This study proposes an appropriate optimization model for determining a new composite material's mechanical properties by neuro-regression analysis. This new composite material is obtained by combining hemp and polypropylene fibers. It was developed for the sector of upholstered furniture. First, different multiple regression models have been tried for input and output values. The R2 training, R2 testing, R2 validation, and minimum, maximum values were determined for each model. Then, the stochastic optimization approach is used to predict and optimize the mechanical properties of the new bioc ...Daha fazlası
The Internet of Things (IoT) provides solutions to many daily life problems. Smartphones with user-friendly applications make use of artificial intelligence solutions offered by deep learning techniques. In this work, we provide a sustainable solution to automatically monitor and control the irrigation process for detected flowers by combining deep learning and IoT techniques. The proposed flower status tracker and self-irrigation system (FloTIS) is implemented using a cloud-based server and an Android-based application to control the status of the flower which is being monitored by the local ...Daha fazlası
Global crises are increasing day by day due to the rapid depletion of energy supplies around the planet. One of the goals of engineering is to prevent this situation by developing innovative solutions to this rapid energy consumption that has disappeared in the world. A solution could be to reduce the energy consumption of the machines that are used during production. In this study, a new design technique based on the neuro-regression approach and non-linear regression modeling was offered as an alternative to Taguchi design to reduce energy consumption. Thus, a cutting parameter optimization ...Daha fazlası
Abstract This study is prepared to examine the effects of Turkish character usage on text data by using multiple classifiers. Regression Classifiers, SVM, NB-Classifiers, and ANN are frequently used in supervised learning methods, especially in classification problems. Regression classifiers generally come in two types: as Linear and Logistic. There are also more than one type of Naive Bayes classifier. In our study, after mentioning the properties of Linear Regression and Logistic Regression classifiers in general terms, why Logistic Regression is much more suitable for this study is explaine ...Daha fazlası
Amaç: Araştırma cerrahi kliniğinde yatan, safra kesesi ameliyatı yapılacak hastalarda sağlık okuryazarlığının sağlık algısı ve ameliyat korkusuna etkisini incelemek amacıyla yapıldı. Gereç ve Yöntem: Tanımlayıcı ve kesitsel türdeki bu araştırmaya Türkiye'nin batı bölgesindeki bir devlet hastanesinin cerrahi kliniğinde planlı safra kesesi ameliyatı yapılacak 130 hasta dahil edildi. Verilerin toplanmasında hastalara yönelik kişisel bilgi formu, Sağlık Okuryazarlığı Ölçeği, Sağlık Algısı Ölçeği ve Cerrahi Korku Ölçeği kullanıldı. Araştırma öncesinde etik kurul izni alındı. Veriler tanımlayıcı ist ...Daha fazlası
Yoğun bakım ünitelerinde COVID-19 ile enfekte olan kritik hastaların yönetim sürecinde hemşirelik bakımının çok önemli bir yeri bulunmaktadır. Hemşireler tarafından güvenli ve kaliteli hasta bakımının uygulanması ve sürdürülmesi amacıyla, hastalara ait verilerin doğru, eksiksiz ve sistematik bir şekilde toplanması ve analiz edilmesi çok önemlidir. Yoğun bakımlarda hasta tedavi aşamalarının başından sonuna kadar rol oynayan hemşireler, pandemi sürecinde de bilimsel temellere dayanan model ve kuramlar ışığında, hemşirelik sürecini kullanarak hastalara etkin ve bütüncül bir bakım vermektedir. Bu ...Daha fazlası
Wire electrical discharge machining (WEDM) of γ titanium aluminide is the subject of the current research. Due to the large number of process variables and sophisticated stochastic process mechanisms, selecting the best machining parameter combinations for increased cutting efficiency and accuracy is a difficult task in WEDM. In general, there is no perfect combination that can produce the fastest cutting speed and the finest surface finish quality at the same time. For this purpose, the data were selected from a literature study. This study describes an attempt to devise a suitable machining ...Daha fazlası
Biometric data is the key for many security applications. Authentication relies on the individual’s measurable biometric properties collected as features. In this study, a face authentication system is built to be used in opening the entrance door accessing to the apartments and housing estates. The proposed system consists of three stages. In the first stage, landmarks on the face are captured using a deep neural network. Then six selected features from the landmarks are extracted and traditional machine learning algorithms are used to authenticate users. In the last stage, a user interface i ...Daha fazlası
Spinal kord yaralanması sonrası, pulmoner komplikasyonlar, akut dönemde morbidite ve mortalitenin ana sebebidir. Bu dönemde hastaların yarıdan fazlasında atelektazi, pnömoni ve solunum yetmezliği gibi yaşamı tehdit eden solunumla ilişkili sorunlar gelişmektedir. Solunum fonksiyon bozukluğunun derecesi, nörolojik hasarın kapsamı ve seviyesine bağlı olup, yüksek servikal ve torasik lezyonu olan bireylerin daha yüksek risk taşıdığı bilinmektedir. Hastalar solunum semptomları açısından kapsamlı olarak değerlendirilmelidir. Hastalarda sekresyonları azaltmak ve dışarıya atılımını sağlamak, ventilasy ...Daha fazlası
Amaç: Bu çalışmanın amacı, hemşirelik doktora öğrencilerinin bilimsel araştırma yapmaya yönelik kaygı düzeylerinin incelenmesidir. Gereç ve Yöntem: Araştırma tanımlayıcı nitelikte bir araştırmadır. Araştırmaya doktora programına kayıtlı toplam 59 öğrenci katılmıştır. Veriler Ağustos-Ekim 2014 tarihleri arasında toplanmıştır. Veri toplama aracı olarak Büyüköztürk (1997) tarafından geliştirilen 12 maddelik "Araştırmaya Yönelik Kaygı Ölçeği" kullanılmıştır. Veriler tanımlayıcı istatistik, t-testi ve Mann-Whitney U testi kullanılarak analiz edilmiştir. Bulgular: Çalışmaya katılan öğrencilerin %96, ...Daha fazlası
Abstract In this study, machine learning-based models have been used to estimate the return loss parameters of the operational resonant frequency of the U-slotted UHF RFID antenna. The data set utilized, consisting of 544 instances, has been collected from the simulation software as a consequence of the parametric evaluation of the antenna design parameters. Distinct machine learning methods have been used on two different types of output data, complex and linear scattering parameters, and the models' prediction performance has been evaluated. In the single-output regression models, a mean-squ ...Daha fazlası
6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu kapsamında yükümlülüklerimiz ve çerez politikamız hakkında bilgi sahibi olmak için alttaki bağlantıyı kullanabilirsiniz.