Filtreler
Filtreler
Bulunan: 9 Adet 0.000 sn
Yayın Dili : eng ✕Tür : Diğer ✕Koleksiyon : FEN BİLİMLERİ ENSTİT ... ✕Koleksiyon : ENSTİTÜLER ✕Tam Metin : var ✕
Koleksiyon [2]
Ambargo Durumu [2]
Tam Metin [1]
Eser Sahibi [9]
Tür [1]
Yayın Tarihi [2]
Yayıncı [1]
Kayıt Giriş Tarihi [7]
Tez Danışmanı [5]
Yayın Dili [1]
Konu Başlıkları [20]
ENSTİTÜLERİzmir Katip Çelebi Üniversitesi Kurum Koleksiyonu
Erişime Açık

Exploring the Impact of Different Potential Update Rules on the Performance of Spiking Neural Networks

ELİF SENA ÖZCAN

Son yıllarda, spiking sinir ağlar (SNN'ler), gerçek nöronların faaliyetini taklit edebilme yetenekleri nedeniyle popülerlik kazanmış ve geniş bir makine öğrenimi uygulama yelpazesine uygun hale gelmiştir. Bu çalışmada, farklı potansiyel güncelleme kurallarının SNN'lerin COVID-19 sınıflandırması için performansına olan etkisini araştırıyoruz. COVID-19 pandemisi, sağlık sistemine eşi benzeri görülmemiş zorluklar getirmiş olup, hastalığın yayılmasını kontrol etmek için erken teşhis önemlidir. CT tarama görüntüleme, hastalıkla ilişkili akciğer anormalliklerini gösteren yüksek çözünürlüklü görüntül ...Daha fazlası

Diğer 2023 Osman Gokalp İzmir Katip Çelebi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü 13 Görüntülenme
Erişime Açık

Inventory and Asset Tracking Application

Aıda Ulutaş

The Inventory and Asset Tracking Application is a user-friendly web tool designed to help organizations keep track of their assets. It simplifies the process of managing and organizing different resources, making it easier for businesses to handle their belongings efficiently. With a straightforward interface and easy-to-use features, the app aims to improve how organizations handle their assets, providing a convenient solution for modern and reliable asset management. The application employs the .NET and .NET Core frameworks, with a focus on ASP.NET, Entity Framework, and SQLite for backend d ...Daha fazlası

Diğer 2024 Femin Yalçın Küçükbayrak İzmir Katip Çelebi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü 2 Görüntülenme
Erişime Açık

Software Engineering Department Master Thesis

Mamadou Lamarana Diallo

Son zamanlarda yapay zeka (AI), sunduğu çözümler nedeniyle bilimsel araştırmaların tüm alanlarını işgal etti. Sağlık da bir istisna değil. Diyabet dünyadaki en yaygın hastalıklardan biridir. Komplikasyonlarından biri, hastanın görüşünü bulanıklaştırabilen veya bozabilen ve körlüğün ana nedenlerinden biri olan diyabetik retinopatidir. Diyabetik retinopatinin erken teşhisi tedaviye büyük ölçüde yardımcı olabilir. Yapay Zeka ve özellikle derin öğrenme alanındaki son gelişmeler, birçok hastalığı erken evrelerinde tahmin etmek, öngörmek ve teşhis etmek için kullanılabilecek iddialı çözümler sunmakt ...Daha fazlası

Diğer 2024 AYTUĞ ONAN İzmir Katip Çelebi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü 5 Görüntülenme
Erişime Açık

Artificial Intelligence and Language Processing with Chrome Extension

Özgür GÜRCAN

Bu dönem projesi, LinkedIn üzerinde iş arayanların deneyimlerini geliştirmek amacıyla yapay zeka (YZ) ve doğal dil işleme (DDİ) teknolojilerini kullanan bir Chrome uzantısının geliştirilmesini sunmaktadır. Uzantı, LinkedIn platformu ile sorunsuz bir şekilde entegre olarak, kullanıcıların yükledikleri özgeçmişlerini (CV) iş tanımlarıyla karşılaştırmalarına olanak tanır ve bu işlem için gelişmiş YZ modelleri, özellikle ChatGPT 3.5 Turbo ve ChatGPT 4.0 Mini kullanılmaktadır. Uzantı, iş tanımları ile CV'ler arasındaki anlamsal benzerlikleri analiz ederek, kullanıcının niteliklerinin iş gereksiniml ...Daha fazlası

Diğer 2024 İzmir Katip Çelebi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü 2 Görüntülenme
Erişime Açık

Optimizing Facebook Ads Campaigns Through Data Visualization and Analysis

ALI LAMANI

In the digital age, Facebook has emerged as a dominant platform for online advertising, enabling businesses to reach targeted audiences with unprecedented precision. However, the vast amount of data generated by these campaigns presents a significant challenge for marketers seeking to optimize ad performance and maximize return on investment (ROI). Traditional methods of managing ad campaigns often fall short in utilizing the full potential of this data, leading to inefficient budget allocation and suboptimal targeting strategies.

Diğer 2024 İzmir Katip Çelebi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü 8 Görüntülenme
Erişime Açık

Natural Language Processing and Machine Learning-Based Medical Decision Support Application Concept Design for Gastroesophageal Reflux Disease

Tevfik Aşgın

This text discusses a project for a concept design that aims to help doctors better diagnose and treat Gastroesophageal Reflux Disease (GERD) using the latest methods in artificial intelligence (AI), specifically LangChain and ChatGPT-4 from OpenAI. The project includes creating a system for GERD, using AI to work with medical data, testing the system with some patient cases, and seeing how well it helps in treating GERD. The project seeks to explore the feasibility of implementing a system that enhances the diagnosis and treatment through the application. 50 cases were generated for evaluatio ...Daha fazlası

Diğer 2024 Sıla Övgü Korkut Uysal İzmir Katip Çelebi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü 8 Görüntülenme
Erişime Açık

Applicability of Predictive Analysis in Software Product Management

Mert Bayça

This thesis explores the integration of predictive analysis within software product management to enhance decision-making and strategic planning. Through empirical investigation using a simulated dataset mimicking real-world scenarios, the study examines the impact of various factors on software product revenue and success. It emphasizes the gap between theoretical knowledge and practical application in predictive analysis, offering a detailed examination of predictive modeling techniques, data collection methodologies, and their practical implications. The research demonstrates how predictive ...Daha fazlası

Diğer 2024 İzmir Katip Çelebi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü 6 Görüntülenme
Erişime Açık

Heart Attack Analysis Detection System Using Machine Learning Methods

SERDAR YANIK

In order to investigate Heart Attack Analysis and Detection Using Machine Learning Methods, models that predict the type of news in a new condition determined by using Machine Learning Models have been studied. In particular, the performance of various classifiers, including logistic regression, Knearest neighbour (KNN), support vector machine (SVM), Naive Bayes and decision tree, is compared. In the experiments using a real-life dataset, logistic regression and SVM gave the best results with a test accuracy of 90%. Naive Bayes achieved an accuracy of 86.67%, KNN 83.33% and decision tree 63.33 ...Daha fazlası

Diğer 2024 Serpil Yılmaz İzmir Katip Çelebi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü 8 Görüntülenme
Erişime Açık

Making the Pixels Visible

Işıl Işık Mutlu

Websites are one of the most important components of the internet. We use web browsers every day to browse websites using the internet for searching for information, buying goods, reading news, following online lectures, interacting on social media, etc. When a website is opened, it contains many components that are too complex for an ordinary user to be aware of. By using third-party tracking cookies or pixels added for advertising or analytical purposes, ad networks can track the user on the web. As browser extensions that use filter lists became more successful at blocking cookies, follower ...Daha fazlası

Diğer 2023 Femin Yalçın Küçükbayrak İzmir Katip Çelebi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü 7 Görüntülenme
6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu kapsamında yükümlülüklerimiz ve çerez politikamız hakkında bilgi sahibi olmak için alttaki bağlantıyı kullanabilirsiniz.
Tamam Açık Erişim Politikası
creativecommons
Bu site altında yer alan tüm kaynaklar Creative Commons Alıntı-GayriTicari-Türetilemez 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.
Platforms