476 research outputs found
Şah Cihan Döneminde Babürlü-Osmanlı Diplomatik İlişkileri
No full textBabür döneminden itibaren Babürlü-Osmanlı ilişkilerinin
varlığı bilinmektedir. Bu ilişkiler, taraflardan birinin diğerinden veya her
ikisin birbirinden siyasi bir çıkar beklememesi nedeniyle çok gelişmemişti.
Ancak, Şah Cihan döneminde bu ilişkilerin süreklilik kazandığını görüyoruz. Şah
Cihan, Şiî Safevilerin ele geçirdiği Kandahar’ı geri almak için
Sünni bir ittifak bloğu oluşturmak, Osmanlıları da bu bloğa dahil etmek
istiyordu. Bu şekilde onların askeri veya moral desteğini almayı planlıyordu. Babürlü
hükümdarı, Osmanlılarla diplomatik ilişkiler kurmak suretiyle bu siyasi amaçlarına
erişme yoluna gitti. Bu çalışmanın amacı, Şah Cihan devrinde Babürlü-Osmanlı
diplomatik ilişkilerinin dönemin siyasi atmosferine ve Osmanlı hükümdarının
kullanmış olduğu üsluba göre nasıl şekillendiğini aydınlatmaktır
The Impact of Text Representation and Preprocessing on Author Identification
No full textAuthor identification, one of the popular topics in text classification and natural language processing, basically aims to determine the author of a given text through various analyses. In the literature, different text representation approaches and use of preprocessing steps are considered for author identification problem. This paper aims to comprehensively examine the impact of text representation and preprocessing steps on author identification specifically for Turkish language. For this purpose, the contributions of all possible combinations of different text representation approaches, namely unigram and bigram, together with the preprocessing tasks, including stemming and stop-word removal, to the performance of author identification are investigated. For the experimental evaluation, a brand new dataset is constituted. Also, two different classification algorithms, namely Multinomial Naive Bayes and Sequential Minimal Optimization, are employed. The results of the experimental analysis reveal that using bigram features alone should be avoided. Besides, it is shown that stop-words should be kept inside the text while stemming can be preferred depending on the classification algorithm so that higher performance can be achieved for author identification.Author identification, one of the popular topics in text classification and natural language processing, basically aims to determine the author of a given text through various analyses. In the literature, different text representation approaches and use of preprocessing steps are considered for author identification problem. This paper aims to comprehensively examine the impact of text representation and preprocessing steps on author identification specifically for Turkish language. For this purpose, the contributions of all possible combinations of different text representation approaches, namely unigram and bigram, together with the preprocessing tasks, including stemming and stop-word removal, to the performance of author identification are investigated. For the experimental evaluation, a brand new dataset is constituted. Also, two different classification algorithms, namely Multinomial Naive Bayes and Sequential Minimal Optimization, are employed. The results of the experimental analysis reveal that using bigram features alone should be avoided. Besides, it is shown that stop-words should be kept inside the text while stemming can be preferred depending on the classification algorithm so that higher performance can be achieved for author identification
A Low-Computational Approach on Gaze Estimation With Eye Touch System
No full textWOS: 000330122700007PubMed ID: 23757546Among various approaches to eye tracking systems, light-reflection based systems with non-imaging sensors, e.g., photodiodes or phototransistors, are known to have relatively low complexity; yet, they provide moderately accurate estimation of the point of gaze. In this paper, a low-computational approach on gaze estimation is proposed using the Eye Touch system, which is a light-reflection based eye tracking system, previously introduced by the authors. Based on the physical implementation of Eye Touch, the sensor measurements are now utilized in low-computational least-squares algorithms to estimate arbitrary gaze directions, unlike the existing light reflection-based systems, including the initial Eye Touch implementation, where only limited predefined regions were distinguished. The system also utilizes an effective pattern classification algorithm to be able to perform left, right, and double clicks based on respective eye winks with significantly high accuracy. In order to avoid accuracy problems for sensitive sensor biasing hardware, a robust custom microcontroller-based data acquisition system is developed. Consequently, the physical size and cost of the overall Eye Touch system are considerably reduced while the power efficiency is improved. The results of the experimental analysis over numerous subjects clearly indicate that the proposed eye tracking system can classify eye winks with 98% accuracy, and attain an accurate gaze direction with an average angular error of about 0.93. Due to its lightweight structure, competitive accuracy and low-computational requirements relative to video-based eye tracking systems, the proposed system is a promising human-computer interface for both stationary and mobile eye tracking applications.Anadolu University Commission of Scientific Research Projects [060213]This paper was supported by Anadolu University Commission of Scientific Research Projects under contract number 060213. This paper was recommended by Associate Editor H. Zhang
Predicting Instructor Performance by Feature Selection and Machine Learning Methods
No full textGünümüzde hayatın her sektöründe işlenen veri miktarının artması, veri madenciliğin giderek daha popüler hale gelmesine yol açmış ve yüksek miktarda verinin artan bir karmaşıklıkta işlenmesi ihtiyacı doğmuştur. Finanstan, sağlığa, savunmadan eğitime onlarca sektörün sorunlarını çözmek adına gün geçtikçe farklı yöntemler geliştirilmekte, sosyal, ekonomik, bilimsel birçok problemin çözümü adına veri madenciliği yöntemlerine başvurulmaktadır. Eğitilen ve eğiten sayısının gün geçtikçe arttığı eğitim sektöründe ise, sistemin başarısının geliştirilebilmesi için, gerek eğitilen gerekse eğitimcilerinin performanslarının takip edilmesi ve kıymetlendirilmesi ihtiyacı, eğitimsel veri madenciliği kavramını doğurmuştur. Bu alanda yapılan çalışmalar genel olarak, öğrenci performansı konularına yoğunlaştığından, eğitmen performansı konusunda daha çok çalışmaya ihtiyaç duyulmaktadır. Eğitimsel veri madenciliği alanında öznitelik seçme ile birleştirilmiş makine öğrenmesi kullanan çalışmaların genel olarak öğrenci performansı üzerine yoğunlaştığı, ancak az sayıdaki çalışmanın eğitmen performansı üzerinde durduğu görülmüştür. Bu çalışmamızda, eğitmen performansının eğitimsel veri madenciliği yöntemleriyle nasıl tespit edilebileceği üzerinde durulmuştur. Çalışma kapsamında Gazi Üniversitesi öğrencilerinin eğitmenleri hakkında doldurdukları bir Likert Ölçekli Anket veri seti üzerinde çalışılmış, çeşitli öznitelik indirgeme algoritmaları ve farklı makine öğrenme yöntemleriyle veri seti kıymetlendirilmiş ve eğitmenlerin performansları tahmin edilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre genetik algoritma ile öznitelik seçmenin, kullanılan veri seti için diğer yöntemlere kıyasla en iyi sonucu verdiğini göstermiş ve 33 tane öznitelik yerine 19 öznitelik kullanılabileceği ortaya çıkarılmıştır. Genetik algoritma ile birlikte makine öğrenmesi yöntemi olarak derin öğrenme kullanımı ile birlikte %97,70 bir tahmin doğruluk performansına ulaşılmış ve bu değerin tüm özniteliklerin kullanılması ile elde edilebilecek değerden yüksek olduğu görülmüştür. Bu çalışmayı diğerlerinden farklı kılan özelliği ise, indirgenmiş öznitelik sayısı ve makine öğrenmesini birleştirmesinin yanında, eğitmen performanslarının sıralanması işlemini de somut olarak yapmasıdır.Today, increasing amount of data in all sector of life, make data mining more popular, and high amount of data in increasing complexity demanded to acquit. Different methods developed day by day, for solving problems at many sectors like finance, health, defense, and education, applied to data mining for many social, economic, and scientific issues. In the education area, where both number of instructors and students always increase, for enhancing system performance, it is needed to observe and evaluate the performance of students and instructors and such situation causes to reveal a new concept Educational Data Mining. Research in this area generally focuses on student performance. Thus, there is a need for research in instructor performance. Research using machine learning combined with attribute selection in the field of educational data mining have focused on student performance in general, but few studies have focused on instructor performance. In this paper, it was discussed how the performance of the instructor can be determined by educational data mining methods. A Likert type questionnaire dataset on opinions of the Gazi University’s student regarding their instructor’s teaching performance is used in this research and different feature reduction, and machine learning algorithms are used for evaluating the data set and performances of instructors. According to the obtained results, it has been revealed that the feature selection with genetic algorithm gives the best result for the used data set compared to the other methods and 19 attributes can be used instead of 33 attributes. Utilizing genetic algorithm and deep learning as a machine learning method has achieved a predictive accuracy performance of 97.70 %, which is higher than the value that can be achieved by using all the attributes. This study differs from the others in that it combines the reduced number of attributes and machine learning, as well as the ordering of instructor performances in concrete terms
Healty Lifestyle Behaviours of the Cardiovascular Heart Disease Patients
No full textPersil Özkan, Özlem (Arel Author), Büyükünal, Serkan Kemal (Arel Author), Şakar, Şule (Arel Author) --- Conference : 13th International Congress of Update in Cardiology and Cardiovascular Surgery March 23-26, 2017 Çeşme, Izmir-Turkey.
Kardiyovasküler hastalık tanısı olan hastalarda sağlıklı yaşam biçimi davranışlarının değerlendirilmesi
No full text#nofulltext# --- Persil Özkan, Özlem (Arel Author), Büyükünal, Serkan Kemal (Arel Author), Şakar, Şule (Arel Author) --- Conference : 6. Ulusal Sağlıklı Yaşam Sempozyumu 1. Yaşam İçin Beslenme ve Spor Kongresi. İstanbul, 24-27 Mayıs 2017.
Computing reliability indices of repairable systems via signature
No full textEryilmaz, Serkan/0000-0002-2108-1781The purpose of this paper is to show the usefulness of system signature for computing some important reliability indices of repairable systems. In particular, we obtain signature-based expressions for stationary availability, rate of occurrence of failure, and mean time to the first failure of repairable systems. Using these expressions we compute corresponding reliability indices of all systems with three and four components. Computational results are also presented for consecutive-k-within-m-out-of-n:F and m-consecutive-k-out-of-n:F systems. (C) 2013 Elsevier B.V. All rights reserved.Scientific and Technological Research Council of Turkey, TUBITAK [110T559]The author thanks the referee for his/her helpful comments and suggestions, which were useful in improving the paper. This work is partially supported by the Scientific and Technological Research Council of Turkey, TUBITAK Project No. 110T559
Cosmology of hidden sector with Higgs portal
No full textThesis (Ph. D.)--Massachusetts Institute of Technology, Dept. of Physics, 2009.This electronic version was submitted by the student author. The certified thesis is available in the Institute Archives and Special Collections.Cataloged from student submitted PDF version of thesis.Includes bibliographical references (p. 67-75).In this thesis, we are investigating cosmological implications of hidden sector models which involve scalar fields that do not interact with the Standard Model gauge interactions, but couple directly to the Higgs field. We particularly focus on their relic particle density as a candidate for dark matter. For the case of hidden sector without a gauge field we have improved the accuracy of the bounds on the coupling constant and give bounds on the Lagrangian parameters. Models with Abelian and non-Abelian gauge fields are also studied with relic density bounds, BBN and galactic dynamics constraints. Several discussions on phase transitions and alternative dark matter candidates are included.by Serkan Cabi.Ph.D
Mukaddimetü'l-Edeb (Yozgat Nüshası)-(Giriş, Metin, Notlar, Sözlük-Dizin)
No full textOur doctoral thesis based on the Mukaddimetü'l-Edeb written by Zemahşerî, one of the most important language heirlooms written during the Harezm period, consists of Introduction, Text, Notes and Index-Dictionary sections. The text we are working on is stored in Süleymaniye Library and registered with Yozgat-000396 number. This text consisting of 348 sheets has the richest vocabulary of the Middle Turkish period after Dîvânu Lugâti't-Türk.
In the first part of our study, in Introduction, information is given about the author of the work, the work and its copies, the history of writing and the studies on the work.
In addition to the parts written in Harezm Turkish, Arabic-Persian parts of the text we have studied in the Text section have also been translated. The last 26 pages of the text consisting of 348 sheets, including entirely of Arabic explanations, are not included in the study. In the Notes section, the verbs in our text and in the historical texts of the Turkish language but we could not find out in the presence of the Harezm Turkish vocabulary are discussed and analyzed. In the Index/Dictionary part, the index and dictionary of the parts of the text written in Harezm Turkish have been studied. Arabic-Persian parts are not included in this section.
At the end of our study, the sources we used are listed under the title of Bibliography and Abbreviation. The facsimile of the text is not included in the study due to its large volume.
Key Words: Dictionary, Harezm Turkish, Mukaddimetü’l-Edeb, Zemahşerî.Harezm döneminde yazılmış önemli dil yadigarlarından biri olan Zemahşerî’nin Mukaddimetü’l-Edeb’i üzerinde gerçekleştirdiğimiz doktora tez çalışmamız Giriş, Metin, Notlar ve Dizin-Sözlük bölümlerinden oluşmaktadır. Çalıştığımız metin Süleymaniye Kütüphanesinde muhafaza edilmektedir ve Yozgat-000396 numara ile kayıtlıdır. 348 varaktan oluşan bu eser, Dîvânu Lugâti’t-Türk’ten sonra Orta Türkçe döneminin en zengin kelime haznesine sahip olma özelliğini taşımaktadır.
Çalışmamızın ilk bölümü Giriş’te eserin yazarı, eser ve nüshaları, yazılış tarihi ve eser üzerinde yapılan çalışmalar hakkında bilgiler verilmiştir. Metin bölümünde, çalıştığımız metnin Harezm Türkçesiyle yazılmış kısımların dışında Arapça-Farsça kısımların da yazı çevrimi yapılmıştır. 348 varak oluşan metnin tamamen Arapça açıklamaları içeren son 26 varağı çalışmaya dahil edilmemiştir. Notlar bölümünde metnimizde ve Türk dili tarihî metinlerinde bulunan ancak Harezm Türkçesi metinlerinde karşılaşmadığımız fiiller tespit edilip incelenmiştir. Dizin-Sözlük bölümünde metnin Harezm Türkçesiyle kaleme alınmış kısımların dizin ve sözlüğü hazırlanmıştır. Arapça-Farsça kısımlar, bu bölüme dahil edilmemiştir.
Çalışmamızın sonunda, kullandığımız kaynaklar Kaynakça ve Kısaltmalar başlığı altında sıralanmıştır. Oldukça hacimli olması nedeniyle metnin tıpkıbasımı çalışmaya dahil edilmemiştir.
Anahtar Kelimeler: Sözlük, Harezm Türkçesi, Mukaddimetü’l-Edeb, Zemahşerî
- …
