Zonguldak Bülent Ecevit University Institutional Repository
Not a member yet
9495 research outputs found
Sort by
YUMUŞAK DOKU KALSİFİKASYONLARININ TESPİTİNDE KONİK IŞINLI BİLGİSAYARLI TOMOGRAFİ, PANORAMİK RADYOGRAFİ VE ULTRASONOGRAFİNİN KARŞILAŞTIRILMASI
No full textAmaç: Çalışmanın amacı yumuşak doku kalsifikasyonlarının yaşa, cinsiyete ve lokalizasyona göre dağılımını belirlemek ve bu heterotopik yapıların tespitinde 3 farklı görüntüleme tekniğini karşılaştırmaktır. Gereç ve Yöntemler: Daha önce muayene edilen ve kalsifikasyon olduğu bilinen 1150 hastanın verileri tarandı. CBCT, panoramik radyografi ve ultrasonografi görüntülerinde kalsifikasyon tespit edilen, yaşları 13 ile 90 arasında değişen 102 hasta seçilerek çalışmaya dahil edildi. Hasta verileri, kalsifikasyonların tespit edilebilirliğini değerlendirmek amacıyla iki dentomaksillofasiyal radyoloji uzmanı tarafından birer ay arayla retrospektif olarak değerlendirildi. Lezyonların varlığı/yokluğu için iki dereceli bir ölçek benimsendi. Bulgular: Üç farklı görüntüleme tekniği arasında kalsifikasyonların saptanmasında fark olup olmadığı değerlendirildiğinde CBCT, panoramik radyografi ve USG arasında istatistiksel olarak anlamlı fark bulundu (p</jats:p
Dynamic Malware Detection Approach Based on API Calls: Machine Learning and Ensemble Learning Models
No full textThe rapid evolution of malware presents significant challenges in cybersecurity. This study investigates the efficacy of various machine learning and ensemble learning models for malware detection using dynamic analysis. The dynamic datasets, contain API calls and permissions, enabling real-time monitoring of malware behavior. In conclusion, for both the VirusSample and VirusShare datasets, the random forest (RF) model achieved the best results among machine learning models, with accuracies of %94.69 and %85.72, respectively. For the VirusSample dataset, the stacking ensemble learning model, which uses RF and decision trees (DT) as base classifiers and K-nearest neighbors (KNN) as the meta classifier, achieved the highest accuracy of %94.52. In contrast, for the VirusShare dataset, the stacking ensemble learning model, which uses RF, KNN, and gradient boosting (GB) as base classifiers and support vector machine (SVM) as the meta classifier, achieved the highest accuracy of %85.7. These results underscore the superiority of dynamic analysis and the effectiveness of ensemble methods in enhancing malware detection accuracy. This study contributes to the optimization of machine learning models and the advancement of cybersecurity solutions.</jats:p
Modelling of a cargo oil pump turbine system to find the optimum pump operation capacities through the design of experiments approaches
No full textA new generalization of min and max matrices and their reciprocals counterparts
No full textIn this paper, we introduce a new generalization of the min and max matrices called geometric min matrix and geometric max matrix, respectively. We discuss some of their properties, such as determinants, inverses, factorizations, and identities for their characteristic polynomials. Moreover, their reciprocal analogs for these newly established matrices are examined.</jats:p
Crocin, the compound of the dried stigma of <i>Crocus sativus</i> L (saffron), restores doxorubicin-induced disturbances in kidney functioning, oxidative stress, inflammation, renal tissue morphology and TGF-β signalling pathways
No full textDoxorubicin (Dox), an anthracycline antibiotic, is a chemotherapeutic drug for several cancer treatments. However, its clinical usage has been restricted because of severe side effects, including nephrotoxicity. This study aimed to demonstrate the possible nephroprotective effects of crocin (Cr) against Dox-induced oxidative stress, renal inflammation, renal morphology and transforming growth factor-β (TGF-β) signalling pathways in Dox-exposed rats. Hence, the rats were injected for 15 d consecutively with saline, six different injections of Dox until the cumulative dose reached 12 mg/kg., daily Cr (40 mg/kg), and Dox + Cr combination. Cr increased the activities of superoxide dismutase (SOD) and catalase (CAT), GSH content and suppressed inflammation and oxidative stress in Dox-exposed rats. Our results were confirmed by immunohistochemical findings that Cr treatment ameliorates the expressions of IL1β and TGF-β in Dox-induced nephrotoxicity. Conclusionally, Cr exhibits adequate nephroprotective effects against Dox-induced nephrotoxicity on rat kidney architecture and tissue function by stabilising cellular redox homeostasis, reducing renal fibrosis and suppressing inflammation
Çocuk Kitaplarında “Şiddet” Sorunsalı: Okulöncesi-İlkokul ve Ortaokul Dönemi Kitaplarının İncelenmesi
No full textBu çalışmada, ağ ortamından random (rastgele) seçilen okulöncesi-ilkokul ve ortaokul dönemine ait iki yüz elli kitap, çocuk edebiyatında “şiddet” kavramı bağlamında incelenmiştir. Çocuk edebiyatının en temel değişkeni, nitelikli çocuk kitaplarıdır. Nitelikli kitaplarla buluşan çocuğun okul türü başarısında ve bireysel gelişiminde olumlu ilerlemeler görülmektedir. Çocuğun okuduğu kitaptaki kahramanla özdeşim kurduğu, yaşanılan olaylar ve sözlerle kendi yaşamında çıkarımlar yaptığı bilinmektedir. Öte yandan çağımızda şiddet kavramı her alanda olduğu gibi çocuk kitaplarında da yer almaktadır. Bu durumun toplumsal paydada olumsuz dönütlerine her alanda tanık olunmaktadır. Bu nedenle bu çalışmada çocuk kitaplarında yer verilmemesi gereken “şiddet” kavramı inceleme konusu olarak ele alınmıştır. Çalışmada nitel araştırma yöntemi kullanılmış ve iki yüz elli kitap, şiddet kavramı temelinde incelenmiştir. Çocuk kitaplarının niteliğini olumsuz anlamda etkileyen şiddet öğesi, dilsel ve görsel metin başlıkları altında betimsel analiz tekniği ile çözümlenmiştir. Verilerin çözümlenmesinde kitapta tespit edilen şiddet öğeleri dilsel ve görsel verilerle desteklenerek yorumlanmıştır. Okulöncesi dönemde incelenen 100 kitapta 37; ilkokul döneminde incelenen 100 kitapta 49; ortaokul döneminde incelenen 50 kitaptan 13 kitabın şiddet içerdiği belirlenmiştir. Sonuç olarak incelenen kitaplar arasında ilkokul dönemindeki kitaplarda şiddet öğesine en fazla yer verildiği ortaya çıkmıştır. Bu bağlamda çalışma sonuçları doğrultusunda çeşitli önerilere yer verilmiştir.</jats:p
On Higher-Order Generalized Fibonacci Hybrinomials: New Properties, Recurrence Relations and Matrix Representations
No full textThis paper presents a comprehensive survey of the generalization of hybrid numbers and hybrid polynomials, particularly in the fields of mathematics and physics. In this paper, by using higher-order generalized Fibonacci polynomials, we introduce higher-order generalized Fibonacci hybrid polynomials called higher-order generalized Fibonacci hybrinomials. We obtain some special cases and algebraic properties of the higher-order generalized Fibonacci hybrinomials, such as the recurrence relation, generating function, exponential generating function, Binet formula, Vajda’s identity, Catalan’s identity, Cassini’s identity and d’Ocagne’s identity. We also present three different matrices whose components are higher-order generalized Fibonacci hybrinomials, higher-order generalized Fibonacci polynomials and Lucas polynomials. By using these matrices, we obtain some identities related to these newly established hybrinomials.</jats:p
Evaluation of operational process parameters of <scp>polylactic acid</scp> filament extruder by quality and dynamic‐mechanical analysis measurements: A comparative study and classification
No full textAbstractIn this study, the operational conditions of a low‐cost in‐house‐built single screw filament extruder including operational parameters of extruder temperature (170–190°C) and screw speed (20–40 rpm) were evaluated in terms of the quality and dynamic‐mechanical properties of extruded PLA filaments. The designed experimental parameters were used to investigate the impact of operational parameters on filament diameter by Taguchi model where the predicted responses were evaluated. Results showed superior performance with R2 value of 0.9898. The measured filament diameters validated the predicted responses, and the error percentage was in the range of 0%–2.1%. Furthermore, in order to classify and distinguish filaments, we adept the artificial neural network (ANN) model classifier, and the measured dynamic mechanical analysis (DMA) values at certain temperatures were taken into consideration where the classes they belonged to be determined. Results reveal successful classification accuracy of filaments in the range of 94.82%–99.98% depends on different cases of classification process.</jats:p
KARADENİZ BÖLGESİ’NDEKİ COĞRAFİ İŞARETLİ GASTRONOMİK ÜRÜNLERİ KONU ALAN TEZLERİN BİBLİYOMETRİK İNCELEMESİ
No full textBu çalışmada Türkiye'deki coğrafi işaretli gastronomik ürünler literatürüne odaklanarak Karadeniz Bölgesi'ndeki coğrafi işaretli ürünleri konu alan tezler incelenmiştir. Çalışma kapsamında Ulusal Tez Merkezi veri tabanında 2003-2024 yılları arasında yayınlanmış ve erişime açık 48 tez çalışması incelenmiştir. Çalışma, Karadeniz Bölgesi'ndeki coğrafi işaretli gastronomik ürünler konusunda akademik tezlerin mevcut durumunu ve eğilimlerini anlamak amacıyla yapılmıştır. Nitel araştırma yöntemlerinden bibliyometrik analiz kullanılarak tezlerin şehirler, tescil türleri, ürün grubu, danışman unvanları, tez türleri, yayın yılları, üniversiteler, araştırma yöntemleri, veri toplama yöntemleri, anabilim dalları, atıf sayıları ve sayfa sayıları gibi çeşitli değişkenler açısından analizleri gerçekleştirilmiştir. Elde edilen bulgular, Karadeniz Bölgesi'ndeki coğrafi işaretli gastronomik ürünler alanındaki akademik çalışmaların belirli illerde ve alanlarda yoğunlaştığını, nicel yöntemlerin baskın olduğunu ve doktora düzeyinde çalışmaların sınırlı kaldığını göstermektedir. Sonuç olarak, coğrafi işaretli ürünler alanında daha fazla nitel ve karma yöntem kullanımı, doktora düzeyinde çalışmaların teşvik edilmesi, görünürlük ve etkinin artırılması, üniversiteler arası iş birliğinin güçlendirilmesi ve uygulamaya yönelik çalışmaların artırılması önerilmektedir.</jats:p
Metacognitive Strategies in Artificial Neural Networks
No full textThis chapter explores the synergies between artificial neural networks (ANNs) and metacognition, highlighting how these two fields can inform and enhance each other. Metacognition, the awareness and regulation of one's own cognitive processes, plays a critical role in human learning and decision-making. Similarly, ANNs are computational models inspired by the human brain, designed to recognize patterns, make decisions, and learn from data.The chapter delves into the theoretical foundations of both ANNs and metacognition, drawing parallels between human cognitive functions and machine learning algorithms. It discusses how incorporating metacognitive strategies into ANNs can lead to more adaptive and robust models. For instance, metacognitive layers within neural networks can help in dynamically adjusting learning rates, selecting optimal network architectures, and improving generalization by preventing overfitting.</jats:p