6746 research outputs found
Sort by
Kentsel Bisiklet Kullanımında Trafik Etki Düzeyinin (Bikted) Belirlenmesi için Bir Model Geliştirilmesi
No full textIn recent years, active mobility and sustainable cities have become increasingly widespread in the world. In this context, there are increasing efforts in Turkey for cities to be livable. In the study, a traffic impact level on bicycle use (bikted) model was developed in order to improve bicycle use in urban city areas. In the model, urban routes were evaluated as corridors and intersection areas. In addition, an electric prototype test bicycle was created that contributed to the application of the model in this context. In the Bikted model, 8 parameters were examined in corridors and 5 in intersection areas, which indicate environmental stress situations originating from traffic infrastructure. These are parking, sound level, slope, vertical marking, pavement vibration amount, number of secondary roads, speed limit and bicycle-vehicle distance in corridors, while visibility, parking, crossing distance, vertical marking and bicycle path in intersections. In corridors; separated bicycle paths (full 100 points), bicycle lanes (full 80 points) and roads without bicycle infrastructure (full 60 points), and in intersections; Impact level measurements were made in signalized (full 100 points), modern roundabout (full 90 points), and vertical traffic marked intersections (full 80 points) areas. In the Bikted model, bikted 1-6 levels were defined for corridors and intersections, while bikted-6 impact level is the most negative (unusable) situation, bikted-1 impact level is the most positive (most comfortable use) usage situation. In order for bicycle use in corridors and intersections to be acceptable for safe driving, it was stipulated that they should have a minimum bikted-2 (comfortable use) impact level. In the study, data collection was carried out on 42 km of field in the morning and evening during weekday peak hours in August and September on 2 routes determined in Konya city center. 28 corridors examined in the routes have an impact level of bikted 3-6. In the intersections, 25 intersections except for one intersection (bikted 2) are between bikted 3-6. It has been determined that corridors with bicycle lanes and separated bicycle path infrastructure are safer than mixed traffic (without infrastructure) roads. In corridors; it has been revealed that slope, parking, secondary road connection and vehicle-bicycle lateral distance increase the traffic impact level. In intersections; it has been determined that intersection parking, regardless of the type of intersection, increases the traffic impact level of bicycle intersection crossing distance. It can be said that the study is a new study for our country by bringing together the corridor slope, vehicle-bicycle lateral distance, sound level, secondary road intersection and pavement vibration status, and examining the intersection crossing distance and visibility conditions at intersections. The model and bicycle presented may be beneficial for the local governments of our country in improving bicycle use in urban areas.Dünyada son yıllarda aktif hareketlilik ve sürdürülebilir şehirler giderek yaygınlaşmaktadır. Bu kapsamda Türkiye'de de şehirlerin yaşanabilir olması adına her geçen gün artan bir çaba vardır. Çalışmada, kentsel şehir alanlardaki bisiklet kullanımının daha iyi hale getirilmesini sağlamak için, bisiklet kullanımında trafik etki düzeyi (bikted) modeli geliştirilmiştir. Modelde kentsel güzergahlar, koridor ve kavşak alanları olarak değerlendirilmiştir. Ayrıca, bu kapsamda modelin uygulanmasına katkı sağlayan bir elektrikli prototip deney bisikleti oluşturulmuştur. Bikted modelinde, trafik altyapısından kaynaklı çevresel stres durumlarını gösteren; koridorlarda 8, kavşak alanlarında 5 parametre incelenmiştir. Bunlar koridorlarda; parklanma, ses seviyesi, eğim, düşey işaretleme, kaplama titreşim miktarı, tali yol sayısı, hız limiti ve bisiklet-araç mesafesi iken, kavşaklarda; görüş durumu, parklanma, geçiş mesafesi, düşey işaretleme ve bisiklet yoludur. Koridorlarda; ayrılmış bisiklet yolları (tam 100 puan), bisiklet şeritleri (tam 80 puan) ve bisiklet altyapısı olmayan yollar (tam 60 puan), kavşaklarda ise; sinyalizasyonlu (tam 100 puan), modern dönel (tam 90 puan), ve düşey trafik işaretlemeli kavşak (tam 80 puan) alanlarında etki düzeyi ölçümlemesi yapılmıştır. Bikted modelinde, koridor ve kavşaklar için bikted 1-6 arası seviyeler tanımlanmış, bikted-6 etki düzeyi en olumsuz (kullanılamaz) durum iken, bikted-1 etki düzeyi en olumlu ( en rahat kullanım) kullanılma durumudur. Koridor ve kavşaklardaki bisiklet kullanımlarının güvenli sürüş yapılabilmesi adına kabul edilebilir olması için minimum bikted-2 (rhat kullanım) etki düzeyine sahip olması gerektiği şart koyulmuştur. Çalışmada, Konya kent merkezinde belirlenen 2 güzergahta Ağustos ve Eylül aylarında haftaiçi pik saatlerde sabah ve akşam 42 km sahada veri alımı yapılmıştır. Güzergahlarda incelenen 28 koridor, bikted 3-6 arası etki düzeyine sahiptir. Kavşaklarda, bir kavşak hariç (bikted 2) 25 kavşak bikted 3-6 arası düzeydedir. Güzergahlarda, bisiklet şeridi ve ayrılmış bisiklet yolu altyapısına sahip koridorların, karma trafik (altyapısız) yollarına göre daha güvenli olduğu belirlenmiştir. Koridorlarda; eğim, parklanma, tali yol bağlantısı ve araç-bisiklet yanal mesafesinin trafik etki düzeyini artırdığı ortaya çıkmıştır. Kavşaklarda; kavşak türüne bakılmaksızın kavşak parklanmasının, bisiklet kavşak geçiş mesafesinin trafik etki düzeyi seviyelerini artırdığı belirlenmiştir. Çalışmanın, koridor eğimi, araç-bisiklet yanal mesafesi, ses seviyesi, tali yol kesişim ve kaplama titreşim durumunu bir araya getirmiş olması, kavşaklarda da kavşağı geçiş mesafesi ve görüş durumlarını incelemesi ülkemiz açısından yeni bir çalışma olduğu söylenebilir. Ortaya konulan model ve bisiklet ülkemiz yerel yönetimleri açısından kentsel alanların bisiklet kullanımının iyileştirilmesinde fayda sağlayabilir
Test of Lepton Flavor Universality in Semileptonic (Formula Presented) Meson Decays in Proton-Proton Collisions at (Formula Presented)
No full textA measurement of the ratio of branching fractions (Formula presented) in the (Formula presented), (Formula presented) decay channel is presented. This measurement uses a sample of proton-proton collision data collected at a center-of-mass energy of (Formula presented) by the CMS experiment in 2018, corresponding to an integrated luminosity of (Formula presented). The measured ratio, (Formula presented), agrees with the value of (Formula presented) predicted by the standard model, which assumes lepton flavor universality. By testing lepton flavor universality, this measurement is a probe of new physics using (Formula presented) mesons, which are currently only produced at the LHC. © 2025 CERN, for the CMS Collaboration.Ministry of Business, Innovation and Employment, MBIE; Ministry of Education and Science, MES; Benemérita Universidad Autónoma de Puebla, BUAP; NSC; Fundação para a Ciência e a Tecnologia, FCT; Department of Atomic Energy, Government of India, DAE; PCTI; National Academy of Sciences of Ukraine, NASU; National Science and Technology Development Agency, สวทช; National Research Foundation of Korea, NRF; MSES; Ministerio de Educación, Cultura y Deporte, MECD; National Science Foundation, NSF; Institut National de Physique Nucléaire et de Physique des Particules, IN2P3; Science and Technology Facilities Council, STFC; Centro de Investigación y de Estudios Avanzados del Instituto Politécnico Nacional, CINVESTAV; Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro, FAPERJ; Ministerio de Ciencia e Innovación, MCIN; Universiti Malaya, UM; Ministry of Science and Technology, Taiwan, MOST; Ministry of Science,Technology and Research, MoSTR; Hispanics in Philanthropy, HIP; Instituto Nazionale di Fisica Nucleare, INFN; Secretaría de Educación Pública, SEP; Austrian Science Fund, FWF; Department of Science and Technology, Ministry of Science and Technology, India, DST; Consejo Nacional de Humanidades, Ciencias y Tecnologías, Conahcyt; Centre National de la Recherche Scientifique, CNRS; Bundesministerium für Bildung und Forschung, BMBF; Fonds Wetenschappelijk Onderzoek, FWO; Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu, TÜBİTAK; LMTLT; Helmholtz-Gemeinschaft, HGF; Commissariat à l'Énergie Atomique et aux Énergies Alternatives, CEA; Research Council of Finland, AKA; Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq; Pakistan Atomic Energy Commission, PAEC; Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES; MSIP; Türkiye Enerji, Nükleer ve Maden Araştırma Kurumu, TENMAK; Deutsche Forschungsgemeinschaft, DFG; Nemzeti Kutatási Fejlesztési és Innovációs Hivatal, NKFIH; Ministry of Education - Singapore, MOE; Ministarstvo Prosvete, Nauke i Tehnološkog Razvoja, MPNTR; Science Foundation Ireland, SFI; U.S. Department of Energy, USDOE; Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, FAPESP; Cosmetic Surgery Foundation, CSF; Agencia Estatal de Investigación, AEI; General Secretariat for Research and Innovation, GSRI; Bulgarian National Science Fund, BNSF; Direktion für Entwicklung und Zusammenarbeit, DEZA; Bundesministerium für Bildung, Wissenschaft, Forschung und Technologie, BMBWF; Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación, Minciencias; Maryland Ornithological Society, MOS; Chinese Academy of Sciences, CAS; Ministry of Higher Education, Science, Research and Innovation, Thailand, MHESRI; Fonds De La Recherche Scientifique - FNRS, FNRS; Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do Sul, FAPERGS; Shota Rustaveli National Science Foundation, SRNSF; Institute for Research in Fundamental Sciences, IPM; Laboratorio Nacional de Supercómputo del Sureste de Mexico, LNS; CERN; Secretaría de Educación Superior, Ciencia, Tecnología e Innovación, SENESCYT; Universidad Autónoma de San Luis Potosí, UASLP; National Natural Science Foundation of China, NSFC; European Research Council, ERC, (MoER TK202); European Research Council, ER
Haps Ağları için Optimizasyon Uygulamaları
No full textThe indispensable importance of communication in human life is increasing with each passing day. This situation encourages the development of new technologies in the field of communication. One of the commonly used technologies in wireless communication is terrestrial networks (TN). However, in the modern world, changing living conditions, particularly in regions far from city centers, highlight the inadequacies of TN technology and lead to the growing importance of non-terrestrial networks (NTN). NTN refers to a communication infrastructure that provides connectivity using space-based communication networks beyond terrestrial boundaries. These networks play a critical role in providing global coverage and offering services in regions where infrastructure is limited or nonexistent. Among NTN technologies, high altitude platform stations (HAPS) are gaining increasing attention in the field of wireless communication due to their advantages. Compared to TNs, HAPS offers numerous benefits, making it a more efficient and effective solution. However, this technology is still in the development stage and has not yet reached the desired level. To achieve the targeted performance levels of HAPS systems, various optimization algorithms are utilized. At this point, significant efforts are being made to enhance battery life, improve resilience to weather conditions, and optimize communication systems. In the context of improving communication quality, objectives such as serving more users, increasing data transmission rates, and enhancing system performance are prioritized. In this thesis, the sum-rate parameter, a key performance indicator in wireless communication within HAPS systems, was optimized using particle swarm optimization (PSO), artificial bee colony optimization (ABC), and gray wolf optimization (GWO) algorithms. For the GWO algorithm, optimization results were compared under various scenarios, including different weather conditions, varying numbers of base stations, indoor and outdoor user conditions, and different operating frequencies.İletişimin insan yaşamındaki vazgeçilmez önemi her geçen gün daha da artırmaktadır. Bu durum, iletişim alanında yeni teknolojilerin geliştirilmesini teşvik etmektedir. Kablosuz iletişimde yaygın olarak kullanılan teknolojilerden bir tanesi karasal ağlar (terrestrial networks, TN) olarak bilinmektedir. Ancak, modern dünyada değişen yaşam koşulları ve özellikle şehir merkezlerinden uzak bölgelerde TN teknolojisinin yetersiz kalması, karasal olmayan ağların (non-terrestrial networks, NTN) önem kazanmasına yol açmıştır. NTN, yeryüzü sınırlarının ötesinde hizmet sunan, uzay tabanlı iletişim ağlarını kullanarak bağlantı imkanı sağlayan bir iletişim altyapısını ifade eder. Bu ağlar, küresel ölçekte kapsama alanı sağlamada ve altyapının sınırlı olduğu ya da hiç bulunmadığı bölgelerde hizmet verilmesinde kritik bir rol üstlenmektedir. NTN teknolojileri arasında yer alan yüksek irtifa platform istasyonları (high altitude platform stations, HAPS) sağladıkları avantajlar sayesinde kablosuz iletişim alanında giderek daha fazla ilgi görmektedir. HAPS, TN'lere kıyasla birçok avantaj sunarak daha verimli ve etkili bir çözüm haline gelmiştir. Ancak bu teknoloji, gelişim aşamasında olup istenen seviyeye henüz tam olarak ulaşamamıştır. HAPS sistemlerinin hedeflenen performans seviyelerine ulaşabilmesi için çeşitli optimizasyon algoritmaları kullanılmaktadır. Bu noktada, pil ömrünün ve hava koşullarına dayanıklılığının artırılması, iletişim sistemlerinin iyileştirilmesi gibi konular üzerinde yoğun çalışmalar yapılmaktadır. İletişim kalitesinin artırılması kapsamında; daha fazla kullanıcıya hizmet sağlanması, veri iletim hızlarının artırılması ve sistem performansının iyileştirilmesi gibi hedefler ön plandadır. Bu tez çalışmasında, HAPS sistemlerindeki kablosuz iletişimde önemli bir performans göstergesi olan toplam oran (sum-rate) parametresi parçacık sürü optimizasyonu (partical swarm optimization, PSO), yapay arı kolonisi optimizasyonu (artifical bee colony, ABC) ve gri kurt optimizasyonu (gray wolf optimization, GWO) algoritmaları kullanılarak optimize edilmiş; GWO algoritması için, farklı hava koşulları, farklı baz istasyonu sayıları, bina içi ve bina dışı kullanıcı durumları, farklı çalışma frekansları gibi farklı senaryolar değerlendirilerek elde edilen optimizasyon sonuçları karşılaştırılmıştır
Atık Poliamid Katkılı Polimer Matris Kompozit Geliştirilmesi ve Mekanik Karakterizasyonu
No full textIn this study, a novel, eco-friendly, and cost-effective polymer matrix composite was developed by incorporating waste polyamide yarns derived from industrial processes. The mechanical properties of this composite were comprehensively investigated. The primary objective of the research is to promote sustainability and cost efficiency through the utilization of waste materials while producing high-performance materials. To evaluate the mechanical performance of the resin composite, fundamental mechanical tests such as tensile testing, three-point bending tests, and delamination (interfacial) testing were conducted. These tests were performed to assess critical parameters including flexural strength, flexural modulus, strain at break, and stress performance. The study also examined the effects of polyamide yarns with varying dimensions on the composite material. The analyses revealed detailed insights into how experimental parameters influence the mechanical behavior of the material. The results demonstrated that the incorporation of waste polyamide significantly enhances the mechanical properties of the polymer matrix composite and that optimized formulations hold strong potential for industrial applications.Bu çalışmada, fabrika atığı olan poliamid ipliklerin katkısıyla çevre dostu ve ekonomik açıdan avantajlı yeni bir polimer matris kompoziti geliştirilmiş ve bu kompozitin mekanik özellikleri kapsamlı bir şekilde incelenmiştir. Araştırmanın ana hedefi, atık malzemelerin değerlendirilmesi yoluyla sürdürülebilirlik ve maliyet etkinliği sağlarken üstün performanslı malzemeler üretmektir. Reçine kompozitinin mekanik performansını belirlemek için çekme testi, üç noktadan eğilme testi ve sıyrılma testi gibi temel mekanik testler gerçekleştirilmiştir. Bu testler, eğilmede mukavemet, eğilmede elastiklik modülü, birim şekil değiştirme ve gerilme performansı gibi kritik parametreleri değerlendirmek için yapılmıştır. Çalışmada, farklı boyutlardaki poliamid ipliklerin kompozit malzeme üzerindeki etkileri araştırılmıştır. Analizler, deneysel parametrelerin malzemenin mekanik performansı üzerindeki etkilerini detaylı bir şekilde ortaya koymuştur. Sonuçlar, atık poliamid katkısının polimer matris kompozitin mekanik özelliklerine anlamlı katkılar sağladığını ve optimize edilmiş formülasyonların endüstriyel uygulamalar için güçlü adaylar olduğunu göstermiştir
Highly Efficient and Reusable CeVO4@Fe3O4/(Cr-Fe/Co) Magnetic Nanocatalyst for Sustainable Hydrogen Generation From NaBH4 Hydrolysis
No full textThis study presents the hydrothermal synthesis of CeVO4@Fe3O4/(Cr-Fe/Co) and its catalytic performance in NaBH4 hydrolysis for hydrogen generation. Key parameters, including NaOH and NaBH4 concentrations, catalyst amount, and reaction temperature, were systematically optimized. Comprehensive characterization via SEM, EDX, XRD, BET, and FTIR revealed the structural and surface properties of the catalyst. The optimized catalyst exhibited an outstanding hydrogen generation rate of 19.65 L gmetal-1 min-1 at 30 degrees C with an activation energy of 34.43 kJ mol-1. FE-SEM analysis indicated particle agglomeration with a size distribution of approximately 60-70 nm, whereas the BET data demonstrated a moderate surface area and pore diameter of 46.34 m2 g-1 and 38.97 nm, respectively. Kinetic analysis using the Langmuir-Hinshelwood model revealed a moderate turnover frequency (TOF) of 2114.47 mol H2 mol cat-1 h-1. Thermodynamic parameters further supported the catalytic efficiency, with Delta S degrees = 0.0103 +/- 0.01 kJ mol-1 K-1, Delta Hads = 0.12 +/- 0.01 kJ mol-1, and Delta G degrees(30 degrees C) =-3.00 kJ mol-1. Remarkably, the catalyst maintained moderate efficiency after five reuse cycles, emphasizing its industrial viability and long-term stability. These findings suggest that CeVO4@Fe3O4/(Cr-Fe/Co) is a promising candidate for scalable hydrogen generation.Konya Technical University's Scientific Research Projects (BAP) Coordination Unit [221116033]This study was supported by Konya Technical University's Scientific Research Projects (BAP) Coordination Unit (Project No: 221116033)
Türkçe E-ticaret Yorumlarının Çok Etiketli Analizi için Derin Öğrenme Modellerinin Uygulanması
No full textE-commerce stands out as one of the rapidly growing sectors in the increasingly digital world. One of the most important factors influencing consumers' online shopping decisions is customer reviews, where users share their experiences. However, manually analyzing these reviews is a time-consuming and costly process for large datasets. This study aims to process customer reviews obtained from e-commerce platforms quickly and accurately using artificial intelligence-based classification methods. Customer reviews collected from leading e-commerce platforms in Turkey have been categorized into multi-label classification categories such as 'Price-Performance', 'Returned', 'Good Packaging, Fast Delivery', 'Low Quality, Defective, Bad Packaging', and 'Recommended, Quality Products'. These categories have contributed significantly to the field of sentiment analysis by reflecting not only the content of the reviews but also the positive or negative emotional states of the customers. Microsoft SQL Server was used for data storage and management, and data scraping was carried out using Selenium Web Driver and Html Agility Pack tools. The reviews were processed with TF-IDF representation in natural language processing tasks and classified using deep learning models based on artificial neural networks, such as LSTM, CNN, GRU, RNN, BiLSTM, and BERT, as well as traditional machine learning algorithms like Logistic Regression and Random Forest. Performance evaluation metrics such as accuracy, sensitivity, precision, F1-score, log loss, and confusion matrix were used. Notably, the BERT model outperformed other methods in large datasets, demonstrating superior performance in classification and context extraction due to its contextual understanding capabilities. BERT's transformer-based architecture, with its ability to analyze language context bidirectionally, allowed for a deeper understanding of text meaning and more accurate and meaningful classifications. The artificial intelligence models used in this study achieved high accuracy rates in classifying customer reviews, and it was demonstrated that the developed AI-supported system guided consumers in making informed decisions and contributed to improving marketing and product strategies for businesses. BERT's superior performance, particularly in multi-label classification tasks, stands out for its success in understanding language context accurately. In this context, the study provides an innovative and effective solution for analyzing customer reviews in the e-commerce sector.E-ticaret, dijitalleşen dünyanın hızla büyüyen sektörlerinden biri olarak öne çıkmaktadır. Tüketicilerin çevrimiçi alışveriş kararlarını etkileyen en önemli unsurlardan biri, diğer kullanıcıların deneyimlerini paylaştığı müşteri yorumlarıdır. Ancak, bu yorumların manuel olarak analiz edilmesi, büyük veri setleri için oldukça zaman alıcı ve maliyetli bir süreçtir. Bu çalışma, e-ticaret platformlarından elde edilen müşteri yorumlarının yapay zekâ tabanlı sınıflandırma yöntemleri kullanılarak hızlı ve doğru bir şekilde işlenmesini amaçlamaktadır. Türkiye'nin önde gelen e-ticaret platformlarından toplanan müşteri yorumları, 'Fiyat Performans', 'İade Edilen', 'Paketleme İyi, Hızlı Teslimat', 'Kalitesiz, Kusurlu, Kötü Paketleme' ve 'Tavsiye Edilen, Kaliteli Ürünler' gibi çok etiketli sınıflandırma kategorilerine ayrılmıştır. Bu kategoriler, yorumların yalnızca içeriklerini değil, aynı zamanda müşterilerin olumlu ya da olumsuz duygu durumlarını da yansıtarak çalışmanın duygu analizi alanına önemli katkılar sunmasını sağlamıştır. Veri saklama ve yönetimi için Microsoft SQL Server kullanılmış, Selenium Web Driver ve Html Agility Pack araçlarıyla veri kazıma işlemleri gerçekleştirilmiştir. Yorumlar doğal dil işleme süreçlerinde TF-IDF temsiliyle işlenmiş ve LSTM, CNN, GRU, RNN, BiLSTM ve BERT gibi yapay sinir ağları tabanlı derin öğrenme modelleri ve Lojistik Regresyon, Rastgele Orman gibi geleneksel makine öğrenmesi algoritmaları ile sınıflandırılmıştır. Performans değerlendirmelerinde doğruluk, duyarlılık, kesinlik, F1-Skor, log loss ve konfüzyon matrisi gibi metrikler kullanılmıştır. Özellikle BERT modeli, bağlamsal anlam çıkarma yetenekleriyle büyük veri setlerinde doğru sınıflandırma ve anlam çıkarma süreçlerinde diğer yöntemlere göre üstün bir performans sergilemiştir. BERT'in, transformer tabanlı yapısıyla dilin bağlamını çift yönlü analiz etme yeteneği, metinlerin anlamını derinlemesine kavrayarak daha doğru ve anlamlı sınıflandırmalar yapmasına olanak sağlamıştır. Bu çalışmada kullanılan yapay zekâ modelleri, müşteri yorumlarını sınıflandırmada yüksek doğruluk oranlarına ulaşmış ve geliştirilen yapay zekâ destekli sistemin, tüketicilerin bilinçli kararlar almasına rehberlik ettiği ve işletmelerin pazarlama ile ürün stratejilerini iyileştirmelerine katkı sağladığı ortaya konulmuştur. BERT'in üstün performansı, özellikle çok etiketli sınıflandırma görevlerinde, dilin bağlamını doğru anlamadaki başarısı ile dikkat çekmiştir. Bu kapsamda, çalışma e-ticaret sektöründe müşteri yorumlarının analizine yönelik yenilikçi ve etkili bir çözüm sunmaktadır
Deepforgery Images Detection Using Deep Learning Approaches and Error Level Analysis
No full textThe increasing of manipulated images, often shared on social media platforms, poses significant challenges for distinguishing authentic content from forgeries. This study aims to enhance the detection of tampered images by integrating Error Level Analysis (ELA) with Convolutional Neural Networks (CNNs). Specifically, the objectives are to evaluate the performance of two CNN architectures, VGG16 and MesoNet, combined with ELA preprocessing and to identify potential avenues for future improvements in forgery detection. The dataset used comprises 7, 492 authentic and 5, 124 tampered images, sourced from the CASIA database, and is complemented with images from the Milborrow University of Cape Town (MUCT) dataset. Images were preprocessed using ELA to amplify discrepancies caused by tampering before being analyzed by the CNN models. The results indicate that the proposed ELA-VGG16 model achieved an accuracy of 86.786%, while the ELA-MesoNet model demonstrated superior performance, with an accuracy of 92.7%. These findings highlight the potential of combining ELA preprocessing with CNN architecture for robust image forgery detection. Despite fluctuations in training curves and instances of overfitting, the model effectively detects subtle manipulations in the majority of cases. However, challenges such as false positives and generalization to diverse datasets persist. Future research should explore enhancements such as expanded data augmentation, integrating multi-model architectures, such as Xception or capsule networks, and advanced preprocessing techniques, which could further refine the model’s applicability and accuracy. These efforts would advance the practical detection of forgeries and theoretical developments in informatics visualization, addressing critical challenges in digital forensics and media integrity. © 2025, Politeknik Negeri Padang. All rights reserved
Production and Characterization of Er2O3 Doped B4c-10Sic Ceramic Materials by Flash Sintering Method
No full textDue to being a covalently bonded compound of boron carbide (B4C) ceramic materials which have a high melting point are difficult to achieve full density using conventional sintering methods. The sintering difficulty in B4C ceramics is significantly reduced by adding various sintering additives. Silicon carbide (SiC) improves the densification of these materials, thereby imparting enhanced mechanical properties. Besides, the addition of erbium oxide (Er2O3) used in the study is recognized as an important additive known to control grain growth during the sintering process and ensure the ceramics achieve full density. Flash sintering is a novel field-assisted sintering technology that significantly reduces the processing time and temperature for ceramics. High density materials are produced through the electric field and temperature applied to the sample. According to the literature review, there have been no studies conducted on the production via flash sintering method, microstructure development and mechanical properties of B4C-10SiC-nEr2O3 (n = 0, 0.5, 1 and 3 wt. %) ceramic materials. The aim of this thesis is to improve the sinterability of B4C-10SiC ceramic material by adding Er2O3 in different proportions. Detailed examinations were conducted using X-ray diffraction (XRD) analysis, scanning electron microscopy (SEM) and energy dispersive spectroscopy (EDS) analysis. Flash sintering of the samples was carried out under 50 V/mm electric field and 0.5 A current.Yüksek erime noktasına sahip bor karbür (B4C) seramik malzemelerin kovalent bağlı bileşik olması nedeniyle geleneksel sinterleme yöntemi kullanılarak tam yoğunluğa ulaşması zordur. Farklı sinterleme katkılarının eklenmesiyle B4C seramiklerdeki sinterleme zorluğu önemli ölçüde azaltılmaktadır. Silisyum karbür (SiC), bu malzemelerin yoğunlaşmasını iyileştirerek gelişmiş mekanik özellikler kazandırmaktadır. Ayrıca, çalışmada kullanılan erbiyum oksit (Er2O3) ilavesinin de sinterleme işlemi sırasında tane büyümesini kontrol ettiği ve seramiklerin tam yoğunluğa ulaşmasını sağladığı bilinen önemli bir katkı maddesi olarak kabul edilmektedir. Flash sinterleme, seramikler için işlem süresinin ve sıcaklığın önemli ölçüde azaltılmasına olanak tanıyan yeni bir alan destekli sinterleme teknolojisidir. Numune üzerine uygulanan elektrik alan ve sıcaklık sayesinde yüksek yoğunlukta malzemeler üretilmektedir. Literatür araştırmasına göre B4C-10SiC-nEr2O3 (n = ağ. %0, 0,5, 1 ve 3) seramik malzemelerin flash sinterleme yöntemiyle üretimi, mikroyapı gelişimi ve mekanik özellikleri ile ilgili herhangi bir çalışma yapılmamıştır. Bu tez kapsamında B4C-10SiC seramik malzemesine farklı oranlarda Er2O3 katkısı ilave ederek sinterlenebilirliği iyileştirmek hedeflenmiştir. X-ışını kırınımı (XRD) analizi, taramalı elektron mikroskobu (SEM) ve enerji dağılım spektroskopisi (EDS) analizi kullanılarak detaylı bir şekilde incelenmiştir. Numunelerin flash sinterleme işlemi 50 V/mm elektrik alan ve 0,5 A akım altında gerçekleştirilmiştir
Facile Synthesis of Zeolitic-Imidazole Framework-67 (zif-67) for the Adsorption of Indigo Carmine Dye
No full textthe authors reviewed and edited the content as needed and took full responsibility for the content of the publication.The authors sincerely acknowledge Horizon 2020 Waste2fresh project (958491) for providing materials and analysis. During the preparation of this wor
Air Quality of Bursa: Temporal and Spatial Evaluation of PM10, PM2.5, NO2 and SO2 Pollutants Using IDW Geostatistical Technique
No full textEn önemli çevresel sorunlardan biri hava kirliliğidir. Bu sorun, çevreye ek olarak insan sağlığını da olumsuz etkilemektedir. Bu çalışmada, Türkiye'nin Bursa ili sınırları içinde 2022 yılına ait partikül madde 10 (PM10), partikül madde 2.5 (PM2.5), kükürtdioksit (SO2) ve azotdioksit (NO2) kirleticilerinin mekânsal ve zamansal analizi yapılmıştır. Şehirdeki hava kalitesi izleme istasyonlarından elde edilen 24 saatlik ölçümler kullanılarak aylık ve mevsimlik hava kirliliği haritaları oluşturulmuştur. Bu haritaların oluşturulmasında PM10, PM2.5, SO2 ve NO2 verileri kullanılmıştır. Kirlilik haritaları, Dünya Sağlık Örgütü (WHO) raporunda belirtilen kriterler ile Avrupa Birliği ve ulusal mevzuat tarafından belirlenen sınır değerler baz alınarak analiz edilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre, yaz aylarında kirletici miktarı kış aylarına göre daha düşüktür. Yaz aylarında PM10 ortalama olarak 39.32 μg/m³ iken, kış aylarında ulusal mevzuatı %3.09 oranında aşmıştır. Ortalama yaz mevsiminde değerlendirildiğinde, PM2.5 ve SO2 konsantrasyonları sırasıyla 19.29 μg/m³ ve 5.82 μg/m³ olarak gözlemlenmiştir. Buna karşılık, kış mevsiminde PM2.5 ve SO2 konsantrasyonları sırasıyla 47.30 μg/m³ ve 11.07 μg/m³ olarak bulunmuştur. PM2.5 için ulusal mevzuatta yasal bir sınır bulunmamaktadır. SO2'nin belirlenen yasal mevzuatın altında olduğu tespit edilmiştir. NO2 yaz aylarında ortalama olarak 25.13 μg/m³ iken, kış aylarında ulusal mevzuatı %9.74 oranında aşmıştır. Bölgedeki kirleticilerin ana kaynakları incelenmiş ve bulgulara göre şehrin sanayi bölgesi olması ve yüksek trafik yoğunluğu gibi faktörlerin kirleticileri artırdığı belirlenmiştir. Bu araştırmanın sonuçları, Bursa'da hava kirliliğinin önemli bir sorun teşkil ettiğini göstermektedir