A, B ve C gibi üç tane mantıksal değişkenimiz olsun. Ayrıca iki tane de kuralımız bulunsun : R1: if A, then B R2: if B then C
|
|
- Ilhami Toker
- 8 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 GİRİŞ Uzman sistemlerde, bilgi tabanında mevcut kurallar ve gerçeklerin çeşitli şekillerde kullanılmasıyla yeni birtakım gerçeklere ulaşılması, bilginin kullanılmasının en yaygın hallerinden birisidir. Çıkarım yöntemleri olarak adlandırabileceğimiz bu yöntemlerden problem çözme veya yeni eklenen bir takım bilgilerin sonuçlarını elde etmek gibi amaçlarla yararlanılır. Forward (ileri doğru ) ve Backward (geriye doğru) reasoning en çok kullanılan çıkarım tekniklerindendir. Genelleştirilmiş Modus Ponen Kuralı iki şekilde uygulanabilir. Bilgi tabanlı (Knowledge base) sistemdeki kurallardan yola çıkarak bizi yeni sonuçlara ulaştıracak çıkarımlar yapabiliriz. Buna Forward reasoning veya chaining denir. Bu genellikle, veritabanına yeni bir gerçek eklendiğinde, bunun sonuçlarını elde etmek için kullanılır. Bunun bir alternatifi olarak, ispat etmek istediğimiz bir sonuçtan başlayabiliriz. Bu çıkarımın yapılabilmesi için gerçekleşmesi gereken dayanak noktalarını ve bunların doğru olup olmadığını tespit ederek ulaşmak istediğimiz sonuç çıkarımın doğru olup olmadığını tespit ederiz. Buna backward chaining veya backward reasoning denir. Backward reasoning, ispatlanması istenen bir amacımız olduğunda kullanılabilir. Burada Modus Ponen kuralını hatırlamamızda yarar var. Eğer bir A önermesi gerçekse, B nin de gerçek olması, bir kural olarak biliniyorsa, yani ( if A, then B) kuralı mevcutsa, bu durumda A nın doğru olduğu probleme aiat bir gerçek olarak ve ya bir çıkarım sonucu olarak biliniyorsa B nin de doğru olduğu söylenebilir. Bunu lojik bir ifade olarak şöyle ifade edebiliriz : (A ve (A B ) ) B Bu kurala Modus ponen kuralı denir. Forward ve Bacward Reasoning, Modus Ponen kuralını kullanırlar. Bunu bir örnekle şöyle açıklayabiliriz. A, B ve C gibi üç tane mantıksal değişkenimiz olsun. Ayrıca iki tane de kuralımız bulunsun : R1: if A, then B R2: if B then C Bilgi tabanında A nın doğru olduğu gerçeği yüklenmiş olsun. C nin doğru olup olmadığını anlamak istiyoruz. Forward reasoning veri çıkışlıdır. Yani elimizdeki A gerçeğinden yola çıkarak C ye ulaşmaya çalışırız. Burada kural 1 gereği, A doğru olduğundan, B nin de doğru olduğu sonucunu çıkarabiliriz. Daha sonra B den ( aslında A yı bir şart olarak kullanan tüm ifadelerin sonuçlarından ) hareket ederek, kural 2 gereği C nin doğru olduğu sonucuna varırız ki bu bizim varmak istediğimiz sonuçtur. Backward reasoninig amaç veya sonuç çıkışlıdır. Doğruluğunu ispatlamak istediğimiz C sonucunun gerçekleşmesinin ön koşullarından hareket ederiz. C nin sonuç olarak bulunduğu ifade kural 2 dir. Kural 2 nin şart kısmında B geçer. B aynı zamanda kural 1 in sonuç kısmında bulunmaktadır ve sistemimiz kural 1 in şart kısmı olan A nın gerçek olduğunu bildiği için B nin gerçek olduğunu sonucuna varır. Böylece C nin doğru olduğu, onun doğruluğu sonucuna ulaştıran B nin doğruluğunun ispatlanmasıyla, ispatlanmış olur. İLERİ ÇIKARSAMA (Forward Reasoning) Otomobil kullanırken, motorun aşırı ısındığını fark ederseniz ne yaparsınız. Böyle bir problem oluştuğunda bu yeni bir veridir ve bunun sonuçları üzerinde düşünmeye başlarız. Bu probleme genel bir şekilde bakarsak; bir durum var (aşırı ısınma ) ve biz bu durumun ne gibi sonuçları olabileceğini bilmek istiyoruz( araba stop edecek mi?). Durumu ve ya gerçeği tespit ettikten sonra bu konuyla ilgili bildiğimiz tüm genel kuralları gözden geçiririz. Bu kurallardan bazıları şunlardır: Kural 1: Eğer motor fazla ısınıyorsa, araba stop eder.
2 Kural 2: Eğer araba stop ederse, tamiri için para harcamam gerekir, ve eve geç kalırım. Eve geç kalacağım ve para harcamak zorunda kalacağım sonucuna nasıl ulaşırım? Olaylar zincirini başlatan gerçek arabanın ısınmasıdır. Bu birinci kuralın ilk bölümünü, şart kısmını doğru yapar. Bu kural 1 in sonuç kısmının doğru olmasını, yani arabanın durması sonucunu getirir. Zincir devam eder. Arabanın durması, kural 2 nin şart kısmını tetikler ve sonuçta bunun sonucuna ulaşırız. Bir durum oluştuğunda ( aşırı ısınma ), bu birşeyleri etkiler ( sonuç ). Durum yani bilgi karardan ve ya sonuçtan önce geldiği ve biz bilgiden yola çıktığımız için buna ileri doğru çıkarım ve ya forward reasoning deriz. İleri doğru çıkarım işlemi bilgisayarla gerçeklenirken, aslında insanın düşünce tarzının benzerinin uygulanması söz konusudur. Uzman sistemimizde konuyla ilgili bilgiler ( kurallar ) tutulmuştur ve sistem kullanıcıdan özel durumlara ilişkin bilgileri ister ve bunun sonuçları hakkında rapor verir ve ya tavsiyede bulunur. Biraz önceki araba örneğinde, uzman sisteme tüm kurallar daha önceden girilmiştir ve aşırı ısınma bilgisinin girilmesiyle forward reasoning işlemi başlar. Örneğin bir borsa uzman sistemimiz olsun ve aşağıdaki kuralları kullandığını varsayalım. 10 Eğer faiz oranları = azalma, borsa = artma 20 Eğer faiz oranları= artma, borsa = azalma 0 Eğer dolar kuru = azalma, faiz oranları =artma 40 Eğer dolar kuru = artma, faiz oranları = azalma Bu kuralları içeren bir uzman sistemimiz var ve yatırım danışmanlığı yapıyoruz. Bir müşterimiz bize, dolar kurunun rakip para birimleri karşısında düşmeye başladığını ve bu durumda ne yapması gerektiğini soruyor. Uzman sistemimize, dolar kuru = azalma bilgisini verdik ve forward reasoning işlemi başladı. İlk önce şart kısmında ( eğer li kısım ) dolar kuru nu değişken olarak bulunduran kurallar aranır. 0 ve 40 numaralı kurallarımız dolar kuru değişkenini içermektedir. 40 nolu kuralda şart kısmı yanlış çıkar ve buradan ileriye doğru bir çıkarım yapılmaz. 0 nolu kuralımızın şart kısmı doğrudur ve buradan bir sonuç elde ederiz: faiz oranları= artma Uzman sistem ileri doğru hareketine bu sonucu bir şart ve ya durum olarak kullanan kuralların tespitiyle devam eder. 10 ve 20 nolu kurallar şart kısmında faiz oranları değişkenini içeriyor. 10 nolu kuralın şart kısmı doğru değil. Zincir buradan devam etmez. 20 nolu kuralın şart kısmı doğru. Bunun sonucunda yeni bir çıkarım yapılır: borsa= azalma Zincirleme, ileri doğru harekete devam edilir. Fakat sistemimizde borsa değişkenini bir şart olarak kullanan herhangi bir kural bulunamaz. Burada çıkarım işlemi sona erer. Uzman sistemimiz, müşterimize aşağıdakine benzer bir rapor verir: Dolar kuru azaldığı zaman, faiz oranları yükselir ve borsa endeksi düşer. Bu örnekten yola çıkarak tipik bir Forward reasoning sisteminin çalışmasını şöyle maddeleştirebiliriz: 1. Sistem bir veya daha fazla durum bilgisiyle çalıştırılır. 2. Her durum için sistem, bilgi tabanında bu durumu şart kısmında bulunduran tüm kuralları arar.. Her bir kural, şart kısmının doğru çıkması durumunda yeni durumlar oluşturur. Bu yeni durumlar mevcut durumlara eklenir. 4. Eklenen her yeni durum için süreç yeniden başlar. Yani 2. maddeye dönülür. Eğer hiç yeni durum oluşmuyorsa oturum sona erer. TERSİNE ÇIKARSAMA (Backward Reasoning) Arabanızın çalışmadığını düşünün. Sebep, akünüzün zayıf olması mı? Arabanızın ayara mı ihtiyacı var? Yoksa marş mı bozuk? Problemi daha genel bir hale getirebiliriz;
3 Elimizde bir sonuç var(araba çalışmıyor.) ve problemi doğuran sebepleri tahmin etmek istiyoruz. Problemin bir önceki bölümde tanımlanan ileri çıkarsamadan farkına dikkat edelim. O örnekte, araba aşırı ısınmıştı ve biz bunun sonucunun ne olacağını bilmiyorduk. Amaç aşırı ısınmanın sonucunu tahmin etmekti. Burada ise sonuç belli. Amacımız ise bu sonucu ortaya çıkaran sebebi bulmak. Bu problemi çözmek için kurallara ihtiyacımız var; Kural 1: Eğer akü zayıfsa, yeterli akım marşa ulaşmaz. Kural 2: Eğer marşa yeterli akım ulaşmazsa, araba çalışmaz. Arabanın çalışmamasına neden olan sebeplere nasıl yaklaşabiliriz? Durumu ortaya koyarken 2 anahtar kelimeyi aklımızda tutmalıyız; tersine ve çıkarsama. Arabanın çalışmaması sizi harekete geçirerek, zaman içerisinde geri gidip probleme yol açan sebepleri düşünmenizi sağlar. Unutmayın ki, bir neden sonucundan daha önce ortaya çıkar. Bunun için tersine çıkarsama, sonuç araştırarak, bunların sebeplerini bularak ve bulunan sebeplerin daha önceki sonuçlarla bir bağlantısı olup olmadığını ortaya koyarak çalışır. Ta ki bu döngü bulunan sebebin herhangi bir kuralın sonucu olmaması durumuna kadar çalışır. Az önceki örneğimizi ele alırsak(arabamız çalışmıyor), kural 2 Öyleyse araba çalışmaz. Sonucunu içerdiğinden öncelikle buna sebep olan Marşa yeterli akım ulaşmazsa gerçeğini elde ederiz. Tersine çıkarsama zinciri Neden marşa yeterli akım ulaşmıyor sorusuyla devam eder. Bu sonucu üreten sebep ise kural 1 de bulunmaktadır. Kural 1 e göre bu sebep Akünün zayıf olması dır. Bu zincirleme işlem sona kadar devam edilerek ulaşılan sebep doğru olarak bulunursa, arabanın çalışmamasının sebebi bulunmuş olur. Eğer bu sebep yanlışsa, diğer uygun kurallar bulup sebeplere başka tersine çıkarsama zincirlerini takip ederek ulaşmamız gerekir. Eğer problemi ortaya çıkaran diğer sebepler kurallar arasında bulunmuyorsa, sizin(veya araba sahibinin) yada bir tamircinin sonuca ulaşmak için ekstra bilgiler koymanız gerekir. Yani kullandığınız uzman sistemin bilgi tabanına ek kural veya kurallar koymanız gerekir. Şimdi daha açıkça görebildiğimiz gibi, zincirleme(chaining) bir kurallar grubunu işaret etmektedir. Örneğimizdeki zincir Kural 2 ile başlayıp Kural1 ile bitmektedir. Peki Tersine kelimesi neyi ifade etmektedir. Sonuçtan yola çıkarak bu sonucu doğuran temel sebebe ulaşmayı ifade etmektedir. Tersine çıkarsama yöntemi, sonucun bilinip, sebeplerin arandığı problemlerde bize yardımcı olur. Bir bilgi tabanı kurarız ve tersine çıkarsama prensibinin yardımıyla sonuca ilişkin elimizdeki verileri kullanarak bu sonucu oluşturan temel sebebi bulabiliriz İleri çıkarsamayı da kullanarak verilen bir sebebin hangi sonuca veya sonuçlara yol açabileceğini bulabiliriz. Tabi bizim isteklerimizin genel olarak karşılanabileceği bir uzman sistem oluşturmak içinde sistemin iyi tasarlanmış ve bütün olasılıkların(en azından çoğunluğun) düşünülmüş olması gerekir. Özet: İleri Çıkarsama: X in A->C formuna sahip olduğu durumda, X i kanıtlayabilmek için, A->B formunda bir aksiyon veya teori bulunur ve kanıtlama problemi B->C ye dönüştürülür. Tabi bu olay zincir şeklinde sonucun bulunmasına kadar devam eder, sadece iki adım olmayabilir. Burada basitlik açısından böyle bir örnek verilmiştir. Tersine Çıkarsama : X in A->C formuna sahip olduğu durumda, X i kanıtnlayabilmek için, B->C formunda bir aksiyom veya teori bulunur ve kanıtlama problemi A->B ye dönüştürülür.
4 Karar Ağacı Örneği Bu örnekte basit bir bilgi tabanı oluşturulmasını, bilgi tabanının diyagram yapısının çizilerek, diyagram üzerindeki işlemlerin tanımlanması, ileriye ve geriye çıkarsamanın bu örnek üzerinde nasıl gerçekleneceği gösterilmiştir. Karar ağacı bir firmaya başvuran adayın hangi bölüme yerleştirileceğini veya yerleştirilemeyeceğini gösteren bir diyagramdır. Gerçekten eğer büyük bir mühendislik firmasının müdürü iseniz böyle bir kararı vermeniz bazen çok zor olabilir. Çünkü sizi etkilemeye çalışan ve sabırsız bir adayın karşısında doğru soruları sormak ve firmanın en uygun bölümüne almak zorundasınız. Eğer böyle bir uzman sistem tasarlarsanız fazlaca kafanızı yormaya gerek kalmadan bir tuşa basarak hangi pozisyona, hangi şartları sağlayan adayların alınabileceğini görebilirsiniz. Adaya bir yapılmaya cak. 2 < 2.0 No <.5 Kaç yıllık >=2 tecrübesi var 7 Adaya iş teklifi yok. 9 Adayın bir derecesi Var mı? 1 Adayın Okul ortalaması 5 >=.5 Adaya pazarlama mühendisliğinde 10 Önemli bir buluş yaptı mı? 4 Adaya AR-GE Bölümünde iş teklifi 6 Adaya Üretim Mühendisliğin de 8 Şekil 1. İş Teklifi Karar Ağacı. Ağaç yapımızda kullanılan yapılar ve manaları; <.5 Yol 1 Adayın Okul ortalaması 5 >=.5 Şekil. Diğer Sonuç Yol 2 Şekil 2. Karar düğümü
5 Şekil 4. Sonuç Adaya bir yapılmaya cak. 2 No Adayın bir derecesi Var mı? 1 Şekil 5. IF-THEN Yapısı Eğer böyle bir uzman sistem yapısı kulla nıyor iseniz bir adayın hangi bölüme yerleştirilmesi için hangi şartları sağlamasını gerektiğini bir tuşa basarak görebilirsiniz. Örneğin böyle bir firmaya AR-GE bölümüne bir eleman alınacaksa sistemimiz tersine çıkarsama yaparak Yolun 6,4,1 şeklinde olduğunu tesbit edecek ve kullanıcıya IF derece= And Buluş= Then Bölümü=AR-Ge şeklinde bir rapor verecektir.
YZM 3217 YAPAY ZEKA DERS#6: MANTIK
YZM 3217 YAPAY ZEKA DERS#6: MANTIK Önermeler Doğru veya yanlış değer alabilen ifadelerdir Bir önerme hem doğru hem de yanlış olamaz Bir önerme kısmen doğru yada kısmen yanlış olamaz Örnekler: Dünya yuvarlaktır.
DetaylıBulanık Mantık Denetleyicileri
Bulanık Mantık Denetleyicileri Bulanık Çıkarım BULANIK ÇIKARIM İki-değerli mantık Çok-değerli mantık Bulanık mantık Bulanık kurallar Bulanık çıkarım Bulanık anlamlandırma Bulanık Çıkarım İki-değerli mantık
DetaylıYZM YAPAY ZEKA VE UZMAN SİSTEMLER DERS#3: UZMAN SİSTEMLER#2
YZM 5257- YAPAY ZEKA VE UZMAN SİSTEMLER DERS#3: UZMAN SİSTEMLER#2 Bilgi - Veri Bilgi ve Veri arasındaki fark nedir? Bilgi Türleri Bilgi türlerinin hiyerarşik yapısı Meta Bilgi Bilgi Enformasyon Veri (İşçi
DetaylıÇerçeveler. Tanımlar ve Genel Bakış
Çerçeveler Tanımlar ve Genel Bakış Çerceve, belirli bir nesne hakkında bütün bilgiyi içeren veri yapısıdır. Bu bilgi, bilgi bağımsızlığının teşhisine izin veren özel bir hiyerarşik yapıya göre düzenlenlenir.
DetaylıDaha iyi, daha sorunsuz, daha kolay, daha cazip, daha ekonomik olana ulaşabilmek içinse;
Soruna yol açan temel nedenleri belirlemek için bir yöntem: Hata Ağacı Sorun hayatta olmanın, sorunu çözmeye çalışmak daha iyiye ulaşma çabalarının göstergesi. Sorunu sıkıntı veren, olumsuz olay ya da
DetaylıMikroişlemcilerde Aritmetik
Mikroişlemcilerde Aritmetik Mikroişlemcide Matematiksel Modelleme Mikroişlemcilerde aritmetik işlemler (toplama, çıkarma, çarpma ve bölme) bu iş için tasarlanmış bütünleşik devrelerle yapılır. Bilindiği
DetaylıMARKOV ZİNCİRLERİNDE DURUMLARIN SINIFLANDIRILMASI
SAKARYA UNIVERSİTESİ ENDUSTRI MUHENDISLIĞI YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI II MARKOV ZİNCİRLERİNDE DURUMLARIN SINIFLANDIRILMASI DERS NOTLARI 1 Önceki derslerimizde pek çok geçişten sonra n-adım geçiş olasılıklarının
DetaylıTablo (2): Atıştırma Sayısı ve Günlük Sınav Sayısı Atıştırma Sınav Sayısı (X) 0 0.07 0.09 0.06 0.01
Ortak Varyans ve İstatistiksel Bağımsızlık Bir rassal değişken çifti istatistiksel olarak bağımsız ise aralarındaki ortak varyansın değeri 0 dır. Ancak ortak varyans değerinin 0 olması, iki rassal değişkenin
DetaylıAKADEMİK LMS Web Tabanlı Uzaktan Eğitim Genel Bilgi ve Ders Aktivitelerine Erişim Öğrenci Kullanım Kılavuzu
AKADEMİK LMS Web Tabanlı Uzaktan Eğitim Genel Bilgi ve Ders Aktivitelerine Erişim Öğrenci Kullanım Kılavuzu ÖNSÖZ Akademik LMS (ALMS), Türkiye'deki yüksek öğrenim kurumlarının ihtiyaçlarını karşılamak
DetaylıAGSoft Rotatif Kredi Hesaplama Programı
Programın Kullanımı AGSoft Rotatif Kredi Hesaplama Programı Genel: Bankaların belirli limit ve teminat (genellikle vadeli çek) karşılığında kullandırdıkları ve rotatif adı verilen kredilerin kullanılan
DetaylıFarklı Bir Borsa Alternatif Yatırım Araçları
23 Kasım 2011 Farklı Bir Borsa Alternatif Yatırım Araçları Çetin Ali Dönmez VOB Genel Müdürü ve Yönetim Kurulu Üyesi Vadeli İşlem Sözleşmesi? Uzlaşması ya da teslimatı gelecekte yapılmak üzere alınıp satılan
DetaylıİTÜ Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, BLG433-Bilgisayar Haberleşmesi ders notları, Dr. Sema Oktuğ
Bölüm 3 : HATA SEZME TEKNİKLERİ Türkçe (İngilizce) karşılıklar Eşlik sınaması (parity check) Eşlik biti (parity bit) Çevrimli fazlalık sınaması (cyclic redundancy check) Sağnak/çoğuşma (burst) Bölüm Hedefi
DetaylıYZM 3217 YAPAY ZEKA DERS#6: MANTIK
YZM 3217 YAPAY ZEKA DERS#6: MANTIK Önermeler Doğru veya yanlış değer alabilen ifadelerdir Bir önerme hem doğru hem de yanlış olamaz Bir önerme kısmen doğru yada kısmen yanlış olamaz Örnekler: Dünya yuvarlaktır.
DetaylıFinal Sınavı. Güz 2005
Econ 159a/MGT 522a Ben Polak Güz 2005 Bu defter kitap kapalı bir sınavdır. Sınav süresi 120 dakikadır (artı 60 dakika okuma süresi) Toplamda 120 puan vardır (artı 5 ekstra kredi). Sınavda 4 soru ve 6 sayfa
DetaylıBULANIK MANTIK DENETLEYİCİLERİ. Bölüm-4 Bulanık Çıkarım
BULANIK MANTIK DENETLEYİCİLERİ Bölüm-4 Bulanık Çıkarım 1 Bulanık Çıkarım Bölüm 4 : Hedefleri Bulanık kuralların ve bulanık bilgi tabanlarının nasıl oluşturulacağını anlamak. Gerçekte bulanık muhakeme olan
Detaylı5. HAFTA KBT204 İNTERNET PROGRAMCILIĞI II. Öğr.Gör. Hakan YILMAZ. hakanyilmaz@karabuk.edu.tr
5. HAFTA KBT204 İNTERNET PROGRAMCILIĞI II Öğr.Gör. Hakan YILMAZ hakanyilmaz@karabuk.edu.tr Karabük Üniversitesi Uzaktan Eğitim Uygulama ve Araştırma Merkezi 2 İçindekiler STRING FONKSİYONU... 3 SPLIT FONKSİYONU...
DetaylıMantıksal Operatörlerin Semantiği (Anlambilimi)
Mantıksal Operatörlerin Semantiği (Anlambilimi) Şimdi bu beş mantıksal operatörün nasıl yorumlanması gerektiğine (semantiğine) ilişkin kesin ve net kuralları belirleyeceğiz. Bir deyimin semantiği (anlambilimi),
DetaylıSQL PROGRAMLAMA. Bir batch, bir arada bulunan bir dizi SQL deyimidir. Batch ayıracı GO deyimidir.
SQL PROGRAMLAMA BATCH Bir batch, bir arada bulunan bir dizi SQL deyimidir. Batch ayıracı deyimidir. SELECT. UPDATE...... DELETE.. BATCH BATCH Özellikleri 1- Bir batch içinde bir deyimde yazım hatası olduğunda
DetaylıMahaya Bulmaca Sözlük 1.0
Mahaya Bulmaca Sözlük 1.0 1 / 16 Table of contents Mahaya Bulmaca Sözlük'e Hoşgeldiniz... 3 Özellikler... 3 Lisans... 4 Kullanmaya Başlayın... 5 MBS'ü Başlatmak... 5 Yardım Almak... 5 Sistem Gereksinimleri...
DetaylıMAT223 AYRIK MATEMATİK
MAT223 AYRIK MATEMATİK Gezgin Satıcı Problemi 9. Bölüm Emrah Akyar Anadolu Üniversitesi Fen Fakültesi Matematik Bölümü, ESKİŞEHİR 2014 2015 Öğretim Yılı Gezgin Satıcı Problemi Soru n tane şehri olan bir
DetaylıİÜ AÇIK VE UZAKTAN EĞİTİM FAKÜLTESİ. Süreç İyileştirme Standardı
Dök. No: AUZEF-SS-1.2-11 Yayın Tarihi:30.12.2015 Rev No:00 Rev Tarihi: Sayfa 1 / 12 1. AMAÇ İÜ AUZEF süreçlerinin kalite, verimlik ve etkinliğini arttırmak için yapılan sürekli iyileştirme çalışmalarında
DetaylıYüklemler Mantığında Çözümleyici Çizelgeler (Çürütme Ağaçları)
Yüklemler Mantığında Çözümleyici Çizelgeler (Çürütme Ağaçları) Daha önce kanıtlamaların geçerliliği üzerine söylenenlerden hatırlanacağı gibi, bir kanıtlamanın geçerli olabilmesi için o kanıtlamadaki öncüller
DetaylıVeritabanı Tasarımı. Alt Sorgu Temelleri
Veritabanı Tasarımı Alt Sorgu Temelleri Konular Verilerin elde edilmesi için alt sorguların tanımlanması ve açıklanması WHERE yantümcesinde tek satır alt sorgu oluşturulması ve çalıştırılması Tek satır
DetaylıYILDIZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ MAKİNE FAKÜLTESİ MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİNE GİRİŞ DERSİ. Proje Adı Proje No
YILDIZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ MAKİNE FAKÜLTESİ MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİNE GİRİŞ DERSİ Proje Adı Proje No Işık İzleyen Araba Projesi Proje No 2 Proje Raporu Adı, Soyadı, Öğrenci
DetaylıBÖLÜM 5 S_BĐT. Komut listesi (STL) Network 1 LD I0.0 S Q0.0, 1
BÖLÜM 5 ET VE EET ÖLELEĐ : PLC teknolojisinde sürekli çalışmayı sağlamak için mühürleme (kilitleme) pek kullanılmaz. ürekli çalışma başka bir yöntemle çözülür. Bu da ET ve EET tekniğidir. Çıkışın girişe
DetaylıSEMBOLİK MANTIK MNT102U
DİKKATİNİZE: BURADA SADECE ÖZETİN İLK ÜNİTESİ SİZE ÖRNEK OLARAK GÖSTERİLMİŞTİR. ÖZETİN TAMAMININ KAÇ SAYFA OLDUĞUNU ÜNİTELERİ İÇİNDEKİLER BÖLÜMÜNDEN GÖREBİLİRSİNİZ. SEMBOLİK MANTIK MNT102U KISA ÖZET KOLAY
DetaylıYILDIZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ MAKİNE FAKÜLTESİ MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİNE GİRİŞ DERSİ. IŞIĞA DÖNEN KAFA Proje No:2
YILDIZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ MAKİNE FAKÜLTESİ MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİNE GİRİŞ DERSİ IŞIĞA DÖNEN KAFA Proje No:2 Proje Raporu ÖMER FARUK ŞAHAN 12068030 16.01.2013 İstanbul İÇİNDEKİLER
DetaylıDENEY 1a- Kod Çözücü Devreler
DENEY 1a- Kod Çözücü Devreler DENEYİN AMACI 1. Kod çözücü devrelerin çalışma prensibini anlamak. GENEL BİLGİLER Kod çözücü, belirli bir ikili sayı yada kelimenin varlığını belirlemek için kullanılan lojik
DetaylıİÇİNDEKİLER. Önsöz...2. Önermeler ve İspat Yöntemleri...3. Küme Teorisi Bağıntı Fonksiyon İşlem...48
İÇİNDEKİLER Önsöz...2 Önermeler ve İspat Yöntemleri...3 Küme Teorisi...16 Bağıntı...26 Fonksiyon...38 İşlem...48 Sayılabilir - Sonlu ve Sonsuz Kümeler...56 Genel Tarama Sınavı...58 Önermeler ve İspat Yöntemleri
Detaylı1. Medisoft ile ETS arasındaki bütünle ik yapı : hatasız ve hızlı ETS hastane otomasyonu için neden çok önemlidir :
ETS hastaneler için geliştirilmiş kullanımı kolay ve Medisoft ile bütünleşik çalışan bir kurumsal kaynak planlama sistemidir. Amacımız; Medisoft ile sağlanan eksiksiz hastane otomasyonunu tam entegre bir
DetaylıLSI Keywords İle Sitenizin Sıralamasını Ve Trafiğini Arttırın
LSI Keywords İle Sitenizin Sıralamasını Ve Trafiğini Arttırın Giriş Her web sitesi sahibi, Seo açısından anahtar kelimelerin önemi çok iyi bilir. Fakat içeriğinizi optimize etmek için kullandığınız ana
DetaylıBLG 1306 Temel Bilgisayar Programlama
BLG 1306 Temel Bilgisayar Programlama Öğr. Grv. M. Mustafa BAHŞI WEB : mustafabahsi.cbu.edu.tr E-MAIL : mustafa.bahsi@cbu.edu.tr Bilgisayar ile Problem Çözüm Aşamaları Programlama Problem 1- Problemin
DetaylıMÜVEKKİL İLİŞKİLERİ YÖNETİMİ İÇİN CRM UYGULAMASI
Giriş MÜVEKKİL İLİŞKİLERİ YÖNETİMİ İÇİN CRM UYGULAMASI Hukuk Büro larında çoğu müvekkil bilgisi ancak kartvizitlerde kalır. Bazı bürolarda ise Excel çizelgelerinde düzenli olarak müvekkil bilgisi tutulur.
DetaylıÖrneğin bir önceki soruda verilen rüzgâr santralinin kapasite faktörünü bulmak istersek
KAPASİTE FAKTÖRÜ VE ENERJİ TAHMİNİ Kapasite faktörü (KF) bir santralin ne kadar verimli kullanıldığını gösteren bir parametredir. Santralin nominal gücü ile yıllık sağladığı enerji miktarı arasında ilişki
DetaylıAçık Çevrim Kontrol Açık Çevrim Kontrol
Açık Çevrim Kontrol Açık Çevrim Kontrol Açık çevrim kontrol ileri kontrol prosesi olarak da ifade edilebilir. Yandaki şekilde açık çevrim oda sıcaklık kontrolü yapılmaktadır. Burada referans olarak dışarı
DetaylıTEHLİKELİ ENERJİNİN KONTROLÜ. ETİKETLEME ve KİLİTLEME SİSTEMLERİ. Kaynak: Forum Media Yayıncılık; İş Sağlığı ve Güvenliği için eğitim Seti
TEHLİKELİ ENERJİNİN KONTROLÜ ETİKETLEME ve KİLİTLEME SİSTEMLERİ Kaynak: Forum Media Yayıncılık; İş Sağlığı ve Güvenliği için eğitim Seti NEDEN ENERJİNİN KONTROLÜ? Kontrolsüz Enerji Ölümcüldür! TEHLİKELİ
DetaylıDEPREM BÖLGESİNDE BİLGİ TABANLI İŞ GÜVENLİĞİ VE SAĞLIĞI YÖNETİMİ
Özet DEPREM BÖLGESİNDE BİLGİ TABANLI İŞ GÜVENLİĞİ VE SAĞLIĞI YÖNETİMİ Ercan ÖZTEMEL, Ali İlhan HACIFAZLIOĞLU Sakarya Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü, Sakarya İş güvenliği
Detaylı8. HAFTA KBT204 İNTERNET PROGRAMCILIĞI II. Öğr.Gör. Hakan YILMAZ. hakanyilmaz@karabuk.edu.tr
8. HAFTA KBT204 İNTERNET PROGRAMCILIĞI II Öğr.Gör. Hakan YILMAZ hakanyilmaz@karabuk.edu.tr Karabük Üniversitesi Uzaktan Eğitim Uygulama ve Araştırma Merkezi 2 İçindekiler QUERYSTRING KOLEKSIYONU... 3 FORM
DetaylıBMT 206 Ayrık Matematik. Yük. Müh. Köksal GÜNDOĞDU 1
BMT 206 Ayrık Matematik Yük. Müh. Köksal GÜNDOĞDU 1 Kümeler Yük. Müh. Köksal GÜNDOĞDU 2 Kümeler Kümeler Ayrık Matematiğin en temel konularından biridir Sayma problemleri için önemli Programlama dillerinin
DetaylıUzman Sistem (Expert System): Kullanıcılarına, uzmanların (experts) bilgi (knowledge) ve muhakeme yeteneklerine ulaşma ve bu yeteneklerden faydalanma
Uzman Sistem (Expert System): Kullanıcılarına, uzmanların (experts) bilgi (knowledge) ve muhakeme yeteneklerine ulaşma ve bu yeteneklerden faydalanma olanağı veren bir bilgisayar paketidir. Jackson (1990)
DetaylıVenn Diyagramları Kategorik önermelerle ilgili işlemlerde kümeler arası ilişkileri göz önüne almak bu konuda bize yardımcı olur. Bir kategorik önerme, kesişen iki daire ile temsil edilir ve buradaki daireler
DetaylıARKA PANEL BAĞLANTI NOKTALARI
ARKA PANEL FONKSİYONEL ÖZELLİKLER ARKA PANEL BAĞLANTI NOKTALARI 1- IF-INPUT : 1 Nolu bu girişlere 8li LNB takılı uydu anteninizden veya Multiswitch den gelen kabloları bağlayabilirsiniz. 2- RS-232 : 2
Detaylı2-Veritabanı Yönetim Sistemleri/ Temel Kavramlar
2-Veritabanı Yönetim Sistemleri/ Temel Kavramlar Öğr. Gör. Saliha Kevser KAVUNCU Veritabanı neden kullanılır? Veritabanının amacı; insanların ve organizasyonların birşeyleri takip edebilmesine yardımcı
DetaylıBil101 Bilgisayar Yazılımı I. M. Erdem ÇORAPÇIOĞLU Bilgisayar Yüksek Mühendisi
Bil101 Bilgisayar Yazılımı I Bilgisayar Yüksek Mühendisi Yazılım, değişik ve çeşitli görevler yapma amaçlı tasarlanmış elektronik araçların birbirleriyle haberleşebilmesini ve uyumunu sağlayarak görevlerini
DetaylıZAMAN YÖNETİMİ. Gürcan Banger
ZAMAN YÖNETİMİ Gürcan Banger Zamanım m yok!... Herkes, zamanının yetersizliğinden şikâyet ediyor. Bu şikâyete hak vermek mümkün mü? Muhtemelen hayır!... Çünkü zaman sabit. Hepimizin sahip olduğu zaman
DetaylıÖZEL DOĞAN İLKOKULU
ÖZEL DOĞAN İLKOKULU 2017-2018 MART ayı Mind Lab Derslerinin Özeti FOUR IN A ROW Bu bölümde öğrenciler, iyi bir oyuncu olmak için stratejiler geliştirmek gerektiğini öğrenirler. Tıpkı hayatta olduğu gibi,
DetaylıKAR / ZARAR GRAFİKLERİ
KR / ZRR GRFİKLERİ Y eksen çizgisi K R - Z R R Dayanak Varlık Fiyatı X eksen çizgisi EKSEN ÇİZGİLERİ Y eksen çizgisi elde edilen kar veya zararı gösteren eksendir. Y eksen çizgisinde bulunup X eksen çizgisinin
DetaylıMonkey&Fruit KULLANIM KILAVUZU
Monkey&Fruit KULLANIM KILAVUZU Bu makine iç mekanlarda kullanılmak üzere üretilmiştir. Dış mekanlarda, ısı, direkt güneş ışığı, nem ve sıvı temasından koruyunuz. Dikkat Çalıştırmadan önce kablo bağlantılarını
DetaylıFASİKÜL Basit Elektrik Devreleri
7. FASİKÜL Basit Elektrik Devreleri Basit Elektrik Devreleri 1 Basit Elektrik Devreleri Etkinlik 1. Aşağıda isimleri ve resimleri karışık olarak verilen devre elemanlarını eşleştirelim. Örnekteki gibi
DetaylıFEN ÖĞRETİMİNDE LABORATUVAR YAKLAŞIMLARI. Burak Kağan Temiz (burak@gazi.edu.tr)
FEN ÖĞRETİMİNDE LABORATUVAR YAKLAŞIMLARI 1800 lerden günümüze Bilgi Bilginin Elde Ediliş Yöntemleri Demonstrasyon Bireysel Yapılan Deneyler Öğretmen Merkezli Öğrenci Merkezli Doğrulama (ispat) Keşfetme
DetaylıBir işaretli büyüklük sayısında en soldaki basamak bir işaret içerir. Diğer basamaklarda ise sayısal değerin büyüklüğü (mutlak değeri) gösterilir.
İşaretli Tamsayı Gösterimi 1. İşaretli Büyüklük Bir işaretli büyüklük sayısında en soldaki basamak bir işaret içerir. Diğer basamaklarda ise sayısal değerin büyüklüğü (mutlak değeri) gösterilir. Örnek
DetaylıFaktöriyel: 1'den n'ye kadar olan tüm pozitif tamsayıların çarpımına, biçiminde gösterilir. Aynca; 0! = 1 ve 1!=1 1 dir. [Bunlar kabul değildir,
14. Binom ve Poisson olasılık dağılımları Faktöriyeller ve kombinasyonlar Faktöriyel: 1'den n'ye kadar olan tüm pozitif tamsayıların çarpımına, n! denir ve n! = 1.2.3...(n-2).(n-l).n biçiminde gösterilir.
Detaylı1.2 Bu cihazı kullanan kişinin işinde profesyonel olması gerekir ve sıradan vasıfsız bir çalışan olmamalıdır.
Vertex MultiCure için Kullanım Talimatları 1.0. Genel Uyarılar: 1.1. Cihaz kullanılmadan önce bu kullanım kılavuzu dikkatle okunur. 1.2 Bu cihazı kullanan kişinin işinde profesyonel olması gerekir ve sıradan
DetaylıInternet Programming I. Hafta III. Elbistan Meslek Yüksek Okulu Güz Yarıyılı. Öğr. Gör. Murat KEÇECĠOĞLU
Internet Programming I Hafta III Elbistan Meslek Yüksek Okulu 2016 2017 Güz Yarıyılı Öğr. Gör. Murat KEÇECĠOĞLU Dönen Değer? Fonksiyonlar, kendilerini göreve çağıran VBScript komutlarına ve işlemlerine
DetaylıRotamNet Ticari Programı Kısa Tanıtım Dökümanı
RotamNet Ticari Programı Kısa Tanıtım Dökümanı RotamNet ; Kolay kurulumu ve kullanımıyla ön plana çıkan, teknolojik alt yapısıyla işletmelere pratik çözümler sunan ve büyük avantajlar sağlayan tam bir
Detaylısayıların kümesi N 1 = { 2i-1: i N } ve tüm çift doğal sayıların kümesi N 2 = { 2i: i N } şeklinde gösterilebilecektir. Hiç elemanı olmayan kümeye
KÜME AİLELERİ GİRİŞ Bu bölümde, bir çoğu daha önceden bilinen incelememiz için gerekli olan bilgileri vereceğiz. İlerde konular işlenirken karşımıza çıkacak kavram ve bilgileri bize yetecek kadarı ile
DetaylıYedek Nasıl Alınır? "Veri Tabanı Yedekleme ve Geri Alma" butonunu tıklayınca aşağıdaki gibi bir ekran açılacaktır.
Yedek Nasıl Alınır? Yedek almak için bir çok yöntem uygulanabilir. Biz yazımızda iki farklı yöntemi anlatacağız. Bunlardan birincisi; programın içinden alınan yedektir ki bu yöntemde; diğer kullanıcıların
Detaylı225 ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ. Yrd. Doç. Dr. Dilek Sarıtaş-Atalar
225 ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ Yrd. Doç. Dr. Dilek Sarıtaş-Atalar Bilgi Nedir? Bilme edimi, bilinen şey, bilme edimi sonunda ulaşılan şey (Akarsu, 1988). Yeterince doğrulanmış olgusal bir önermenin dile getirdiği
DetaylıÖZEL EGE LİSESİ FİBONACCİ DİZİLERİ YARDIMIYLA DEĞERİNİ HESAPLAYAN BİR FORMÜL
ÖZEL EGE LİSESİ FİBONACCİ DİZİLERİ YARDIMIYLA DEĞERİNİ HESAPLAYAN BİR FORMÜL HAZIRLAYAN ÖĞRENCİ: Tilbe GÖKÇEL DANIŞMAN ÖĞRETMEN: Emel ERGÖNÜL İZMİR 2013 İÇİNDEKİLER 1. PROJENİN AMACI... 3 2. GİRİŞ... 3
DetaylıBİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ
BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ Dersin Adı Kodu Sınıf / Y.Y. Ders Saati (T+U+L) Kredi AKTS YAPAY ZEKA BG-421 4/2 2+1+0 2+.5 4 Dersin Dili : TÜRKÇE Dersin Seviyesi : LİSANS
DetaylıProblem Set 1 Çözümler
Algoritmalara Giriş Eylül 30, 2005 Massachusetts Institute of Technology 6.046J/18.410J Profesörler Erik D. Demaine ve Charles E. Leiserson Dağıtım 8 0J Professors Erik D. Demaine ve Charles E. Leiserson
DetaylıKarar Vermek Problem Çözmek
KARAR VERME Yönetici için, hangi işi yaparsa yapsın, hangi kademede bulunursa bulunsun daima ön plana çıkan, bir nevi olmazsa olmaz niteliği taşıyan iki husus önem taşır: Karar Vermek Problem Çözmek İyi
DetaylıBÖLÜM 1: MADDESEL NOKTANIN KİNEMATİĞİ
BÖLÜM 1: MADDESEL NOKTANIN KİNEMATİĞİ 1.1. Giriş Kinematik, daha öncede vurgulandığı üzere, harekete sebep olan veya hareketin bir sonucu olarak ortaya çıkan kuvvetleri dikkate almadan cisimlerin hareketini
DetaylıProje Tasarım Esasları Prof. Dr. Akgün ALSARAN. Temel bilgiler Analitik Düşünme
Proje Tasarım Esasları Prof. Dr. Akgün ALSARAN Temel bilgiler Analitik Düşünme İçerik Giriş Toplumsal problemler Analitik düşünme Analitik düşünme adımları 2 Giriş http://www.dersteknik.com/2012/05/cevremizdeki-sosyal-problemler-nelerdir.html
DetaylıAlgoritma ve Programlamaya Giriş
Algoritma ve Programlamaya Giriş Algoritma Bir sorunu çözebilmek için gerekli olan sıralı ve mantıksal adımların tümüne Algoritma denir. Doğal dil ile yazılabilir. Fazlaca formal değildir. Bir algoritmada
DetaylıMAK 210 SAYISAL ANALİZ
MAK 210 SAYISAL ANALİZ BÖLÜM 5- SONLU FARKLAR VE İNTERPOLASYON TEKNİKLERİ Doç. Dr. Ali Rıza YILDIZ MAK 210 - Sayısal Analiz 1 İNTERPOLASYON Tablo halinde verilen hassas sayısal değerler veya ayrık noktalardan
DetaylıBölüm 3. Gelecekteki Değer
Bölüm 3 Paranın Zaman Değeri İşlenecek Konular Gelecekteki Değer ve Bileşik Faiz Bugünkü Değer Çoklu Nakit Akımları Sonsuz ödemeler ve Anüiteler Fiili Yıllık Faiz Oranları Gelecekteki Değer Gelecekteki
DetaylıAYRIK YAPILAR ARŞ. GÖR. SONGÜL KARAKUŞ- FIRAT ÜNİVERSİTESİ TEKNOLOJİ FAKÜLTESİ YAZILIM MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ, ELAZIĞ
AYRIK YAPILAR P r o f. D r. Ö m e r A k ı n v e Y r d. D o ç. D r. M u r a t Ö z b a y o ğ l u n u n Ç e v i r i E d i t ö r l ü ğ ü n ü ü s t l e n d i ğ i «A y r ı k M a t e m a t i k v e U y g u l a
DetaylıTrizSOFT. S.P.A.C Altı Sigma Danışmanlık
2009 TrizSOFT S.P.A.C Altı Sigma Danışmanlık İçerik Tanıtım... 3 TRIZ nedir?... 3 Çelişkiler Matrisi... 4 Parametreler... 5 Prensipler... 6 İnovasyon Haritası... 7 Radar Şeması... 8 Ürün Karşılaştırma...
Detaylıb) Algoritmanızın en kötü durumda işlem zamanını asimptotik olarak bulunuz
2014 Soru 1. (15 puan) 5,2,4,1,15,8,11,13,7,6 dizisinin elemanlarından maksimum özellikli bir yığın(heap) oluşturulmasını adım adım yazınız. Heapsort algoritmasının yardımıyla yapılacak sıralamayı anlatınız.
DetaylıC PROGRAMLAMA YRD.DOÇ.DR. BUKET DOĞAN PROGRAM - ALGORİTMA AKIŞ ŞEMASI
C PROGRAMLAMA DİLİ YRD.DOÇ.DR. BUKET DOĞAN 1 PROGRAM - ALGORİTMA AKIŞ ŞEMASI Program : Belirli bir problemi çözmek için bir bilgisayar dili kullanılarak yazılmış deyimler dizisi. Algoritma bir sorunun
DetaylıDENİZ HARP OKULU BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ
DENİZ HARP OKULU BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ Dersin Adı Kodu Sınıf/Y.Y. Ders Saati (T+U+L) Kredi AKTS Yapay Zeka BİM-433 4/II 2+2+0 3 4,5 Dersin Dili Dersin Seviyesi
Detaylı8. HOMOMORFİZMALAR VE İZOMORFİZMALAR
8. HOMOMORFİZMALAR VE İZOMORFİZMALAR Şimdiye kadar bir gruptan diğer bir gruba tanımlı olan fonksiyonlarla ilgilenmedik. Bu bölüme aşağıdaki tanımla başlayalım. Tanım 8.1: G, ve H, iki grup ve f : G H
DetaylıBÖLÜM 6: KARŞILAŞTIRMALI KONTROL YAPILARI
BÖLÜM 6: KARŞILAŞTIRMALI KONTROL YAPILARI C programlama dilinde, diğer programlama dillerinde olduğu gibi, işlemler, ilk satırdan başlamak üzere sırayla çalışır. Program kontrol yapıları ise, programın
DetaylıMemnuniyet Ölçer Tanıtım Kataloğu
Memnuniyet Ölçer Tanıtım Kataloğu Kapsül Grup A.Ş. internet üzerinden yayın yapan Kapsül Tv isimli web tv ile çalışma hayatına başlamıştır. Uzmanların videolu anlatımları ile sağlık konusunda halkı bilgilendirmeyi
Detaylıiçin doğrudur. olmak üzere tüm r mertebeli gruplar için lemma nın doğru olduğunu kabul edelim. G grubunun mertebesi n olsun. ve olsun.
11. Cauchy Teoremi ve p-gruplar Bu bölümde Lagrange teoreminin tersinin doğru olduğu bir özel durumu inceleyeceğiz. Bu teorem Cauchy tarafından ispatlanmıştır. İlk olarak bu teoremi sonlu değişmeli gruplar
DetaylıMİSYON, VİZYON VE DEĞERLER
MİSYON, VİZYON VE DEĞERLER KURUMSAL KÜLTÜRÜMÜZ VE DEĞERLERİMİZ KURUMSAL KÜLTÜRÜMÜZ VE DEĞERLERİMİZ GÜVEN Dürüstlüğümüz, doğruluğumuz ve etik iş uygulamalarımız ile güven kazanırız. Doğruluk ve yüksek
DetaylıAKINSOFT E-Mutabakat. Yardım Dosyası
AKINSOFT Yardım Dosyası Doküman Versiyon : 1.02.01 Tarih : 22.01.2015 1 WOLVOX 1. E-MUTABAKAT HAKKINDA 1.1. Nedir? Carilerinizle mutabakat sağlamak artık AKINSOFT'la çalışmanın verdiği avantajla tek tuş
DetaylıSPORDA STRATEJİK YÖNETİM. Yrd.Doç.Dr. Uğur ÖZER
SPORDA STRATEJİK YÖNETİM Yrd.Doç.Dr. Uğur ÖZER 1 TEMEL KAVRAMLAR YÖNETİM YÖNETİM FONKSİYONLARI STRATEJİK YÖNETİMLE İLGİLİ KAVRAMLAR STRATEJİK YÖNETİM STRATEJİK YÖNETİM SÜRECİ 2 YÖNETİM Yönetim, sınırları
DetaylıTEK FAZLI VE ÜÇ FAZLI KONTROLSÜZ DOĞRULTUCULAR
KARADENİZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ Mühendislik Fakültesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü Power Electronic Circuits (Güç Elektroniği Devreleri) TEK FAZLI VE ÜÇ FAZLI KONTROLSÜZ DOĞRULTUCULAR 1. DENEYİN
DetaylıVertex PolyCure 25 için Kullanım Talimatları. 1.0 Genel Uyarılar:
Vertex PolyCure 25 için Kullanım Talimatları 1.0 Genel Uyarılar: 1.1 Cihaz kullanılmadan önce bu kullanım kılavuzu dikkatle okunur. 1.2 PolyCure 25 kullanan kişinin işinde profesyonel olması gerekir ve
DetaylıYetersiz Şifre Politikasının Sonuçları
Yetersiz Şifre Politikasının Sonuçları Bünyamin Demir, Aralık 2009, WGT E-Dergi 3. Sayı Yazıya başlamadan önce değerli okura amacımı -iyi anlatmak- maksadıyla şu notları düşmek istiyorum; Aşağıda göreceğiniz
DetaylıBölüm 4 Ardışıl Lojik Devre Deneyleri
Bölüm 4 Ardışıl Lojik Devre Deneyleri DENEY 4-1 Flip-Floplar DENEYİN AMACI 1. Kombinasyonel ve ardışıl lojik devreler arasındaki farkları ve çeşitli bellek birimi uygulamalarını anlamak. 2. Çeşitli flip-flop
DetaylıProf.Dr.A.KARACABEY Doç.Dr.F.GÖKGÖZ RANDOM DEĞİŞKEN
SÜREKSİZ (DISCRETE) OLASILIK DAĞILIMLARI 1 RANDOM DEĞİŞKEN Nümerik olarak ifade edilebilen bir deneyin sonuçlarına rassal (random) değişken denir. Temelde iki çeşit random değişken vardır. ##süreksiz(discrete)
DetaylıMIT OpenCourseWare http://ocw.mit.edu. 14.30 Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009
MIT OpenCourseWare http://ocw.mit.edu 14.30 Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009 Bu materyale atıfta bulunmak ve kullanım koşulları için http://ocw.mit.edu/terms sayfasını ziyaret ediniz.
Detaylı5.34. VİDA YUVASI AÇMA OTOMASYONU
5.34. VİDA YUVASI AÇMA OTOMASYONU Prof. Dr. Asaf VAROL avarol@firat.edu.tr Giriş: Günümüzde birçok alanda özellikle üretimde otomasyon sistemleri kullanılmaktadır. Otomasyonun girdiği ortamlarda insan
DetaylıPay Vadeli İşlemleri Eğitimi Yepyeni bir piyasanın yepyeni yatırımcıları olmaya hoş geldiniz.
Pay Vadeli İşlemleri Eğitimi Yepyeni bir piyasanın yepyeni yatırımcıları olmaya hoş geldiniz. İlk vadeli işlemler borsası 18. y.y. ilk yarısı Japonya da kuruldu / Dojima Pirinç Piyasası 1970 ten sonra
DetaylıFONLAR GETİRİ KIYASLAMASI
ARALIK 14 Güncel Ekonomik Veriler Büyüme Oranı(Yıllık) Cari Açık/GSYİH 6,61% İşsizlik oranı(yıllık) 10,10% Enflasyon(TÜFE/Yıllık) 9,15% GSMH(milyar USD) 819,9 Kişi Başı Milli Gelir (USD) 10.800 Güncel
DetaylıYZM 2116 Veri Yapıları
YZM 2116 Veri Yapıları Yrd. Doç. Dr. Deniz KILINÇ Celal Bayar Üniversitesi Hasan Ferdi Turgutlu Teknoloji Fakültesi Yazılım Mühendisliği Bu bölümde, BÖLÜM - 3 Motivasyon: Neden Listeye İhtiyaç Var? Bağlı
DetaylıSıkça Sorulan Sorular
Sıkça Sorulan Sorular - Zaten Alarm Sistemim var, Alarm Haber Alma Merkezi(AHM) Hizmeti ne gibi artılar sağlayabilir? Haber alma hizmeti olmayan bir alarm sistemi potansiyel koruma sağlayan bir sistem
DetaylıALGORİTMA DERSLERİ. Algoritma Nedir? Belirli bir problemi çözmek ve belli bir sonuca ulaşmak için çizilen yola algoritma denir.
ALGORİTMA DERSLERİ Algoritma Nedir? Belirli bir problemi çözmek ve belli bir sonuca ulaşmak için çizilen yola algoritma denir. Bir Algoritma: 1. Başı olmalı 2. Basit olmalı 3. Problemin çözümünü mümkün
DetaylıMÜŞTERİ İLİŞKİLERİ YÖNETİMİ (PZL208U)
DİKKATİNİZE: BURADA SADECE ÖZETİN İLK ÜNİTESİ SİZE ÖRNEK OLARAK GÖSTERİLMİŞTİR. ÖZETİN TAMAMININ KAÇ SAYFA OLDUĞUNU ÜNİTELERİ İÇİNDEKİLER BÖLÜMÜNDEN GÖREBİLİRSİNİZ. MÜŞTERİ İLİŞKİLERİ YÖNETİMİ (PZL208U)
DetaylıEvren Yazılım Donanım Mühendislik Bilgisayar İthalat İhracat Turizm Tic. San. Ltd. Şti. Saray Mah. Huriler Sok. Demirağa Apt. No:23/B Alanya/Antalya
Evren Yazılım Donanım Mühendislik Bilgisayar İthalat İhracat Turizm Tic. San. Ltd. Şti. Saray Mah. Huriler Sok. Demirağa Apt. No:23/B Alanya/Antalya * RestPro ve RestPro logosu Evren Yazılım Ltd. Şti nin
DetaylıVERİ YAPILARI. Yrd. Doç. Dr. Murat GÖK Bilgisayar Mühendisliği Bölümü YALOVA ÜNİVERSİTESİ HASH TABLOLARI.
VERİ YAPILARI HASH TABLOLARI Yrd. Doç. Dr. Murat GÖK Bilgisayar Mühendisliği Bölümü YALOVA ÜNİVERSİTESİ muratgok@gmail.com Hash tabloları Hash tablo veri yapısı ile veri arama, ekleme ve silme işlemleri
DetaylıVERİ TABANI ve YÖNETİMİ
VERİ TABANI ve YÖNETİMİ Maltepe Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü 2 BÖLÜM -12- TETİKLEYİCİ (TRIGGER) 3 Giriş Trigger lar Trigger lar Ne Zaman Kullanılmalıdır? Klasik Trigger ların Özellikleri
DetaylıEVRİM YENİ YIL İŞLEMLERİ
EVRİM YENİ YIL İŞLEMLERİ 1) YENİ ŞİRKET AÇMA İŞLEMLERİ 2) ÖZEL TANIMLI KOMİSYON KOPYALAMA 3) DEVİR İŞLEMLERİ Evrimin Yazılımın GENEL MUHASEBE kullanıcılarının zorunlu olarak yapmaları gereken yeni yıl
DetaylıElektrik Devre Temelleri
Elektrik Devre Temelleri 2. TEMEL KANUNLAR Doç. Dr. M. Kemal GÜLLÜ Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Kocaeli Üniversitesi Bu bölümde Ohm Kanunu Düğüm, dal, çevre 2.1. Giriş Kirchhoff Kanunları Paralel
DetaylıBÖLÜM III: Şebeke Modelleri. Şebeke Kavramları. Şebeke Kavramları. Şebeke Kavramları. Yönlü Şebeke (Directed Network) Dal / ok
8.0.0 Şebeke Kavramları BÖLÜM III: Şebeke Modelleri Şebeke (Network) Sonlu sayıdaki düğümler kümesiyle, bunlarla bağlantılı oklar (veya dallar) kümesinin oluşturduğu yapı şeklinde tanımlanabilir ve (N,A)
DetaylıPERSONEL DEVAM KONTROL SİSTEMİ MODÜLÜ
PERSONEL DEVAM KONTROL SİSTEMİ MODÜLÜ Personel giriş ve çıkışlarının takip edilmesi, Geç gelenler Erken çıkanlar Mesaiye kalanlar Fazla mesai hesaplamalarının yapılması, Erken işe gelerek yapılan fazla
DetaylıMikro Ayarları. Mikro Programının kurulu olduğu veritabanı ve web servisi için bağlantı ayarlarının yapıldığı menüdür.
Mikro Ayarları Mikro muhasebe sistemini kullanan müşterilemizin, muhasebe sistemleri ile E Ticaret sitesi arasındaki entegrasyon parametrelerini tanımladıkları menüdür. Bu menü altındaki alt menüler kullanılarak
Detaylı