Yıldız Technical University Research Information System
Not a member yet
91324 research outputs found
Sort by
Memristif sinaptik devreler için uyarlanabilir parçalı lineer karakteristik yaklaşım ve FPGA uygulaması
No full textYapay zekâ tabanlı sistemler ve sinaptik devreler son yıllarda birçok araştırmacı için ilgi çekici bir konu haline gelmiştir. Yüksek işlem gücü gerektiren bu sistemlerin gelişmesiyle beraber yazılımsal olarak gerçekleştirilmesi hem zaman hem de işlem maliyeti açısından oldukça zorlayıcı olmaya başlamıştır. Bu zorlukların etkisiyle bu sistemlerin donanımsal olarak gerçeklenmesi ihtiyacı ortaya çıkmıştır. Sinaptik devrelerin donanımsal olarak gerçeklenmesiyle beraber güç tüketimi ve işlem maliyetinde düşüş, işlem kapasitesinde ise bir artış beklenmektedir. Sinaptik devrelerde duyulan hafızalı eleman ihtiyacı için literatürde farklı çözümler mevcuttur. Memristör elemanı bu ihtiyaç için sıklıkla kullanılmakta olan bir pasif devre elemanıdır. Memristör elemanı ile gerçekleştirilen sinaptik devreler memristif sinaptik devreler olarak isimlendirilmektedir.Bu çalışmada memristif sinaptik devreler için donanımsal bir yöntem önerilmiştir. Önerilen yöntemde yapay sinir ağının ağırlık parametrelerine denk gelen memristör elemanının memristans değeri kontrol edilerek ağ yapısının yeniden konfigüre edilebilmesi amaçlanmıştır. Memristörün değerini kontrol etmek amacıyla donanımsal bir tasarım gerçekleştirilmiş ve bu tasarım üzerinden gerekli işlemleri yapacak bir algoritma önerilmiştir. Tasarım, memristör üzerine sinüzoidal sinyal uygulayarak memristans değerini ölçen ve darbe sinyali uygulayarak memristansın değerini değiştiren alt bloklardan oluşmaktadır. Önerilen yöntem FPGA üzerinde gerçeklenerek farklı karakteristikteki matematiksel memristör modelleri ve memristör emülatörü devresi üzerinde test edilmiş ve elde edilen sonuçlar paylaşılmıştır. Elde edilen yöntemin gerekli okuma-yazma döngü sayısını azalttığı ve düşük güç tüketimine katkı sağladığı görülmüştür. Memristörün yaygın kullanım amacına hizmet eden bu uygulamalar için lineer olmama problemine efektif bir çözüm sunulmuştur.</jats:p
Development and characterization of postbiotic-enriched biodegradable films with antifungal activity for tomato storage
No full textBACKGROUND: One of the major contributors to postharvest losses in tomatoes is the development of infectious mold diseases. In this study, four distinct biodegradable film formulations were developed incorporating postbiotics derived from Lactiplantibacillus plantarum Y48 and the polysaccharide alternan. The formulations included alternan, sodium alginate and glycerol (AAG), alternan, postbiotic, sodium alginate and glycerol (APAG), postbiotic, sodium alginate and glycerol (PAG), and sodium alginate and glycerol (AG) as a control. The films were characterized in terms of their physical, mechanical, thermal, and morphological properties. To assess antifungal efficacy, tomatoes artificially inoculated with Alternaria alternata were coated with each film and stored at ambient temperature for 8 days. RESULTS: The incorporation of alternan and postbiotics enhanced both the mechanical strength and thermal stability of the films. Fourier-transform infrared (FTIR) analysis confirmed the successful integration of the bioactive components into the polymer matrix. Scanning electron microscopy (SEM) imaging revealed that postbiotic addition contributed to a rougher and more rigid surface morphology, while alternan improved the structural cohesion of the films. All film formulations exhibited significant inhibitory effects against A. alternata, with the PAG formulation demonstrating the most pronounced antifungal activity. CONCLUSION: These results suggest that the PAG film, enriched with postbiotics, represents a promising biocontrol strategy for mitigating fungal spoilage in tomatoes. In conclusion, this study underscores the potential of combining postbiotics and alternan for the development of active, biodegradable edible films with antifungal functionality for postharvest preservation. © 2025 Society of Chemical Industry
VERİ MADENCİLİĞİ VE SEYREK YÖNTEMLERLE BİLGİ KEŞFİ: Sağlık, Mutluluk ve Ekonomi Üzerine Uygulamalar
No full text
Regulating the Gig Economy in the European Union: Challenges, Innovations, and Global Impacts
No full textOtantik liderliğin iş tatmini üzerindeki etkisinde öz yeterliliğin aracılık rolüne yönelik bir araştırma
No full textReframing the Body–Space Relation in Architecture: A Trialectical Perspective
No full textThis article interrogates the theoretical articulations of the body–space nexus through the formulation of an alternative methodological framework. It advances the premise that body and space cannot be reduced to physical parameters or representational models; rather, they are continually reconstituted through experience, perception, cultural contexts, and relational processes. Against the backdrop of fragmented spatial, phenomenological, and socio-political readings of space, Joseph Kosuth’s “One and Three Chairs” [1965] is posited as a conceptual compass, while semiotic instruments are mobilized as analytical devices. Within this constellation, the body–space relation is examined through a trialectical configuration that couples three relational modalities—distance, togetherness, and plurality—with three representational dimensions: object, image, and definition. The analysis shows how each modality delineates a distinct regime of bodily–spatial interaction and exposes the ways in which these regimes become manifest within architectural experience, social production, and conceptual potential. Within this framework, the notion of the flesh of space is advanced to describe space as a relational field in which bodies, materials, images, and definitions become mutually entangled. The principal contribution of this study lies in advancing a methodological orientation that transcends normative metrics and reductionist representational paradigms, thereby enabling body–space relations to be apprehended through relational dynamics and multilayered processes of signification. In doing so, this article provides a critical ground for rethinking architectural epistemology from a more flexible, experiential, and plural perspective, and proposes a transferable analytical scaffold for future case-based and design-oriented research
İstanbul Kültür ve Sanatının Estetik Disiplinlerle Yeniden Sunumu
No full textBu çalışma, İstanbul’un kültürel ve tarihsel belleğinin dijital sanat pratikleri aracılığıyla yeniden yorumlanışını incelemektedir.Dijital çağın estetik dinamikleri, kentin tarihsel katmanlarını, mimari belleğini ve toplumsal kimliğini çok katmanlı bir görsel diledönüştürürken; sanatçının üretiminde teknoloji yalnızca bir araç değil, kavramsal bir düşünme biçimi olarak işlev kazanmıştır.Araştırma, dijital estetiğin çağdaş sanatta kültürel mirasın yeniden üretimindeki rolünü; somut ve soyut arasındaki geçiş,zamansallığın yeniden kurgulanışı ve izleyiciyle kurulan bilişsel etkileşim düzlemleri üzerinden değerlendirmektedir. İstanbul’unmimari simgeleri, su ve ışık imgeleriyle birleşerek, kültürel belleğin dijital soyutlama aracılığıyla yeniden inşa edildiği görsel biranlatıya dönüşür. Eser analizleri, dijital teknolojilerin estetik potansiyelini hem tarihsel hem de duygusal bir alan olarak ele alır;kentin kimliğiyle bireysel hafıza arasındaki ilişkiyi sayısal verinin estetik bir forma dönüştüğü düzlemde tartışır. Çalışma, kültürelmirasın dijital ortamda korunması, yeniden üretilmesi ve yorumlanması süreçlerinde, sanatçının deneysel plastik dili aracılığıylayeni bir “görsel bilinç” inşa edildiğini ortaya koymaktadır. Bu bağlamda, İstanbul’un dijital sanat aracılığıyla yeniden temsiledilmesi, yalnızca estetik bir dönüşüm değil, aynı zamanda kültürel sürekliliğin dijital çağda yeniden tanımlanma biçimidir. This study examines the reinterpretation of Istanbul’s cultural and historical memory through contemporary digital art practices.The aesthetic dynamics of the digital age transform the city’s architectural heritage, urban identity, and historical layers into amultidimensional visual language, where technology functions not merely as a tool but as a conceptual medium. The researchinvestigates the role of digital aesthetics in the reproduction of cultural heritage in contemporary art, focusing on the transitionsbetween the concrete and the abstract, the reconfiguration of temporality, and the cognitive interaction between artwork andviewer. Architectural symbols of Istanbul merge with visual representations of water and light, constructing a narrative in whichcultural memory is reimagined through digital abstraction. The analysis demonstrates that digital technologies offer both historicaland emotional dimensions, bridging individual perception with the city’s collective identity within an aesthetic field shaped bydata-driven expression. Ultimately, the study argues that through an experimental plastic language, the artist reconstructs a new“visual consciousness,” positioning digital art as a living, interactive medium for reinterpreting cultural continuity. Thus, thedigital representation of Istanbul signifies not only an aesthetic transformation but also a redefinition of cultural heritage in the ageof technology.</p
YOLOv9 ve YOLOv11 mimarileriyle hibrit veri üzerinde gerçek zamanlı trafik kazası tespit sistemi
No full textTrafik kazaları ülkemizde ve birçok ülkede önemli bir sorun haline gelmiştir. Kazalar ekonomik ve sağlık maliyetlerinin yanı sıra can kayıplarını da artırmaktadır. Bu nedenle kazaların zamanında tespiti oldukça önemli bir konudur. Bu çalışmada bu sorunların önüne geçmek amacıyla özgün oluşturulmuş YOLOv9 ve YOLOv11 modelleri kullanılarak hibrit veri seti üzerinde bir kaza tespit ve önlem alma sistemi geliştirilmiştir. Çalışmanın ilk aşamasında benzer görseller ve etiketler çıkarılarak her iki modelin eğitimi için veriler hazırlanmıştır. "Kaza" ve "kaza olmayan" sınıflarını içeren, farklı kaynaklardan elde edilen görüntülerle oluşturulan hibrit veri kümeleri kullanılmıştır. Veri dengesizliğini gidermek için Generative Adversarial Network (GAN) ile sentetik görüntüler üretilmiş, görüntüler etiketlenip uygun boyutlara getirilmiş, benzer ve tekrar edenler temizlenmiştir. YOLOv9 modeline özellikleri daha iyi yakalayabilmesi için Hiyerarşik Özellik Dikkat Katmanı (HFAM), YOLOv11 modeline ise çevresel faktörlere duyarlılığını artıran Dinamik Kontekst Zenginleştirme Katmanı (DCEL) katmanı eklenmiştir. Model performansları, mAP50, mAP50-95, doğruluk, kesinlik, duyarlılık ve F1 skoru gibi metriklerle, hiperparametre optimizasyonu ve k-fold çapraz doğrulama ile beş farklı senaryo (5 farklı veri kümesi) üzerinde değerlendirilmiştir. Bu çalışmada önerilen modellerin performansı SSD ve Fast R-CNN gibi klasik nesne algılama modelleri ile karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak, her iki modelin de trafik kazalarını başarılı bir şekilde tespit edebildiği ve farklı veri yapılarında genelleme yeteneklerinin yüksek olduğu görülmüştür.Traffic accidents have become a significant problem in our country and many other countries. Accidents increase the economic and health costs as well as the loss of life. Therefore, the timely detection of accidents is a very important issue. In this study, an accident detection and precaution system was developed on a hybrid dataset using the originally created YOLOv9 and YOLOv11 models in order to prevent these problems. In the first stage of the study, data was prepared for the training of both models by extracting similar images and labels. Hybrid datasets created with images obtained from different sources containing the "accident" and "non-accident" classes were used. In order to eliminate data imbalance, synthetic images were produced with Generative Adversarial Network (GAN), images were labeled and resized to appropriate sizes, and similar and repetitive ones were cleaned. Hierarchical Feature Attention Layer (HFAM) was added to the YOLOv9 model to better capture features, and Dynamic Context Enrichment Layer (DCEL) layer was added to the YOLOv11 model, which increases its sensitivity to environmental factors. Model performances are evaluated on five different scenarios (5 different datasets) with metrics such as mAP50, mAP50-95, accuracy, precision, sensitivity and F1 score, with hyperparameter optimization and k-fold cross validation. In this study, the performance of the proposed models is compared with classical object detection models such as SSD and Fast R-CNN. As a result, it is seen that both models can successfully detect traffic accidents and have high generalization abilities on different data structures