Oyuncu, Tiyatro Eğitmeni, Dublaj Sanatçısı
Etkin yıllar: 2015-günümüz
Ödüller: 56. Antalya Altın Portakal Film Festivali - En İyi Erkek Oyuncu

Mücahit Koçak (d. 1988, Konya), Türk oyuncu.
Bozkır filmindeki performansı ile 56. Antalya Altın Portakal Film Festivali'nde En İyi Erkek Oyuncu ödülünü kazanmıştır.
Filmografisi

| Diziler> Yıl | Diziler> Yapım | Diziler> Rol |
| --- | --- | --- |
| 2015 | Küçük Gelin | Komiser İsmail |
| 2022 | Ben Gri | Tekin |
| 2024 | İnci Taneleri | Erman Çolak |
| 2024 | Dengeler: Biri Olmak | Ali Kamacı |
| 2025 | Vefa Sultan | Yareli |
Sinema
| Yıl | Yapım | Rol |
| 2018 | Kelebekler | Mezarcı |
| 2019 | Bozkır | Harun |
| 2020 | İki Şafak Arasında | Kadir |
| 2024 | Dengeler | Ali Kamacı |
| 2024 | Köpekle Kurt Arasında |  |
Ödüller

56. Antalya Altın Portakal Film Festivali - En İyi Erkek Oyuncu
Caner Cindoruk

| Caner Cindoruk |
| --- | --- |
Doğum: 17 Nisan 1980 (44 yaşında) Adana, Türkiye
Milliyet: Türk
Eğitim: Çukurova Üniversitesi, Adana
Meslek: Oyuncu
Etkin yıllar: 2006-günümüz
Akraba(lar): Erdal Cindoruk (amcası) Münir Can Cindoruk (kardeşi) Taner Cindoruk (kardeşi)
Ödüller: Tüm Liste

Caner Cindoruk (d. 17 Nisan 1980, Adana), Türk tiyatro, sinema ve dizi oyuncusudur.