5862 research outputs found
Sort by
Prosumer Economy in Practice: Building a Community of Smes With Deepened Circular Supply Networks
No full textThe dominant economic paradigm is dysfunctional, both in its ecological and social dimensions. A planetary boundaries framework update reports that currently, 6 out of 9 boundaries are already transgressed, indicating the earth isn't a safe space for humanity anymore (Richardson et al. in Science Advances 9, 2023). The normalization of unjust economic practices is the root cause of the polycrisis humanity experiences. Solving the polycrisis may only be possible by shifting the dominant economic paradigm.We set out to create a prosumer economy as an alternative sustainable economic paradigm. The prosumer economy is defined as "a macroscale circular economy with minimum negative or positive ecological and social impact, an ecosystem of producers and prosumers, who have synergistic and circular relationships with deepened circular supply networks, where leakage of wealth out of the system is minimized" (Özesmi in The prosumer economy- Being like a forest, 2019). This prosumer economy system was implemented in Good4Trust.org where more than 25.000 prosumers and 770 producers (SMEs) came together and are working together. Good4Trust is an online bazaar that brings ecologically and socially fair producers and prosumers together to create a full ecosystem. It doesn't reinforce competition like a marketplace but solidarity and symbiosis like a local bazaar where producers all help each other and work together. Exchanges include retail, wholesale, services, and contractual sales. Good4Trust also has an inbuilt community currency called "Trust". Every time a prosumer supports a producer, by buying a product from them, they create "Trust". These trusts then, can be gifted, transferred, or used in other exchanges. We discuss Good4Trust as a viable sustainable ecosystem and demonstrate how the prosumer economy may help in the creation of a needed paradigm shift to solve the polycrisis. © The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG 2024
Electro-Pneumatic Assessment of Airflow in a Double-Piston Cylinder Ventilator
No full textMechanical ventilation is crucial for patients with severe respiratory distress. While single piston-actuated ventilation is popular, this study presents an electro-pneumatic assessment of airflow in a coupled-double-acting piston ventilator (DPDACV) using simulation results from FluidSIM. The DPDACV design aims to leverage a dual-piston mechanism for enhanced stability and performance in tidal volume delivery. Simulations conducted over 2, 10, 30, and 60 seconds revealed that the DPDACV provides more consistent volume delivery, stable flow rates, and relatively higher, more stable pressure levels compared to single-piston systems. These findings suggest that the DPDACV can offer improved ventilation efficiency and patient safety, contributing valuable insights to the field of mechanical ventilation. © 2024 IEEE
Anomaly Detection and Performance Analysis With Exponential Smoothing Model Powered by Genetic Algorithms and Meta Optimization in Traffic Data
No full textBu çalışma, Numenta Anomaly Benchmark'ın (NAB) gerçek zamanlı trafik veri setleri üzerinde tahminleme yapan Third Order Exponential Smoothing modelinin parametrelerini optimize etmek amacıyla genetik algoritma kullanmaktadır. Ayrıca, genetik algoritma optimizasyon sürecini daha verimli hale getirmek için meta-optimizasyon tekniklerinden yararlanılarak anomali tespitindeki doğruluğu önemli ölçüde artıran yenilikçi bir yaklaşım sunmaktadır. Önerilen metodoloji, trafik yönetim sistemlerinde kritik olan veri akışlarındaki sapmaları tespit etmek için çeşitli trafik veri senaryolarına karşı farklı veri setleri üzerinde test edilmiştir. NAB'nin skorlama sistemini kullanarak yapılan karşılaştırmalı performans analizi, bu araştırmada geliştirilen yöntemin mevcut NAB algoritmalarının çoğundan üstün olduğunu ve NAB'nin önde gelen algoritmalarıyla rekabet edebildiğini göstermektedir. 'standart' için 54.32, 'reward_low_FP' için 53.73 ve 'reward_low_FN' için 69.54 skorları elde eden önerilen yaklaşım, sırasıyla NAB algoritmalarının ortalamasına göre %3.13, %2.70 ve %3.24 oranında bir iyileşme sağlamış, önemli bir gelişme kaydetmiştir. Bulgular, önerilen yaklaşımın sadece yüksek hassasiyetle anormallikleri tespit etmekle kalmayıp, aynı zamanda manuel yeniden kalibrasyon gerektirmeden değişen veri özelliklerine dinamik olarak uyum sağladığını göstermektedir. Bu çalışma, güvenilir izleme sağlayan ve potansiyel olarak etkin trafik yönetimi ve planlamayı kolaylaştıran sağlam bir trafik anomali tespit yöntemi önermektedir. Çalışmanın sonuçları, gerçek zamanlı veri izleme ve anormallik tespiti gerektiren diğer alanlara da genişletilebilir, farklı bağlamlar ve gereksinimlere uyum sağlayabilen ölçeklenebilir bir çözüm sunmaktadır.This study employs a genetic algorithm to optimize the parameters of the Third Order Exponential Smoothing model for predicting on the real-time traffic datasets of the Numenta Anomaly Benchmark (NAB). Moreover, it suggests a new approach to apply meta-optimization techniques to make the genetic algorithm optimization process more efficient so as to get improved accuracy in anomaly detection. The proposed methodology has been tested on various traffic data scenarios across different datasets to detect deviations critical to traffic management systems. Comparisons in performance using NAB's scoring system clearly show that the method developed in this research outperforms most of the existing NAB algorithms and competes with the leading algorithms in NAB. Achieving scores of 54.32 for 'standard', 53.73 for 'reward_low_FP', and 69.54 for 'reward_low_FN', the proposed approach shows an improvement of 3.13%, 2.70%, and 3.24% respectively over the average NAB algorithms, marking a significant enhancement. The findings indicate that the proposed approach not only detects anomalies with high precision but also dynamically adapts to changing data characteristics without requiring manual recalibration. This study proposes a robust traffic anomaly detection method that ensures reliable monitoring and potentially facilitates effective traffic management and planning. The results of the study can be extended to other areas requiring real-time data monitoring and anomaly detection, offering a scalable solution adaptable to different contexts and requirements
Mimarlık Disiplininde Bir Deformasyon Potansiyeli Olarak Sürrealistlerin Mimari Görüşlerinin İncelenmesi
No full textSimmel, hayat ve formlar arasında sürekli seyreden bir çatışma hali tanımlar, kültürel yapılar, hayatın değişken ve akışkan doğası üzerine düzen ve istikrar aşılama çabasındayken, hayat kültürel formları sürekli deformasyona ve erozyona uğratır. Mimarlık ise, Bataille tarafından tanımlandığı şekliyle kültürel formların inşacısı ve koruyucusu olarak işlev görür. Bataille ayrıca normatif sanatsal değerlerin 19. yüzyıl ortalarında modern sanat tarafından reddedilmesiyle birlikte formun hakimiyetinin de zayıfladığını savunur. Bu perspektiften bakıldığında avangart sanatın, yalnızca kalıplaşmış estetik değerleri reddetmekle kalmayıp aynı zamanda sanatı bir kurum olarak da yadsıyan dönüştürücü bir potansiyeli olduğuna inanılır. Avangart sanatçıların muhalif duruşu, kültürel formların yaratıcısı ve koruyucusu olarak işlev gören mimari normların da deformasyonuna yol açar. 20. yüzyılın başlarındaki avangart hareketlerden biri olan ve yerleşik sanatsal değerleri sarsmayı hedefleyen Sürrealizmin, mekânsal deformasyon için uygun bir alan olduğu düşüncesi, tanımlanan bu bakış açısına dayanır ve mimari deformasyonu tartışmak için elverişli bir zemin sunar. Sürrealistler, egemen dünya düzeniyle ilişkilendirdikleri rasyonel aklı reddedip, Modernizmin soyut mekanlarının bireysel arzuları baskılamasını eleştirirken, bireyin bilinçaltında saklanmakta olan arzu ve hayallere önem verir. Böylece, totaliter ve teknoloji takıntılı olarak değerlendirdikleri modernist soyut mekanları yadsıyan Sürrealistler, bireyin psikolojik dünyasını güçlendiren, irrasyonel ve rüya-benzeri bir mekânsal yapılanma önerir. Bu perspektiften hareketle, Sürrealistlerin inşa edilmiş mimari üretimleri çok kısıtlı olsa da mimarlık üzerine entelektüel üretimleri sürreel mekan anlayışını irdelemek açısından geniş bir potansiyel sunar. Modern mimarlığı yadsıyan Sürrealistler Art Nouveau üslubundaki yapıları ve naif mimarlıkları büyük bir hayranlıkla karşılamış ve bireyin iç yaşamını rasyonalizmden koruyan sığınaklar olarak gördükleri konutların iç mekanları için tasarımlar önermiştir. Bunun yanı sıra, sürreel olayların ve içsel ruhsal deneyimlerin ortaya çıktığı pasajlar ve sokaklardaki gündelik yaşama büyük ilgi duyarlar. Bu bağlamda, Sürrealistlerin mimari perspektiflerinin mimarlık alanındaki kalıplaşmış normların deformasyonu için bir potansiyel oluşturup oluşturmadığının ve disiplin içinde eleştirel bir rol üstlenip üstlenemeyeceğinin tartışılması amaçlanmaktadır. Bu tartışma, Sürrealizm dahilindeki mekânsal tasavvurları keşfetmek ve mimari deformasyon alanında vaat ettiği potansiyeli ortaya çıkarmak için zengin ve kapsamlı bir alan sunan üç kavram -Sürrealistlerin “keşfedilmiş mimarlıklar” olarak Art Nouveau ve naif mimarlığa olan hayranlıklarının dışavurumları, bireyin iç dünyasının bir sığınağı olarak gördükleri ev ve iç mekân tasarımları, ve kentsel alandaki gündelik içsel deneyimler üzerine üretimleri- çerçevesinde gerçekleştirilecektir. Sürrealistler, Art Nouveau yapıları, endüstriyel malzeme ve teknikler kullanılarak inşa edilmelerine rağmen arzuları ifade edebilme ve bilinçaltına ulaşabilme yeteneğini korudukları için büyüleyici bulur. Salvador Dali için Art Nouveau yapılar, “yenilesi” güzellikleri ile, işlevselcilik ve rasyonalizme meydan okuyan, nevrotik bir durum içindedir. Öte yandan, Facteur Cheval’in Palais Idéal’i, sanatsal otomatizm ve tesadüfi etkileşimleri bünyesinde barındırmakla kalmayıp, işlevsellikten yoksun olması ve mimarlık eğitimi almamış bir kişi tarafından inşa edilmesiyle mimari normları alt üst etmiştir. Böylece “keşfedilmiş mimarlıklar”, Sürrealistlere, rüya-benzeri mekanları keşfetme ve Modern Mimarlık normlarını sorgulama fırsatı sunar. Sürrealist sanatçı ve düşünürlerin odaklandığı bir diğer konu, ev ve iç mekân kavramı etrafında şekillenir. Bireyi rasyonalizmin etkisinden koruyarak onun iç dünyasının sığınağı haline gelen ev, ruhani ve içsel bir mekân olarak ortaya çıkar, bu haliyle bilinçaltıyla benzerlik gösterir. Özellikle Tristan Tzara, Roberto Matta ve Frederick Kiesler tarafından sunulan öneriler, evi ana rahmi gibi bir sığınak olarak görme fikrine vurgu yaparak konutun bireyin iç dünyasını koruyan ve çoğaltan bir rol üstlendiğini varsayar. Böylelikle vurgu iç mekânda, rasyonellik tarafından yönetilen dış dünyanın müdahalesinden korunan rüyaların yer aldığı alanda yoğunlaşır. İç mekân tasavvurlarında, dik açının hegemonyasını reddederken, arkaik yerleşimlerle ilişkilendirdikleri irrasyonel ve eğrisel formları benimserler. Ayrıca, bilinçaltının ihtiyaçlarına duyarlı, dönüştürülebilir bir alan olarak ev, görme duyusunun egemenliğinin reddedildiği, dokunsal duyuların öne çıktığı bir alan olarak tanımlanır. Sürrealistlerin, öncüleri Dadaistlere kıyasla daha normatif bir sanat anlayışına sahip olmaları göz önüne alındığında, arzuladıkları mimarlıkların sistematize edilebilecek bir yapıya sahip olması şaşırtıcı değildir. Mevcut aşkın değerleri reddetseler de sonunda öncekiler yerine koyup, aşkın kılacakları yeni değerler önerirler. Bu nedenle, Sürrealistlerin temel endişesi mimarlık kurumunun kendisinden ziyade, Modern Mimarlığın rasyonalitesini sorgulamaktır. Öte yandan, Sürrealistlerin kentteki gündelik yaşama dair fikirleri, mekânsal dönüşüm için verimli bir alan sunar. Kentte özellikle sürreel olayların ve içsel deneyimin vuku bulduğu pasaj ve sokaklara önem atfederler. Sürrealistler için kentsel deneyim, rasyonalizmi ortadan kaldırarak, sıradan mekanlarda sürreel ve tekinsiz durumları açığa çıkarır. Sokaklarda, bilinçaltının, hayal gücünün, arzunun, tutkunun ve deneyimin açtığı alan, baskıcı formlara meydan okuyup onları dönüştüren etkili araçlara dönüşür. Sürrealistlerin, tüketim kültürünün arzularla kesiştiği alan olan pasajlara ilgisi, materyalist burjuva kültüründe içkin olarak yer alan dönüştürücü potansiyele dayanır. Tasarlanmış mekanlardaki öngörülemeyen kullanıcı müdahaleleri ile ortaya çıkan çatışma, mekânsal deformasyon için, yerleşik formlara meydan okuyan özgün bir zemin sunar. Son
A new cloud-based method for composition of healthcare services using deep reinforcement learning and Kalman filtering
No full textHealthcare has significantly contributed to the well-being of individuals around the globe; nevertheless, further benefits could be derived from a more streamlined healthcare system without incurring additional costs. Recently, the main attributes of cloud computing, such as on-demand service, high scalability, and virtualization, have brought many benefits across many areas, especially in medical services. It is considered an important element in healthcare services, enhancing the performance and efficacy of the services. The current state of the healthcare industry requires the supply of healthcare products and services, increasing its viability for everyone involved. Developing new approaches for discovering and selecting healthcare services in the cloud has become more critical due to the rising popularity of these kinds of services. As a result of the diverse array of healthcare services, service composition enables the execution of intricate operations by integrating multiple services' functionalities into a single procedure. However, many methods in this field encounter several issues, such as high energy consumption, cost, and response time. This article introduces a novel layered method for selecting and evaluating healthcare services to find optimal service selection and composition solutions based on Deep Reinforcement Learning (Deep RL), Kalman filtering, and repeated training, addressing the aforementioned issues. The results revealed that the proposed method has achieved acceptable results in terms of availability, reliability, energy consumption, and response time when compared to other methods
Decoding Compositional Complexity: Identifying Composers Using a Model Fusion-Based Approach With Nonlinear Signal Processing and Chaotic Dynamics
No full textMIRZA, FUAT KAAN/0000-0002-7664-0632; PEKCAN, Onder/0000-0002-0082-8209Music, a universal medium that effortlessly transcends the confines of language and culture, serves as a vessel for the distinctive expression of a composer's ingenuity, particularly palpable through the elaborate symphony of melodies, harmonies, and rhythms. This phenomenon is acutely observable in the realm of Turkish Classical Music, where the identification of individual composers poses a formidable challenge due to a confluence of diverse stylistic expressions and sophisticated techniques. Shaped by centuries of cultural interchanges, this genre is celebrated for its convoluted rhythmic frameworks and deep melodic modes, often exhibiting fractal characteristics that compound the complexity of composer classification based on mere audio signals. In response to these complexities, this study introduces an advanced analytical paradigm that amalgamates Multi-resolution analysis, spectral entropy assessments, and a spectrum of multidimensional chaotic and statistical descriptors. By invoking chaos theory, the research delineates distinct patterns and features inherent to musical compositions, subsequently deploying these discoveries for composer categorization. Employing a model fusion-based strategy, the approach utilizes esteemed base estimators for section-level probabilistic determinations, subsequently amalgamated at the song level through a Long Short-Term Memory (LSTM) neural network model to classify a corpus of 380 compositions from 15 distinct composers. The results of this study not only highlight the efficacy of chaos-based approaches in Musical Information Retrieval but also provide a nuanced understanding of the unique characteristics of Turkish Classical Music, thus advancing the boundaries of how musicological data is scrutinized and conceptualized within scholarly discourse.Science Citation Index Expande
Informal Placemaking: Social Activism and Practices of Art and Culture
No full text[No abstract available
Fault Tolerant Indoor Positioning Based on Federated Kalman Filter
No full textIn this article, multi-sensor indoor positioning, which is based on fusing tri-laterated position data of the target, is considered. A novel method, which is based on federated Kalman filtering and makes use of the fingerprint data, namely, federated Kalman filter with skipped covariance updating (FKF-SCU) is proposed. The data collected on two test beds are used in comparing the performances of the proposed algorithm and that of the regular federated filter. It is shown that the proposed algorithm provides fault tolerance and quick recovery, whenever signal reception from an access point is interrupted, as well as an improvement of 12.57% on the position accuracy
Network Intrusion Detection System by Learning Jointly From Tabular and Text-Based Features
No full textCayir, Aykut/0000-0001-9564-0331; Unal, Ugur/0000-0001-6552-6044; Duzgun, Berkant/0000-0002-3637-4288Network intrusion detection systems (NIDS) play a critical role in maintaining the security and integrity of computer networks. These systems are designed to detect and respond to anomalous activities that may indicate malicious intent or unauthorized access. The need for robust NIDS solutions has never been more pressing in today's digital landscape, characterized by constantly evolving cyber threats. Deploying effective NIDS can be challenging, particularly in accurately identifying network anomalies amid the ever-increasing sophisticated and difficult-to-detect cyber threats. The motivation for our research stems from the recognition that while NIDS studies have made significant strides, there remains a crucial need for more effective and accurate methods to detect network anomalies. Commonly used features in NIDS studies include network logs, with some studies exploring text-based features such as payload. However, traditional machine and deep learning models may need to be improved in learning jointly from tabular and text-based features. Here, we present a new approach that integrates both tabular and text-based features to improve the performance of NIDS. Our research aims to address the existing limitations of NIDS and contribute to the development of more reliable and efficient network security solutions by introducing more effective and accurate methods for detecting network anomalies. Our internal experiments have revealed that the deep learning approach utilizing tabular features produces favourable results, whereas the pre-trained transformer approach needs to perform sufficiently. Hence, our proposed approach, which integrates both feature types using deep learning and pre-trained transformer approaches, achieves superior performance. These findings indicate that integrating both feature types using deep learning and pre-trained transformer approaches can significantly improve the accuracy of network anomaly detection. Moreover, our proposed approach outperforms the state-of-the-art methods in terms of accuracy, F1-score, and recall on commonly used NIDS datasets consisting of ISCX-IDS2012, UNSW-NB15, and CIC-IDS2017, with F1-scores of 99.80%, 92.37%, and 99.69%, respectively, indicating its effectiveness in detecting network anomalies.Scientific and Technological Research Council of Turkey; [120E487]This work is supported by The Scientific and Technological Research Council of Turkey under the Grant number 120E487
From Mind To Mind: Understanding the Role of Mothers in Children's Theory of Mind
No full textTheory of mind (ToM) enables children to comprehend mental states of themselves and others. In this first study investigating the mediating role of mothers' mental state talk between mothers' sociocognitive skills (i.e., mothers' ToM and parental reflective functioning) and children's ToM, 89 children (M(SD)age = 57.0 months (5.49)) and their mothers from T & uuml;rkiye participated. Results revealed that mothers with higher prementalization scores used fewer affective and desire words. Mothers exhibiting greater interest and curiosity in mental states used more cognitive words, while those with more proficient ToM skills tended to use more mental state terms indicating certainty (e.g., 'perhaps'). Furthermore, mothers' use of certainty words mediated the relationship between mothers' ToM and children's ToM. These cross-sectional findings underscore the significant role of mothers' socio-cognitive abilities in mother-child interactions regarding mental states and the development of children's ToM skills, and call for a longitudinal investigation into these relationships.Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu, TÜBİTAK, (221K356); Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu, TÜBİTAKScientific and Technological Research Council of Turkiye (TUBITAK) 1002 program [221K356]This study was supported by the Scientific and Technological Research Council of Turkiye (TUBITAK) 1002 program (grant no: 221K356) .Social Science Citation Inde