Geri Dön

Individual differences intemporal integration windows

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 726425
  2. Yazar: MİNE ARAYICI
  3. Danışmanlar: DR. DAVİD MELCHER, DR. JAN DREWES
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Nöroloji, Psikoloji, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Neurology, Psychology, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Unıversıta Deglı Studı Dı Trento
  10. Enstitü: Yurtdışı Enstitü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Özet yok.

Özet (Çeviri)

Perceptual system integrates sensory information over temporal integration windows to separate flux of information into objects and events. Temporal integration windows for different visual processes have periods ranging from 10s of milliseconds to 2-3 seconds. The present study aims to investigate individual differences in temporal integration windows by comparing performances in various temporal integration tasks. Subjects' (n=23) performances were recorded on seven tasks (temporal order judgement, missing dot task, repetition priming, subitizing, flicker fusion, dot detection and animal detection). The tasks were related to temporal integration processes. Pearson correlation results revealed significant correlations between performances in animal detection and dot detection task (r = 0.55, p < 0.01); between temporal order and dot detection (r= - 0.45, p < 0.04); and between subitizing and flicker fusion (r= -0.43, p < 0.05).

Benzer Tezler

  1. Uydu bazlı jeodezik ve jeodinamik veri analiz ve yönetim sistemi tasarımı ve uygulaması

    Design and implementation of a satellite-based geodetic and geodynamic data analysis and management system

    DENİZ BAŞAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RAHMİ NURHAN ÇELİK

  2. Acil yardım çağrısı jestlerinin bilgisayarla görü ve derin öğrenme yöntemleriyle gerçek zamanlı tespiti

    Real-time detection of emergency call gestures using computer vision and deep learning methods

    FERHAT ERDOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED KOTAN

  3. Orman yangınlarının mekânsal dağılımı ve hava kalitesine etkilerinin uydu verileri ve makine öğrenme yöntemleri ile analizi: 2025 Türkiye ve kaliforniya (LA) yangınları

    Analysis of spatial distribution of forest fires and their impacts on air quality using satellite data and machine learning methods: 2025 turkey and california (LA) fires

    İLAY NUR TÜMER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ELİF SERTEL

  4. Açı temelli öznitelik çıkarımı ile üst vücut postür sınıflandırması

    UPPER-BODY POSTURE CLASSIFICATION USING ANGLE-BASED FEATURE EXTRACTION

    RABİA AYŞE GÜZEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İSMAİL ÖZTEL

  5. Hafif bilişsel bozukluk ve subjektif bilişsel gerilemesi olan geriatrik bireylerde zaman algısının değerlendirilmesi

    Evaluation of time perception in geriatric individuals with mild cognitive impairment and subjective cognitive decline

    ÖZLEM ÖNDER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    GeriatriMuğla Sıtkı Koçman Üniversitesi

    Yaşlı Sağlığı Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. VEDAT SEMAİ BEK

    DOÇ. DR. SERKAN AKSU