Yapay Zeka Teknikleri ve Radyolojiye Uygulanmas

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "Yapay Zeka Teknikleri ve Radyolojiye Uygulanmas"

Transkript

1 Yapay Zeka Teknikleri ve Radyolojiye Uygulanmas Selami Serhatl o lu 1, hmet Tevfik Ozan 2, F rat Hardalaç F rat Üniversitesi T p Fakültesi ve F rat Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Yapay zeka insanlar taraf ndan yap ld nda zeka olarak adland r lan ak ll davran lar n cihazlar taraf ndan yap lmas d r. Ço unlukla insan n dü ünme yetene ini ve beynin çal ma özelli ini modellemeye çal an yöntemlerden olu ur. Yapay zekan n amac insan n zekas n bilgisayar arac l ile taklit etmek ve bu anlamda belli bir ölçüde bilgisayarlara ö renme yetene i kazand rabilmektir. Bilim adamlar y llard r yapt klar çal malarla hayat m z daha kolay hale getirmek için programlar geli tirmektedirler. Yapay zeka sistemleri bu programlara iyi bir örnektir (1). Yapay zeka yöntemlerinin ba l calar ; uzman sistemler, bulan k mant k, yapay sinir a lar ve genetik algoritmalardan olu ur. Uzman sistemler k saca bir kural tabanl sistem olarak nitelendirilebilir. Burada kullan lan kurallar bir uzman n görü ü veya deneyimine dayand r larak olu turulur. Olu turulan bu kurallardan insan n neden-sonuç ili kisine ba l kalarak bir karara varmas gibi mant ksal i lemlerle bir ç kar m yap l r. Bulan k mant k ise bir kural tabanl sistem olarak dü ünülebilir. Fakat burada nitelendirmeler, uzman sistemlerden farkl olarak, insanlar n günlük hayatta yapt nitelemelerin büyük ço unlu u gibi kesin de ildir. Bulan k mant k bu ekilde kural taban n n günlük hayatta kullan lan kesin olamayan hükümlerle olu turulmas na imkan sa lar. Yapay sinir a lar ad ndan da anla laca gibi beynin çok basit bir nöron modelinin benzetimidir. Kural Çözümleyici Kural Taban Veri Taban Beynin ö renme kapasitesi nöronlar ve bunlar n birbiri ile olan ba lant s na ba l d r. Bu ekilde elde edilen yapay a ile ö renme olay modellenir. Günümüzde yapay zeka kontrol, tasar m, biomedikal ve t p alanlar ba ta olmak üzere ara t rmac lar n büyük ilgisini çekmektedir (2, 3). Bu çal mada yapay zeka teknikleri tan t larak bu tekniklerin radyolojide kullan mlar na ili kin görü ler ortaya konulmas amaçland. Yapay zeka tekniklerine ili kin ilk görü ler günümüzden y llarca önce, 1965 y l nda ortaya at lm, 1969 y l nda bulan k küme teorisinin t p alan nda kullan labilirli inin aç klanmas ile pek çok çal ma yap lmaya ba lanm, 1975 y l nda kardiovasküler sistemlerin klinik uygulamalarda kullan lmas önerilmi, 1980 de kardiak fonksiyonlar n n de erlendirilmesinde bulan k küme teorisinin kullan lmas ile ilgili çal malar yap lm, 1989 da EKG verilerinin s n fland r lmas ve tan s konusunda ilk çal malar yap lm ve bu çal malarda elde edilen bilgiler, bulan k küme formuna getirilerek istatistiksel yakla mlarla s n fland r lm t r (4-7) l y llar n ortalar nda kalp hastal klar nda bulan k küme ve hibrit sistemlerle tan s ile ilgili çal malar yap lm, 1994 y l nda koroner arter hastal yapay sinirsel sistemle %89 do ruluk oran nda s n fland r lm ve sonraki y llarda da yapay zeka teknikleri ile çe itli kalp hastal klar nda tan koymada, büyük ba ar kaydedilmi tir y l nda kalbin tomografik görüntüleri bulan k mant k ile %94 do ruluk oran nda s n fland r lm, 1998 y l nda koroner arter hastal klar n n bulan k mant kla s n flanmas konusunda genetik bulan k kural taban kullan larak % 96 oran nda ba ar elde edilmi tir (8-13) y l nda NEFCLSS sinirsel bulan k mant k sistemi ile akci er Do al Dilde ra Birim ekil 1. Bir Uzman Sisteminin ematik Yap s Uzman Kullan c kanseri bulgularlar n n s n fland r lmas nda % 95 oran nda ba ar sa lanm t r (14) ve 2004 y llar nda bulan k mant k ve genetik tabanl bulan k s n flay c ile kardiak Doppler i aretlerinin s n fland r lmas ba ar l bir ekilde gerçekle tirilmi tir (15, 16) y l nda yap lan bir çal mada Doppler sonogramlar ndan elde edilen parametrelerle sinir a e itilmi ve orta serebral arter darl n n dereceleri tahmin edilmeye çal lm, sistemin performans n n veri boyutuna ve e itim için seçilen parametrelere son derece ba ml oldu u saptanm t r (17). P i V O L K, Y l: 4 Say : 18, Sayfa: 3

2 Bulan kla t r c Kural Taban Ç kar m Ünitesi Berrakla t r c Bulan k mant k teorisi bugüne kadar kalite kontrol, ürün planlanmas, ta ma, ula m, network, oyunlar kuram, bankac l k, finans, ziraat ve t p gibi birçok bilim dal nda ba ar ile uygulanm t r (21). 3. Yapay Sinir lar (rtificial Intelligence Networks) Yapay sinir a lar Veri Taban örneklerle ilgili bilgiler toplamakta, genellemeler yapmakta ve daha sonra hiç görmedi i örnekler ile ekil 2. Bulan k Mant k Program n n ematik yap s kar l nca ö rendi i bilgileri kullanarak o örnekler hakk nda karar verebilmektedir. Yapay sinir a lar bu Yapay Zeka Teknikleri ö renebilme ve genelleme özellikleri nedeniyle günümüzde birçok bilim alan nda geni uygulama 1. Uzman Sistemler (Expert Systems) olana bulmakta ve karma k problemleri ba ar ile çözebilme yetene ini ortaya koymaktad r (3). Sinir a lar insan beynindeki nöronlara benzer olarak bir araya getirilen yapay nöronlar n de i ik Yapay zekan n en önemli uygulama alanlar ndan biri uzman sistemlerdir. Bu tip sistem belli bir alanda uzman olan ki ilerin uzmanl klar na dayanarak çözüm arar. Bunu bir tür bilgisayarda düzenlenmi dan ma sistemi olarak dü ünebiliriz. Uzman sistemlerin olu turulmas nda, s ras yla; tan mlama, kavramsalla t rma, formüle etme (yaz l m), test etme ve de erlendirme a amalar uygulan r. T p ve biomedikal en ba ta gelen uygulama alanlar d r (18, 19). Bir uzman sistem; kural taban, veri taban ve kural çözümleyici olmak üzere üç bölümden olu ur. ekil 1 de, bir uzman sistemin ematik yap s 2. Bulan k Mant k (Fuzzy Logic) ba lant geometrisi ile ekil 3a. Biyolojik bir birbirlerine ba lanmas nöronun ematik yap s sonucu olu an sistemlerdir. ekil 3a,b de do al bir nöronun ve yapay bir sinir a n n ematik yap s Bulan k mant k program n n dayand temel nokta; uzman bir sistem operatörünün bilgi, deneyim, sezgi ve kontrol sonuçlar n bilgi taban olarak olu turmakt r. lemler bilgi ve deneyime dayanan kurallarla gerçekle tirilir. Bulan k mant kta deneyimler etkin bir ekilde kullan l r. Bilgisayar tabanl uygulamalar nda kural taban, veri taban, buland r c, ç kar m ve berrakla t r c yaz l mlar kullan larak i lem gerçekle tirilir. ekil 2 de bir bulan k mant k program n n ematik yap s Bulan k mant k, insan dü üncesinin esnek ve de i ken yap s n dikkate alan bir algoritmad r. Bilgiler aras nda sebep-sonuç ili kisi kurarak do ru ve mant ksal bir sonuç üretir. Bu i lemin yap labilmesi için ilk olarak verilerin belirlenmesi gerekmektedir. Bu veriler belirli s n rlar içerisinde grupland r larak bulan k kümeler haline getirilir, tüm olas durumlar dikkate al narak kural taban olu turulur. Bu kurallar bir kontrol algoritmas ile de erlendirilerek ç k bilgisi elde edilir (20). ekil 3b. Bir yapay nöronun ematik yap s Sinir a lar paralel hesaplama tekni ini kullanan bir metottur. Programlama yerine do rudan mevcut örnekler üzerinden e itilerek i lem yap l r. Ba ms z de i kenler (giri ) ile bu de i kenlere ili kin ba ml de i kenler (ç k ) aras ndaki matematiksel ili ki ö renebilen sistemlerdir. ekil 4'de ileri beslemeli yapay sinir a lar ematik yap s P i V O L K, Y l: 4 Say : 18, Sayfa: 4

3 Bu çal malarda kullan lan ileri beslemeli a mimarisinde nöronlar katmanlar halinde yerle tirilir. leri beslemeli sinir a en az üç katmandan olu ur. Bu katmanl yap s ndan dolay çok katmanl alg lay c (multilayer perceptron) olarak da isimlendirilmektedir. leri beslemeli sinir a lar geni bir uygulama alan na sahiptir. Radyolojik bulgular n de erlendirilmesinde kendisini kan tlam olan ileri beslemeli sinir a lar transcranial Doppler parametrelerinin s n fland r lmas nda da kullan lm t r (22, 23). Hastal klarda tan ya varma i lemi yapay zeka ile bir ekil tan ma görevi gibi ele al nabilir. Sinir a lar son 20 y ld r ekil tan ma problemleri için bir hesaplama arac olarak birçok biçim ve ö renme algoritmas ile akademik ara t rmalarda, endüstride ve t bbi uygulamalarda kullan lmaktad r. Literatürde sinir a lar n n kalp yetmezli i, miyokard enfarktüsü ve anjina pektoris tan s nda birçok klinik uygulamalar ve ba ar l sonuçlar bildirilmi tir (24-29). C 1 C R 1 R 2 R 3 R 4 R 5 (1) 1 2 (1) ekil 4. leri beslemeli giri, gizli ve ç k katmanlar ndan olu an sinir a mimarisi 2 (2) X 3 (1) (2) 1 1 X 2 (2) 3 Ç k lar Bulan k Kurallar Giri De i kenleri 4. Sinirsel Bulan k Sistemler ve NEFCLSS Modelin Yap s Sinirsel bulan k sistemler sinir a lar ile bulan k sistemlerin birle imidir. Bu iki model ilk etapta kendi aras nda ba ms z bir alana sahiptir. ncak ikisinin birle imi ço u problemin çözümü için yarar sa lamaktad r. Bir sinirsel bulan k sistem olan NEFCLSS,veriden bulan k sistem olu turan dilsel bir yakla m metodu olup, yerel parametre de i imleri sezgisel (heuristic) veri sürme algoritmas ile hesaplan r. NEFCLSS modelinin ana amac okunabilir bir s n flay c olu turmak ve kabul edilebilir bir do rulu u yakalamakt r (30). NEFCLSS sinirsel bulan k sistem; özel üç katmanl ileri beslemeli bir sinir a gibi ilk katman giri de i kenlerini, gizli katman bulan k kurallar n, üçüncü katman ise ç k de i kenlerini ifade eder ve her biri için bir ünite vard r. ekil 5 de NEFCLSS modelin yap s NEFCLSS ve sinir a lar n n literatürdeki örnek uygulamalar nda Doppler h z parametrelerinin beyin arterlerindeki darl k derecelerini belirleyebilece i bildirilmektedir. Pratik uygulamalarda ultrasonografik Doppler bulgular tan da yeterli görülmedi i olgular, daha invaziv bir yöntem olan anjiografiye tabi tutulmaktad r. Doppler parametrelerinin yapay zeka teknikleri ile gerçek zamanl olarak yorumlanmas klinik çal malarda transcranial Doppler tekni ini daha etkin k lacakt r. Bildirilen bu çal malarda transcranial Doppler parametreleri istatistiksel metoda dayal bir yapay zeka yöntemi olan sinir a modeline uygulanarak s n fland r lmas nda ba ar l olunmu tur (31-34). Sinir a lar insan beynindeki nöronlara benzer olarak birle tirilen yapay nöronlar n ba lant geometrisi ile birbirleriyle ili kilendirilmesi sonucu olu an sistemlerdir. leri beslemeli sinir a lar, geni bir uygulama alan na sahiptir. leri beslemeli sinir a, transcranial Doppler ve kardiak Doppler i aretlerinin s n fland r lmalar nda ba ar l bulunmu tur. Bu tip a yap s t p ve biomedikal dahil birçok alana ba ar ile uygulanmaktad r. (35-48). Doppler ultrasonografi bulgular bir çal mada ileri beslemeli geri yay l ml sinir a mimarisi ile, bir ba ka benzer çal mada ise di er bir yapay zeka yöntemi olan genetik algoritma sistemi kullan larak ba ar l bir ekilde s n fland r lm t r (49, 50). ekil 5. NEFCLSS modelin yap s [R kurallar, (X) a rl klar (W) ifade etmektedir] P i V O L K, Y l: 4 Say : 18, Sayfa: 5

4 5. Çok Katmanl lg lay c lar ve Ö renme lgoritmalar Çok katmanl alg lay c modeli bir giri, bir veya daha fazla ara ve bir de ç k katman ndan olu ur. Bir katmandaki i lem elemanlar bir üst katmandaki i lem elemanlar na ba l d r. Birçok ö retme algoritmas n n bu a e itmede kullan labilir olmas bu modelin yayg n kullan m n n nedenidir. Çok katmanl alg lay c a lar nda örnekler giri katman na uygulan r, ara katmanlar da i lenir ve ç k katman ndan da ç k lar elde edilir. Kullan lan e itme algoritmas na göre a n ç k ile arzu edilen ç k aras ndaki hata tekrar geriye do ru yay larak minimuma dü ünceye kadar a rl klar de i tirilir. nla lmas kolay ve matematiksel olarak ispatlanabilir olmas ndan dolay en çok tercih edilen ö retme algoritmas d r. Bu algoritma hatalar geriye do ru ç k tan giri e azaltmaya çal mas ndan dolay geri yay l m ismini alm t r. Tipik çok katl geri yay l m a, daima; bir giri tabakas, bir ç k tabakas ve en az bir gizli tabakaya sahiptir. Sinir a yap s n n bulgular, daha ba ar l bir ekilde s n fland r labilmesi için Genetik lgoritma ve Sinir yöntemi geli tirilmi ve t p dahil birçok alanda ba ar l bir ekilde uygulanm t r (51). 6. Genetik lgoritma (Genetic lgorithm) Genetik algoritma konusunda ilk çal malarda canl larda ya anan genetik sürecin bilgisayar ortam nda gerçekle tirilmesi dü ünülmü tür (52, 53). Genetik algoritma parametre kümelerini kodlayarak çal r. Genetik algoritma amaç fonksiyonu bilgisini kullan r. Genetik algoritma, do al genetik ve do al seçim mekani ine dayanan olas l ksal bir arama metodudur. Do ada iyi olan n hayatta kalmas prensibine dayan r. Sezgisel bir metot olan genetik algoritma, geleneksel çözüm teknikleri ile çözülemeyen veya çözümü zor olan problemlere ba ar ile uygulanm t r (54-56). Yapay zeka yöntemlerinin klinik uygulamalarda ortaya koydu u ba ar l sonuçlar, radyolojik görüntülerinin yorumlamalar na katk sa layacak ve radyologlara bu konuda da yard mc olacakt r. Sonuç olarak yapay zeka yöntemleri ile yap lan bu çal malarla, tan ya varmada gerçek zamanl olarak uygulanabilir olmas n n yan nda radyolojik incelemelerde elde edilen bulgulara ait parametrelerin h zl ve kesin bir ekilde de erlendirilebilece i Kaynaklar 1. Moe MC, Westerlund U, Varghese M, Berg-Johnsen J, Svensson M, Langmoen I. Development of neuronal networks from single stem cells harvested from the adult human brain. Neurosurgery 2005;56(6): Baxt WG. pplication of artificial neural networks to clinical medicine. Lancet 1995;346: Ergezer H, Dikmen M, Özdemir E. Yapay sinir a lar ve tan ma sistemleri. PiVOLK 2003;2(6): Zadeh, L. Biological application of the theory of fuzzy sets and systems on Biocybernetics of the Central Nervous System, Proc Int Sym 1969; Mobley B, Schechter E, Moore WE, McKee P, Eichner JE. Neural network predictions of significant coronary artery stenosis in men. rtif Intell Med 2005;34(2): Rafiee, Moradi MH, Farzaneh MR. Novel genetic-neuro-fuzzy filter for speckle reduction from sonography images. J Digit Imaging 2004;17(4): Kalmanson D, Stegall HF. Cardiovasculer investigations and fuzzy set theory. merican Journal of Cardiology : Guo Z, Durand LG, llard L, Cloutier G, Lee HC, Langlois YE. Cardiac Doppler blood flow signal analysis. Part II:The timefrequency distribution by using autoregressive modeling. Med Biol Eng Comput 1993;31: Degani R. Bortolan G. Fuzzy decision-making in electrocardiography. rtificial Intelligence in Medicine 1898; Kere EE. Outline of an expert system for ECG diagnosis using fuzzy sets. rtificial Intelligence in Medicine 1989;3: Hudson DL, Cohen, ME, Deedwania PC. hybrid system for diagnosis and treatment of heart disease. Medicine Biology Society 1994; Baxt WG. Use of an artificial neural network for data analysis in clinical decision making: The diagnosis of acute coronary occlusion. Neural Computation 1990;2, kay YM, kay M, Welkowitz W, Kostis J. Noninvasive detection of coronary artery disease. Eng in Medicine and Biology Mag 1994;9(5): Cios KJ, Goodenday LS, Shah KK, Serpen G. novel algorithm for classification of SPECT images of a human heart. Proc. 9th IEEE Symp. on computer-based medical systems, IEEE Comput. Soc. Press, Los lamitos 1996; Jain R, Mazumdar J, Moran W. pplication of fuzzy classifier system to coronary artery disease and breast cancer. ustralasian Physical Engineering Sciences in Medicine 1998;21(3): Nauck D, Kruse R. Obtaining interpretable fuzzy classification rules from medical data. rtificial Intelligence in Medicine 1999;16: Güler, Hardalaç F, Bar ç, N. pplication of FFT analyzed Cardiac Doppler Signals To Fuzzy lgorithm. Computers in Biology and Medicine 2002;32: Güler, Hardalaç F, Ergu, U, Bar ç N. Classification of orta Doppler signals using variable coded-hierarchical genetic fuzzy system. Expert Systems with pplications 2004;26: Uçman E. Transcranial Doppler aretlerinin Yapay Zeka Ortam nda S n fland r lmas. Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Doktora Tezi 2005; Leung SC, Fulcher J. Classification of user expertise level by neural networks. Int J Neural Syst 1997;8(2): Heiss JE, Held CM, Estevez P, Perez C, Holzmann C, Perez JP.Classification of sleep stages in infants: a neuro fuzzy approach. Eng Med Biol Mag 2002;21(5): tacak. Genel maçl Bir Bulan k Mant k Denetleyicinin Tasar m. Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Yüksek Lisans Tezi 1998; Nauck D, Klawonn F, Kruse R. Foundations of neuro- fuzzy systems. Wiley Chichester 1997; Williams R, Neural Network Learning and pplication. ddison-wesley 1989; Ergün U, Hardalaç F, Güler. Geri yay l m sinir a lar n kullanarak transcranial Doppler i aretlerinin s n fland r lmas. Biyomedikal Mühendisli i Ulusal Toplant s Biyomut 2002; Basheer I, Hajmeer M. rtificial neural networks: Fundamentals, computing, design, and application. Journal of Microbiological Methods 2000;43: Baxt WG. Use of an artificial neural network for data analysis in clinical decision making:the diagnosis of acute coronary occlusion. Neural Computation 1990;2; P i V O L K, Y l: 4 Say : 18, Sayfa: 6

5 26. Baxt WG. Use of an artificial neural network for the diagnosis of myocardial infarction. nn Intern Med 1991; 1;115(11): Baxt WG. neural network trained to identify the presence of myocardial infarction bases some decisions on clinical associations that differ from accepted clinical teaching. Med Decis Making 1994;14(3): Baxt WG, Shofer FS, Sites FD, Hollander JE. neural computational aid to the diagnosis of acute myocardial infarction. nn Emerg Med 2002;39(4): Hollander JE, Sease KL, Sparano DM, Sites FD, Shofer FS, Baxt WG. Effects of neural network feedback to physicians on admit/discharge decision for emergency department patients with chest pain. nn Emerg Med 2004;44(3): Nauck D, Kruse R. NEFCLSS-X: soft computing tool to build readable fuzzy classifiers. BT Technology Journal 1998;6(3): Kaps M, Damian MS, Teschendorf U, Dorndorf W. Transcranial Doppler ultrasound findings in middle cerebral artery occlusion. Stroke1990;21: Demchuk M, Christo I, Wein T, Felberg R, Malkoff M, Grotta JC, lexandrov V. Specific transcranial Doppler flow findings related to the presence and site of arterial occlusion. Stroke 2000;31: Lupetin R, Davis D, Beckman I, Dash N. Transcranial Doppler sonography part 1. principles technique and normal appearances. Radiographics 1995;15: Bishop CCR, Powell S, Rutt D, Browse NL. Transcranial Doppler measurement of middle cerebral artery blood flow velocity: a validation study. Stroke 1986;17: Haykin S. Neural Networks: Comprehensive Foundation. Macmillan College Publishing Company 1994; Basheer I, Hajmeer M. rtificial neural networks: fundamentals, computing, design, and application. Journal of Microbiological Methods 2000;43: Tafeit E, Reibnegger G. rtificial neural networks in laboratory medicine and medical outcome prediction. Clinical Chemistry and Laboratory Medicine 1999;37(9): Lim CP, Harrison RF, Kennedy RL. pplication of autonomous neural network systems to medical pattern classification tasks. rtificial Intelligence in Medicine1997;11: Baxt WG. Use of an artificial neural network for data analysis in clinical decision making:the diagnosis of acute coronary occlusion. Neural Computation 1990;2: llen J, Murray. Development of a neural network screening aid fordiagnosing tower limb peripheral vascular disease from photoelectric plethysrnography pulse waveforms. Physiological Measurement 1993;14: lien J, Murray. Prospective assessment of an artificial neural network for the detection of peripheral vascular disease from lower limb pulse waveforms. Physiological Measurement 1995; 16: Ergün U, Hardalaç F, Güler. Geri yay l m sinir a lar n kullanarak transcranial Doppler i aretlerinin s n fland r lmas. Biyomedikal Mühendisli i Ulusal Toplant s Biyomut 2002; Bar ç N, Ergün U, lkay E, Serhatlio lu S, Hardalaç F, Güler. Classification of mitral insufficiency and stenosis using MLP neural network and neuro - fuzzy system, Journal of Medical Systems 2004;28(5) kay M. Non-invasive diagnosis of coronary artery disease using a neural network algorithm. Biological Cybernetics 1992;67: Mobley B, Schechter E, Moore WE, McKee P, Eichner JE. Predictions of coronary artery stenosis by artificial neural network. rtificial Intelligence in Medicine 2000;18: Ergün U, Serhatlioglu S, Hardalaç F, Güler I. Classification of carotid artery stenosis of the patients with diabetes by neural network and logistic regression. Computers in Biology and Medicine 2004;34: Wright I, Gough NJ. rtificial neural network analysis of common femoral artery Doppler shift signals:classification of proximal disease. Ultrasound in Medical Biology 1999;24(5): Baxt WG. pplication of artificial neural networks to clinical medicine. Lancet 1995;346: Ergün U, Serhatlioglu S, Hardalaç F, Güler I. Classification of carotid artery stenosis of the patients with diabetes by neural network and logistic regression. Computers in Biology and Medicine 2004;34: Güler I, Hardalaç F, Ergun U, Bar ç N. Classification of aorta Doppler signals using variable coded-hierarchical genetic fuzzy system. Expert Systems with pplications 2004;26: Heckerling PS, Gerber BS, Tape TG, Wigton RS. Selection of predictor variables for pneumonia using neural networks and genetic algorithms. Methods Inf Med 2005;44(1): Gosling RG, King DH. rterial assessment by Doppler shift ultrasound. Proceeding of the Royal Society of Medicine 1974;67: Goldberg DE, Samanti MP. Engineering optimization via genetic algorithm. Proceedings of the Ninth Conference on Electronic Computation 1986; Goldberg DE. Genetic lgorithms in Search, Optimization Machine Learning. ddison-wesley 1989; Booker LB, Goldberg DE, Holland JH. Classifier systems and genetic algorithms. rtificial Intelligence 1989;40: Rafiee, Moradi MH, Farzaneh MR. Novel genetic-neurofuzzy filter for speckle reduction from sonography images. J Digit Imaging 2004;17(4): P i V O L K, Y l: 4 Say : 18, Sayfa: 7

Yapay Zeka Teknikleri ve Radyolojiye Uygulanması

Yapay Zeka Teknikleri ve Radyolojiye Uygulanması Derleme www.firattipdergisi.com Yapay Zeka Teknikleri ve Radyolojiye Uygulanması Selami SERHATLIOĞLU a1, Fırat HARDALAÇ 2 1 Fırat Üniversitesi Tıp Fakültesi, Radyoloji Anabilim Dalı, ELAZIĞ 2 Gazi Üniversitesi

Detaylı

SÜREÇ YÖNETİMİ VE SÜREÇ İYİLEŞTİRME H.Ömer Gülseren > ogulseren@gmail.com

SÜREÇ YÖNETİMİ VE SÜREÇ İYİLEŞTİRME H.Ömer Gülseren > ogulseren@gmail.com SÜREÇ YÖNETİMİ VE SÜREÇ İYİLEŞTİRME H.Ömer Gülseren > ogulseren@gmail.com Giriş Yönetim alanında yaşanan değişim, süreç yönetimi anlayışını ön plana çıkarmıştır. Süreç yönetimi; insan ve madde kaynaklarını

Detaylı

Olasılık ve İstatistik Dersinin Öğretiminde Deney ve Simülasyon

Olasılık ve İstatistik Dersinin Öğretiminde Deney ve Simülasyon Olasılık ve İstatistik Dersinin Öğretiminde Deney ve Simülasyon Levent ÖZBEK Fikri ÖZTÜRK Ankara Üniversitesi Fen Fakültesi İstatistik Bölümü Sistem Modelleme ve Simülasyon Laboratuvarı 61 Tandoğan/Ankara

Detaylı

İSTANBUL TİCARET ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ BİLGİSAYAR SİSTEMLERİ LABORATUARI YÜZEY DOLDURMA TEKNİKLERİ

İSTANBUL TİCARET ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ BİLGİSAYAR SİSTEMLERİ LABORATUARI YÜZEY DOLDURMA TEKNİKLERİ İSTANBUL TİCARET ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ BİLGİSAYAR SİSTEMLERİ LABORATUARI YÜZEY DOLDURMA TEKNİKLERİ Deneyde dolu alan tarama dönüşümünün nasıl yapıldığı anlatılacaktır. Dolu alan tarama

Detaylı

YEDİNCİ KISIM Kurullar, Komisyonlar ve Ekipler

YEDİNCİ KISIM Kurullar, Komisyonlar ve Ekipler YEDİNCİ KISIM Kurullar, Komisyonlar ve Ekipler Kurul, komisyon ve ekiplerin oluşturulması MADDE 107- (1) Okullarda, eğitim, öğretim ve yönetim etkinliklerinin verimliliğinin sağlanması, okul ve çevre işbirliğinin

Detaylı

ÇOK KATLI BETONARME KONUTLARDA KAYNAK HT YACININ YAPAY S R A LARI LE TAHM

ÇOK KATLI BETONARME KONUTLARDA KAYNAK HT YACININ YAPAY S R A LARI LE TAHM S.Ü. Müh.-Mim. Fak. Derg., c.22, s.4, 2007 J. Fac.Eng.Arch. Selcuk Univ., v.22, n.4, 2007 ÇOK KATLI BETONARME KONUTLARDA KAYNAK HT YACININ YAPAY S R A LARI LE TAHM Gazi Üniversitesi, Mühendislik-Mimarl

Detaylı

Biyomedikal Sinyaller ve Enstrümantasyon (EE 428) Ders Detayları

Biyomedikal Sinyaller ve Enstrümantasyon (EE 428) Ders Detayları Biyomedikal Sinyaller ve Enstrümantasyon (EE 428) Ders Detayları Ders Adı Ders Dönemi Ders Kodu Saati Uygulama Saati Laboratuar Kredi AKTS Saati Biyomedikal Sinyaller ve Enstrümantasyon EE 428 Her İkisi

Detaylı

BİLGİSAYAR DESTEKLİ BİR DİL PROGRAMI -Türkçe Konuşma - Tanıma Sistemi-

BİLGİSAYAR DESTEKLİ BİR DİL PROGRAMI -Türkçe Konuşma - Tanıma Sistemi- BİLGİSAYAR DESTEKLİ BİR DİL PROGRAMI -Türkçe Konuşma - Tanıma Sistemi- Prof. Dr. Fatih KİRİŞÇİOĞLU Bilgisayarlı Dil Uzmanı Erkan KARABACAK Proje Sorumlusu Çetin ÇETİNTÜRK Tanımlar : Konuşma Tanıma : Dil

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Orhan ER Kimdir? 23.03.2012

Yrd. Doç. Dr. Orhan ER Kimdir? 23.03.2012 Yrd. Doç. Dr. Orhan ER Kimdir? 23.03.2012 1978 Kebabç /MARD N do umlu olan Orhan ER, ilk, orta ve lise e itimini Diyarbak r da tamamlam r. Üniversite E itimi 1996 y nda Sakarya Üniversitesi Mühendislik

Detaylı

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi THE USING OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS IN INSULATION COMPUTATIONS

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi THE USING OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS IN INSULATION COMPUTATIONS Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi Sigma 2005/3 THE USING OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS IN INSULATION COMPUTATIONS Ömer KELEŞOĞLU *, Cevdet Emin EKİNCİ, Adem

Detaylı

Giresun Üniversitesi Akademik Değerlendirme Ve Kalite Geliştirme Uygulama Yönergesi

Giresun Üniversitesi Akademik Değerlendirme Ve Kalite Geliştirme Uygulama Yönergesi Giresun Üniversitesi Akademik Değerlendirme Ve Kalite Geliştirme Uygulama Yönergesi Amaç Madde 1- Bu Yönergenin amacı; Giresun Üniversitesi'nin akademik değerlendirme ve kalite geliştirme ile stratejik

Detaylı

İZMİR KÂTİP ÇELEBİ ÜNİVERSİTESİ ENGELSİZ ÜNİVERSİTE KOORDİNATÖRLÜĞÜ VE ENGELLİ ÖĞRENCİ BİRİMİ ÇALIŞMA USUL VE ESASLARI BİRİNCİ BÖLÜM

İZMİR KÂTİP ÇELEBİ ÜNİVERSİTESİ ENGELSİZ ÜNİVERSİTE KOORDİNATÖRLÜĞÜ VE ENGELLİ ÖĞRENCİ BİRİMİ ÇALIŞMA USUL VE ESASLARI BİRİNCİ BÖLÜM İZMİR KÂTİP ÇELEBİ ÜNİVERSİTESİ ENGELSİZ ÜNİVERSİTE KOORDİNATÖRLÜĞÜ VE ENGELLİ ÖĞRENCİ BİRİMİ ÇALIŞMA USUL VE ESASLARI BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak, Tanımlar ve Genel Esaslar Amaç Madde 1- (1)Bu

Detaylı

JET MOTORLARININ YARI-DĐNAMĐK BENZETĐŞĐMĐ ve UÇUŞ ŞARTLARINA UYGULANMASI

JET MOTORLARININ YARI-DĐNAMĐK BENZETĐŞĐMĐ ve UÇUŞ ŞARTLARINA UYGULANMASI makale JET MOTORLARININ YARI-DĐNAMĐK BENZETĐŞĐMĐ ve UÇUŞ ŞARTLARINA UYGULANMASI Bekir NARĐN *, Yalçın A. GÖĞÜŞ ** * Y.Müh., TÜBĐTAK-SAGE ** Prof. Dr., Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Havacılık ve Uzay Mühendisliği

Detaylı

KİTAP İNCELEMESİ. Matematiksel Kavram Yanılgıları ve Çözüm Önerileri. Tamer KUTLUCA 1. Editörler. Mehmet Fatih ÖZMANTAR Erhan BİNGÖLBALİ Hatice AKKOÇ

KİTAP İNCELEMESİ. Matematiksel Kavram Yanılgıları ve Çözüm Önerileri. Tamer KUTLUCA 1. Editörler. Mehmet Fatih ÖZMANTAR Erhan BİNGÖLBALİ Hatice AKKOÇ Dicle Üniversitesi Ziya Gökalp Eğitim Fakültesi Dergisi, 18 (2012) 287-291 287 KİTAP İNCELEMESİ Matematiksel Kavram Yanılgıları ve Çözüm Önerileri Editörler Mehmet Fatih ÖZMANTAR Erhan BİNGÖLBALİ Hatice

Detaylı

YÜKSEKÖĞRETİM KURUMLARI ENGELLİLER DANIŞMA VE KOORDİNASYON YÖNETMELİĞİ (1) BİRİNCİ BÖLÜM. Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar

YÜKSEKÖĞRETİM KURUMLARI ENGELLİLER DANIŞMA VE KOORDİNASYON YÖNETMELİĞİ (1) BİRİNCİ BÖLÜM. Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar YÜKSEKÖĞRETİM KURUMLARI ENGELLİLER DANIŞMA VE KOORDİNASYON YÖNETMELİĞİ (1) BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Amaç MADDE 1 (Değişik:RG-14/2/2014-28913) (1) Bu Yönetmeliğin amacı; yükseköğrenim

Detaylı

BÖLÜM 7 BİLGİSAYAR UYGULAMALARI - 1

BÖLÜM 7 BİLGİSAYAR UYGULAMALARI - 1 1 BÖLÜM 7 BİLGİSAYAR UYGULAMALARI - 1 Belli bir özelliğe yönelik yapılandırılmış gözlemlerle elde edilen ölçme sonuçları üzerinde bir çok istatistiksel işlem yapılabilmektedir. Bu işlemlerin bir kısmı

Detaylı

SİRKÜLER. 1.5-Adi ortaklığın malları, ortaklığın iştirak halinde mülkiyet konusu varlıklarıdır.

SİRKÜLER. 1.5-Adi ortaklığın malları, ortaklığın iştirak halinde mülkiyet konusu varlıklarıdır. SAYI: 2013/03 KONU: ADİ ORTAKLIK, İŞ ORTAKLIĞI, KONSORSİYUM ANKARA,01.02.2013 SİRKÜLER Gelişen ve büyüyen ekonomilerde şirketler arasındaki ilişkiler de çok boyutlu hale gelmektedir. Bir işin yapılması

Detaylı

KAVRAMLAR. Büyüme ve Gelişme. Büyüme. Büyüme ile Gelişme birbirlerinden farklı kavramlardır.

KAVRAMLAR. Büyüme ve Gelişme. Büyüme. Büyüme ile Gelişme birbirlerinden farklı kavramlardır. KAVRAMLAR Büyüme ve Gelişme Büyüme ile Gelişme birbirlerinden farklı kavramlardır. Büyüme Büyüme, bedende gerçekleşen ve boy uzamasında olduğu gibi sayısal (nicel) değişikliklerle ifade edilebilecek yapısal

Detaylı

Üniversitelerde Yabancı Dil Öğretimi

Üniversitelerde Yabancı Dil Öğretimi Üniversitelerde Yabancı Dil Öğretimi özcan DEMİREL 1750 Üniversiteler Yasası nın 2. maddesinde üniversiteler, fakülte, bölüm, kürsü ve benzeri kuruluşlarla hizmet birimlerinden oluşan özerkliğe ve kamu

Detaylı

SİİRT ÜNİVERSİTESİ UZAKTAN EĞİTİM UYGULAMA VE ARAŞTIRMA MERKEZİ YÖNETMELİĞİ BİRİNCİ BÖLÜM. Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar. Amaç

SİİRT ÜNİVERSİTESİ UZAKTAN EĞİTİM UYGULAMA VE ARAŞTIRMA MERKEZİ YÖNETMELİĞİ BİRİNCİ BÖLÜM. Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar. Amaç SİİRT ÜNİVERSİTESİ UZAKTAN EĞİTİM UYGULAMA VE ARAŞTIRMA MERKEZİ YÖNETMELİĞİ BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Amaç MADDE 1 (1) Bu Yönetmeliğin amacı; Siirt Üniversitesi Uzaktan Eğitim Uygulama

Detaylı

İngilizce İletişim Becerileri II (ENG 102) Ders Detayları

İngilizce İletişim Becerileri II (ENG 102) Ders Detayları İngilizce İletişim Becerileri II (ENG 102) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS İngilizce İletişim Becerileri II ENG 102 Bahar 2 2 0 3 4 Ön Koşul

Detaylı

DEĞERLENDİRME NOTU: Mehmet Buğra AHLATCI Mevlana Kalkınma Ajansı, Araştırma Etüt ve Planlama Birimi Uzmanı, Sosyolog

DEĞERLENDİRME NOTU: Mehmet Buğra AHLATCI Mevlana Kalkınma Ajansı, Araştırma Etüt ve Planlama Birimi Uzmanı, Sosyolog DEĞERLENDİRME NOTU: Mehmet Buğra AHLATCI Mevlana Kalkınma Ajansı, Araştırma Etüt ve Planlama Birimi Uzmanı, Sosyolog KONYA KARAMAN BÖLGESİ BOŞANMA ANALİZİ 22.07.2014 Tarihsel sürece bakıldığında kalkınma,

Detaylı

Deprem Yönetmeliklerindeki Burulma Düzensizliği Koşulları

Deprem Yönetmeliklerindeki Burulma Düzensizliği Koşulları Deprem Yönetmeliklerindeki Burulma Düzensizliği Koşulları Prof. Dr. Günay Özmen İTÜ İnşaat Fakültesi (Emekli), İstanbul gunayozmen@hotmail.com 1. Giriş Çağdaş deprem yönetmeliklerinde, en çok göz önüne

Detaylı

Karaciğerde Oluşan Hastalıkların Tespitinde Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Kullanılması

Karaciğerde Oluşan Hastalıkların Tespitinde Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Kullanılması Karaciğerde Oluşan Hastalıkların Tespitinde Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Kullanılması 1 Emre DANDIL Bilecik Ş. Edebali Üniversitesi emre.dandil@bilecik.edu.tr +90228 214 1613 Sunum İçeriği Özet Giriş

Detaylı

1 OCAK 31 ARALIK 2009 ARASI ODAMIZ FUAR TEŞVİKLERİNİN ANALİZİ

1 OCAK 31 ARALIK 2009 ARASI ODAMIZ FUAR TEŞVİKLERİNİN ANALİZİ 1 OCAK 31 ARALIK 2009 ARASI ODAMIZ FUAR TEŞVİKLERİNİN ANALİZİ 1. GİRİŞ Odamızca, 2009 yılında 63 fuara katılan 435 üyemize 423 bin TL yurtiçi fuar teşviki ödenmiştir. Ödenen teşvik rakamı, 2008 yılına

Detaylı

Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi

Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, 4 (2016) 574-580 Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi Araştırma Makalesi Bulanık Mantık İle Akıllı Fırının Modellenmesi Ebru GÜNDOĞDU a,*, Köksal

Detaylı

İngilizce Öğretmenlerinin Bilgisayar Beceri, Kullanım ve Pedagojik İçerik Bilgi Özdeğerlendirmeleri: e-inset NET. Betül Arap 1 Fidel Çakmak 2

İngilizce Öğretmenlerinin Bilgisayar Beceri, Kullanım ve Pedagojik İçerik Bilgi Özdeğerlendirmeleri: e-inset NET. Betül Arap 1 Fidel Çakmak 2 İngilizce Öğretmenlerinin Bilgisayar Beceri, Kullanım ve Pedagojik İçerik Bilgi Özdeğerlendirmeleri: e-inset NET DOI= 10.17556/jef.54455 Betül Arap 1 Fidel Çakmak 2 Genişletilmiş Özet Giriş Son yıllarda

Detaylı

KORELASYON VE REGRESYON ANALİZİ

KORELASYON VE REGRESYON ANALİZİ KORELASON VE REGRESON ANALİZİ rd. Doç. Dr. S. Kenan KÖSE İki ya da daha çok değişken arasında ilişki olup olmadığını, ilişki varsa yönünü ve gücünü inceleyen korelasyon analizi ile değişkenlerden birisi

Detaylı

BEBEK VE ÇOCUK ÖLÜMLÜLÜĞÜ 9

BEBEK VE ÇOCUK ÖLÜMLÜLÜĞÜ 9 BEBEK VE ÇOCUK ÖLÜMLÜLÜĞÜ 9 Attila Hancıoğlu ve İlknur Yüksel Alyanak Sağlık programlarının izlenmesi, değerlendirilmesi ve ileriye yönelik politikaların belirlenmesi açısından neonatal, post-neonatal

Detaylı

ÖZGEÇMİŞ. 2. Doğum Yeri ve Tarihi : Washington DC - 22 Temmuz 1978. Derece Alan Üniversite Yılı Bilgisayar-Kontrol Marmara Üniversitesi

ÖZGEÇMİŞ. 2. Doğum Yeri ve Tarihi : Washington DC - 22 Temmuz 1978. Derece Alan Üniversite Yılı Bilgisayar-Kontrol Marmara Üniversitesi ÖZGEÇMİŞ 1. Adı Soyadı : Serhat ÖZEKES 2. Doğum Yeri ve Tarihi : Washington DC - 22 Temmuz 1978 3. Unvanı : Doç. Dr. 4. Öğrenim Durumu : Derece Alan Üniversite Yılı ve Kontrol Marmara Üniversitesi 2000

Detaylı

Veritabanı Dersi. Teoriden Pratiğe. Çağıltay N.E., Tokdemir G. Veritabanı Sistemleri Dersi -Bölüm XXVI: Veri Ambarı Çağıltay, N., Tokdemir, G.

Veritabanı Dersi. Teoriden Pratiğe. Çağıltay N.E., Tokdemir G. Veritabanı Sistemleri Dersi -Bölüm XXVI: Veri Ambarı Çağıltay, N., Tokdemir, G. Veritabanı Dersi Teoriden Pratiğe Çağıltay N.E., Tokdemir G. Veritabanı Sistemleri Dersi -Bölüm XXVI: Veri Ambarı Çağıltay, N., Tokdemir, G. BÖLÜM 26 İş Zekası ve Veri Ambarları İş Zekası Karar Verme Süreci

Detaylı

YÖNETMELİK ANKARA ÜNİVERSİTESİ YABANCI DİL EĞİTİM VE ÖĞRETİM YÖNETMELİĞİ BİRİNCİ BÖLÜM. Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar

YÖNETMELİK ANKARA ÜNİVERSİTESİ YABANCI DİL EĞİTİM VE ÖĞRETİM YÖNETMELİĞİ BİRİNCİ BÖLÜM. Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar 24 Mart 2016 PERŞEMBE Resmî Gazete Sayı : 29663 YÖNETMELİK ANKARA ÜNİVERSİTESİ YABANCI DİL EĞİTİM VE ÖĞRETİM YÖNETMELİĞİ BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Amaç MADDE 1 (1) Bu Yönetmeliğin

Detaylı

YÖNETMELİK. a) Çocuk: Daha erken yaşta ergin olsa bile 18 yaşını doldurmamış kişiyi,

YÖNETMELİK. a) Çocuk: Daha erken yaşta ergin olsa bile 18 yaşını doldurmamış kişiyi, 27 Mart 2012 SALI Resmî Gazete Sayı : 28246 Bingöl Üniversitesinden: YÖNETMELİK BİNGÖL ÜNİVERSİTESİ ÇOCUK ARAŞTIRMA VE REHBERLİK UYGULAMA VE ARAŞTIRMA MERKEZİ YÖNETMELİĞİ BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak

Detaylı

GERÇEK ZAMANLI GÜÇ KALİTESİ İZLEME SİSTEMLERİ İLE ELEKTRİK DAĞITIM SİSTEMLERİNDEKİ GÜÇ KALİTESİNİN İNCELENMESİ. Hüseyin ERİŞTİ 1, Yakup DEMİR 2

GERÇEK ZAMANLI GÜÇ KALİTESİ İZLEME SİSTEMLERİ İLE ELEKTRİK DAĞITIM SİSTEMLERİNDEKİ GÜÇ KALİTESİNİN İNCELENMESİ. Hüseyin ERİŞTİ 1, Yakup DEMİR 2 Fırat Üniversitesi-Elazığ GERÇEK ZAMANLI GÜÇ KALİTESİ İZLEME SİSTEMLERİ İLE ELEKTRİK DAĞITIM SİSTEMLERİNDEKİ GÜÇ KALİTESİNİN İNCELENMESİ Hüseyin ERİŞTİ 1, Yakup DEMİR 2 1 Elektrik-Elektronik Mühendisliği

Detaylı

İÇİNDEKİLER SAYFA Önsöz 4 Stratejik Planlama ve Bütçe Yol Haritası 5 Örnek İşletme Hakkında 6 Gider Yükleme Sistemi 8 Satış Bütçesi Oluşturma 9 Faaliyet Gider Bütçesi Oluşturma 12 Bütçe Sistem Otomasyonu

Detaylı

SERMAYE PİYASASI KURULU İKİNCİ BAŞKANI SAYIN DOÇ. DR. TURAN EROL UN. GYODER ZİRVESİ nde YAPTIĞI KONUŞMA METNİ 26 NİSAN 2007 İSTANBUL

SERMAYE PİYASASI KURULU İKİNCİ BAŞKANI SAYIN DOÇ. DR. TURAN EROL UN. GYODER ZİRVESİ nde YAPTIĞI KONUŞMA METNİ 26 NİSAN 2007 İSTANBUL SERMAYE PİYASASI KURULU İKİNCİ BAŞKANI SAYIN DOÇ. DR. TURAN EROL UN GYODER ZİRVESİ nde YAPTIĞI KONUŞMA METNİ 26 NİSAN 2007 İSTANBUL Sözlerime gayrimenkul ve finans sektörlerinin temsilcilerini bir araya

Detaylı

Mimari Anlatım Teknikleri I (MMR 103) Ders Detayları

Mimari Anlatım Teknikleri I (MMR 103) Ders Detayları Mimari Anlatım Teknikleri I (MMR 103) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Mimari Anlatım Teknikleri I MMR 103 Güz 2 2 0 3 5 Ön Koşul Ders(ler)i

Detaylı

MUŞ ALPARSLAN ÜNİVERSİTESİ UZAKTAN EĞİTİM UYGULAMA VE ARAŞTIRMA MERKEZİ YÖNETMELİĞİ

MUŞ ALPARSLAN ÜNİVERSİTESİ UZAKTAN EĞİTİM UYGULAMA VE ARAŞTIRMA MERKEZİ YÖNETMELİĞİ MUŞ ALPARSLAN ÜNİVERSİTESİ UZAKTAN EĞİTİM UYGULAMA VE ARAŞTIRMA MERKEZİ YÖNETMELİĞİ BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Amaç MADDE 1 (1) Bu Yönetmeliğin amacı; Muş Alparslan Üniversitesi Uzaktan

Detaylı

BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar

BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar ATILIM ÜNİVERSİTESİ KALİTE GÜVENCESİ YÖNERGESİ Amaç BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Madde 1 Bu Yönergenin amacı Atılım Üniversitesinin eğitim-öğretim ve araştırma faaliyetleri ile idarî

Detaylı

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASINA YÖNTEMLER VE DİĞER BİLİM DALLARI AÇISINDAN BİR BAKIŞ

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASINA YÖNTEMLER VE DİĞER BİLİM DALLARI AÇISINDAN BİR BAKIŞ YÖNEYLEM ARAŞTIRMASINA YÖNTEMLER VE DİĞER BİLİM DALLARI AÇISINDAN BİR BAKIŞ YÖNEYLEM ARAŞTIRMASININ SINIFLANDIRILMASI Yöneylem Araştırması (YA) iki ana yönde dallanmıştır: 1- Uygulama Alanlarına Göre:

Detaylı

ÖZEL İLETİŞİM VERGİSİ GENEL TEBLİĞİ (SERİ NO: 14) BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam ve Dayanak

ÖZEL İLETİŞİM VERGİSİ GENEL TEBLİĞİ (SERİ NO: 14) BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam ve Dayanak RESMÎ GAZETE 5 Nisan 2016 Sayı : 29675 ÖZEL İLETİŞİM VERGİSİ GENEL TEBLİĞİ (SERİ NO: 14) BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam ve Dayanak Amaç MADDE 1 (1) Bu Tebliğin amacı, 13/7/1956 tarihli ve 6802 sayılı Gider

Detaylı

KAPLAMA TEKNİKLERİ DERS NOTLARI

KAPLAMA TEKNİKLERİ DERS NOTLARI KAPLAMA TEKNİKLERİ DERS NOTLARI PVD Kaplama Kaplama yöntemleri kaplama malzemesinin bulunduğu fiziksel durum göz önüne alındığında; katı halden yapılan kaplamalar, çözeltiden yapılan kaplamalar, sıvı ya

Detaylı

AMASYA ÜNĠVERSĠTESĠ AVRUPA KREDĠ TRANSFER SĠSTEMĠ (ECTS/AKTS) UYGULAMA YÖNERGESĠ. BĠRĠNCĠ BÖLÜM Amaç-Kapsam-Dayanak-Tanımlar

AMASYA ÜNĠVERSĠTESĠ AVRUPA KREDĠ TRANSFER SĠSTEMĠ (ECTS/AKTS) UYGULAMA YÖNERGESĠ. BĠRĠNCĠ BÖLÜM Amaç-Kapsam-Dayanak-Tanımlar AMASYA ÜNĠVERSĠTESĠ AVRUPA KREDĠ TRANSFER SĠSTEMĠ (ECTS/AKTS) UYGULAMA YÖNERGESĠ BĠRĠNCĠ BÖLÜM Amaç-Kapsam-Dayanak-Tanımlar AMAÇ Madde 1-(1) Bu Yönergenin amacı; Avrupa Birliğine üye ve aday ülkeler arasında

Detaylı

KARMAŞIK YAPILARDA TEŞVİK MÜDAHALESİ. Metin Durgut, TEPAV 5. Bölgesel Kalkınma ve Yönetişim Sempozyumu, Ocak 2011

KARMAŞIK YAPILARDA TEŞVİK MÜDAHALESİ. Metin Durgut, TEPAV 5. Bölgesel Kalkınma ve Yönetişim Sempozyumu, Ocak 2011 KARMAŞIK YAPILARDA TEŞVİK MÜDAHALESİ Metin Durgut, TEPAV 5. Bölgesel Kalkınma ve Yönetişim Sempozyumu, Ocak 2011 SANAYİLEŞMEKTE OLAN ÜLKELER İÇİN KABULLER 1. Ekonomi, belli bir alanda uzmanlaşmaktan çok

Detaylı

BİREYSEL SES EĞİTİMİ ALAN ÖĞRENCİLERİN GELENEKSEL MÜZİKLERİMİZİN DERSTEKİ KULLANIMINA İLİŞKİN GÖRÜŞ VE BEKLENTİLERİ

BİREYSEL SES EĞİTİMİ ALAN ÖĞRENCİLERİN GELENEKSEL MÜZİKLERİMİZİN DERSTEKİ KULLANIMINA İLİŞKİN GÖRÜŞ VE BEKLENTİLERİ BİREYSEL SES EĞİTİMİ ALAN ÖĞRENCİLERİN GELENEKSEL MÜZİKLERİMİZİN DERSTEKİ KULLANIMINA İLİŞKİN GÖRÜŞ VE BEKLENTİLERİ Dr. Ayhan HELVACI Giriş Müzik öğretmeni yetiştiren kurumlarda yapılan eğitim birçok disiplinlerden

Detaylı

İçindekiler. 2. Zaman Verilerinin Belirlenmesi 47

İçindekiler. 2. Zaman Verilerinin Belirlenmesi 47 İçindekiler 1. Süreç Verileri Yönetimine Giriş 1 1 Giriş 3 2 Temel Bilgiler 5 2.1 Refa ya göre süreç yönelimli zaman verileri yönetimi anlayışı 5 2.2 Standart süreçte veriler 8 2.2.1 Yönetim verileri 9

Detaylı

Murat Yükse1 l, Serhat İkizoğlu 2

Murat Yükse1 l, Serhat İkizoğlu 2 BİR MOBİL ROBOTUN HEDEF NOKTAYA ERİŞİMİ VE TOPLANAN VERİLERİN RF İLE TRANSFERİ Murat Yükse1 l, Serhat İkizoğlu 2 1 Kontrol Mühendisliği Bölümü İstanbul Teknik Üniversitesi yukselm@itu.edu.tr 2 Kontrol

Detaylı

Tasarım Psikolojisi (SEÇ356) Ders Detayları

Tasarım Psikolojisi (SEÇ356) Ders Detayları Tasarım Psikolojisi (SEÇ356) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Uygulama Laboratuar Kredi AKTS Saati Saati Saati Tasarım Psikolojisi SEÇ356 Seçmeli 2 0 0 2 5 Ön Koşul Ders(ler)i Dersin Dili

Detaylı

ÇEVRE KORUMA TEMEL ALAN KODU: 85

ÇEVRE KORUMA TEMEL ALAN KODU: 85 TÜRKİYE YÜKSEKÖĞRETİM YETERLİLİKLER ÇERÇEVESİ () TEMEL ALAN YETERLİLİKLERİ ÇEVRE KORUMA TEMEL ALAN KODU: 85 ANKARA 13 OCAK 2011 İÇİNDEKİLER 1.BÖLÜM: ÖĞRENİM ALANLARI VE ÇALIŞMA YÖNTEMİ...3 1.1.ISCED 97

Detaylı

MARMARA ÜNİVERSİTESİ TEKNİK BİLİMLER MESLEKYÜKSEKOKULU BİLGİSAYAR TEKNOLOJİLERİ BÖLÜMÜ

MARMARA ÜNİVERSİTESİ TEKNİK BİLİMLER MESLEKYÜKSEKOKULU BİLGİSAYAR TEKNOLOJİLERİ BÖLÜMÜ MARMARA ÜNİVERSİTESİ TEKNİK BİLİMLER MESLEKYÜKSEKOKULU BİLGİSAYAR TEKNOLOJİLERİ BÖLÜMÜ BİTİRME PROJESİ FİNAL SINAVI KILAVUZU 1. Öğrenci/Öğrenciler, Bitirme Rapor Hazırlama kurallarına uygun olarak hazırladığı

Detaylı

PATOLOJİ DERNEKLERİ FEDERASYONU ETİK YÖNERGE TASLAĞI. GEREKÇE: TTB UDEK kararı gereğince, Federasyon Yönetim

PATOLOJİ DERNEKLERİ FEDERASYONU ETİK YÖNERGE TASLAĞI. GEREKÇE: TTB UDEK kararı gereğince, Federasyon Yönetim PATOLOJİ DERNEKLERİ FEDERASYONU ETİK YÖNERGE TASLAĞI GEREKÇE: TTB UDEK kararı gereğince, Federasyon Yönetim Kurulunun önerileri doğrultusunda bu çalışma yapılmıştır. GENEL KONULAR: Madde 1.Tanım: 1.1.

Detaylı

ARAŞTIRMA PROJESİ NEDİR, NASIL HAZIRLANIR, NASIL UYGULANIR? Prof. Dr. Mehmet AY

ARAŞTIRMA PROJESİ NEDİR, NASIL HAZIRLANIR, NASIL UYGULANIR? Prof. Dr. Mehmet AY ARAŞTIRMA PROJESİ NEDİR, NASIL HAZIRLANIR, NASIL UYGULANIR? Prof. Dr. Mehmet AY Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi Fen-Edebiyat Fakültesi Kimya Bölümü 29.03.2012 / ÇANAKKALE Fen Lisesi ARAŞTIRMA PROJESİ

Detaylı

Fizik I (Fizik ve Ölçme) - Ders sorumlusu: Yrd.Doç.Dr.Hilmi Ku çu

Fizik I (Fizik ve Ölçme) - Ders sorumlusu: Yrd.Doç.Dr.Hilmi Ku çu Fizik I (Fizik ve Ölçme) - Ders sorumlusu: Yrd.Doç.Dr.Hilmi Ku çu Bu bölümde; Fizik ve Fizi in Yöntemleri, Fiziksel Nicelikler, Standartlar ve Birimler, Uluslararas Birim Sistemi (SI), Uzunluk, Kütle ve

Detaylı

Veri Toplama Yöntemleri. Prof.Dr.Besti Üstün

Veri Toplama Yöntemleri. Prof.Dr.Besti Üstün Veri Toplama Yöntemleri Prof.Dr.Besti Üstün 1 VERİ (DATA) Belirli amaçlar için toplanan bilgilere veri denir. Araştırmacının belirlediği probleme en uygun çözümü bulabilmesi uygun veri toplama yöntemi

Detaylı

BIM BUILDING INFORMATION MODELING YAPI BİLGİ MODELİ

BIM BUILDING INFORMATION MODELING YAPI BİLGİ MODELİ BIM BUILDING INFORMATION MODELING YAPI BİLGİ MODELİ S u n u m ö z e t i 1. Bölüm: Genel tanımlar 2. Bölüm: BIM e gereksinim 3. Bölüm: Birlikte çalışabilirlik ve BIM veri standardı 4. Bölüm: BIM verisi

Detaylı

Bilişim Sistemleri. Modelleme, Analiz ve Tasarım. Yrd. Doç. Dr. Alper GÖKSU

Bilişim Sistemleri. Modelleme, Analiz ve Tasarım. Yrd. Doç. Dr. Alper GÖKSU Bilişim Sistemleri Modelleme, Analiz ve Tasarım Yrd. Doç. Dr. Alper GÖKSU Ders Akışı Hafta 5. İhtiyaç Analizi ve Modelleme I Haftanın Amacı Bilişim sistemleri ihtiyaç analizinin modeli oluşturulmasında,

Detaylı

ÇANKAYA BELEDİYESİ EVDE BAKIM HİZMETLERİ YÖNERGESİ

ÇANKAYA BELEDİYESİ EVDE BAKIM HİZMETLERİ YÖNERGESİ ÇANKAYA BELEDİYESİ EVDE BAKIM HİZMETLERİ YÖNERGESİ BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Amaç ve Kapsam MADDE 1 (1) Bu yönergenin amacı; Çankaya Belediye sınırları içinde yaşayan, yaş sınırı

Detaylı

İNTEGRAL MENKUL DEĞERLER A.Ş. BİLGİLENDİRME POLİTİKASI

İNTEGRAL MENKUL DEĞERLER A.Ş. BİLGİLENDİRME POLİTİKASI İNTEGRAL MENKUL DEĞERLER A.Ş. BİLGİLENDİRME Doküman No : INM_PR_40 Yayın Tarihi : 30/03/2016 Revizyon Tarihi ve Sayısı : - Sayfa 1 BİLGİLENDİRME 1. Amaç Bilgilendirme Politikası nın temel amacı; ticari

Detaylı

BÜRO YÖNETİMİ VE SEKRETERLİK ALANI HIZLI KLAVYE KULLANIMI (F KLAVYE) MODÜLER PROGRAMI (YETERLİĞE DAYALI)

BÜRO YÖNETİMİ VE SEKRETERLİK ALANI HIZLI KLAVYE KULLANIMI (F KLAVYE) MODÜLER PROGRAMI (YETERLİĞE DAYALI) T.C. MİLLÎ EĞİTİM BAKANLIĞI Çıraklık ve Yaygın Eğitim Genel Müdürlüğü BÜRO YÖNETİMİ VE SEKRETERLİK ALANI HIZLI KLAVYE KULLANIMI (F KLAVYE) MODÜLER PROGRAMI (YETERLİĞE DAYALI) 2009 ANKARA ÖN SÖZ Günümüzde

Detaylı

OPERATÖRLER BÖLÜM 4. 4.1 Giriş. 4.2. Aritmetik Operatörler

OPERATÖRLER BÖLÜM 4. 4.1 Giriş. 4.2. Aritmetik Operatörler BÖLÜM 4. OPERATÖRLER 4.1 Giriş Turbo Pascal programlama dilinde de diğer programlama dillerinde olduğu gibi operatörler, yapılan işlem türüne göre aritmetik, mantıksal ve karşılaştırma operatörleri olmak

Detaylı

OKUL BAZLI BÜTÇELEME KILAVUZU

OKUL BAZLI BÜTÇELEME KILAVUZU Üst Politika Belgelerinde Okul Bazlı Bütçe: Amaç: OKUL BAZLI BÜTÇELEME KILAVUZU 1. Onuncu Kalkınma Planı (2014-2018) 154- Okul idarelerinin bütçeleme süreçlerinde yetki ve sorumlulukları artırılacaktır.

Detaylı

WCDMA HABERLEŞMESİNDE PASİF DAĞITILMIŞ ANTEN SİSTEMLERİ KULLANILARAK BİNA İÇİ HÜCRE PLANLAMA. Ferhat Yumuşak 1, Aktül Kavas 1, Betül Altınok 2

WCDMA HABERLEŞMESİNDE PASİF DAĞITILMIŞ ANTEN SİSTEMLERİ KULLANILARAK BİNA İÇİ HÜCRE PLANLAMA. Ferhat Yumuşak 1, Aktül Kavas 1, Betül Altınok 2 Fırat Üniversitesi-Elazığ WCDMA HABERLEŞMESİNDE PASİF DAĞITILMIŞ ANTEN SİSTEMLERİ KULLANILARAK BİNA İÇİ HÜCRE PLANLAMA Ferhat Yumuşak 1, Aktül Kavas 1, Betül Altınok 2 1 Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği

Detaylı

Başbakanlık Mevzuatı Geliştirme ve Yayın Genel Müdürlüğü 07.03.2012 06:18

Başbakanlık Mevzuatı Geliştirme ve Yayın Genel Müdürlüğü 07.03.2012 06:18 http://www.resmigazete.gov.tr/eskiler/2012/03/201203... 1 of 5 6 Mart 2012 SALI Resmî Gazete Sayı : 28225 Atatürk Üniversitesinden: YÖNETMELİK ATATÜRK ÜNİVERSİTESİ ASTROFİZİK UYGULAMA VE ARAŞTIRMA MERKEZİ

Detaylı

Lisansüstü Programlar, Başvuru ve Kabul Yönetmeliği Sayfa: 1

Lisansüstü Programlar, Başvuru ve Kabul Yönetmeliği Sayfa: 1 DOĞU AKDENİZ ÜNİVERSİTESİ LİSANSÜSTÜ PROGRAMLAR, KAYIT VE KABUL YÖNETMELİĞİ DOĞU AKDENİZ ÜNİVERSİTESİ LİSANSÜSTÜ EĞİTİM, ÖĞRETİM VE ARAŞTIRMA ENSTİTÜSÜ KURULUŞ, İŞLEYİŞ VE ÇALIŞMA ESASLARI TÜZÜĞÜ (Madde

Detaylı

KONUTTA YENİ FİKİRLER

KONUTTA YENİ FİKİRLER KONUTTA YENİ FİKİRLER İSTANBUL TUZLA DA KONUT YERLEŞİMİ TASARIMI ULUSAL ÖĞRENCİ MİMARİ FİKİR PROJESİ YARIŞMASI JÜRİ DEĞERLENDİRME TUTANAĞI KONUTTA YENİ FİKİRLER: EMİNEVİM İstanbul, Tuzla da Konut Yerleşimi

Detaylı

Sunum Becerileri (ENG 202) Ders Detayları

Sunum Becerileri (ENG 202) Ders Detayları Sunum Becerileri (ENG 202) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Sunum Becerileri ENG 202 Bahar 3 0 0 3 3 Ön Koşul Ders(ler)i ENG 101, ENG 102,

Detaylı

a) Birim sorumluları: Merkez çalışmalarının programlanmasından ve uygulanmasından sorumlu öğretim elemanlarını,

a) Birim sorumluları: Merkez çalışmalarının programlanmasından ve uygulanmasından sorumlu öğretim elemanlarını, NİĞDE ÜNİVERSİTESİ TÜRKÇE ÖĞRETİMİ UYGULAMA VE ARAŞTIRMA MERKEZİ YÖNETMELİĞİ BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Amaç MADDE 1 (1) Bu yönetmeliğin amacı, Niğde Üniversitesine bağlı olarak kurulan

Detaylı

YAPAY ZEKA. 2.1. Problem Çözme ve Karar Verme. 3.2. Problem Çözme Süreci

YAPAY ZEKA. 2.1. Problem Çözme ve Karar Verme. 3.2. Problem Çözme Süreci YAPAY ZEKA 3. Problem Çözümleme Durum Uzayı Arama Yöntemleri Kör Arama Yöntemi Bulgusal (Sezgisel) Arama Yöntemi Oyun (Rakip) Arama Yöntemi 2.1. Problem Çözme ve Karar Verme Problem çözme çoğunlukla düşünen

Detaylı

TUġBA BELEDĠYESĠ KADIN VE AĠLE HĠZMETLERĠ MÜDÜRLÜĞÜ YÖNETMELĠĞĠ

TUġBA BELEDĠYESĠ KADIN VE AĠLE HĠZMETLERĠ MÜDÜRLÜĞÜ YÖNETMELĠĞĠ BĠRĠNCĠ BÖLÜM Genel Hükümler Amaç TUġBA BELEDĠYESĠ KADIN VE AĠLE HĠZMETLERĠ MÜDÜRLÜĞÜ YÖNETMELĠĞĠ Madde 1 :Bu yönetmeliğin amacı, Kadın ve Aile hizmetin tür ve niteliğini, işleyişini, işleyişine ilişkin

Detaylı

YILDIRIM BEYAZIT ÜNİVERSİTESİ İŞ SAĞLIĞI VE GÜVENLİĞİ KOORDİNATÖRLÜĞÜ YÖNERGESİ BİRİNCİ BÖLÜM

YILDIRIM BEYAZIT ÜNİVERSİTESİ İŞ SAĞLIĞI VE GÜVENLİĞİ KOORDİNATÖRLÜĞÜ YÖNERGESİ BİRİNCİ BÖLÜM YILDIRIM BEYAZIT ÜNİVERSİTESİ İŞ SAĞLIĞI VE GÜVENLİĞİ KOORDİNATÖRLÜĞÜ YÖNERGESİ BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Amaç MADDE 1 (1) Bu Yönergenin amacı; Yıldırım Beyazıt Üniversitesi İş Sağlığı

Detaylı

Ulaştırmada Talep Tahmin Modellerinde Harmoni Arama Yöntemi Uygulaması

Ulaştırmada Talep Tahmin Modellerinde Harmoni Arama Yöntemi Uygulaması Ulaştırmada Talep Tahmin Modellerinde Harmoni Arama Yöntemi Uygulaması Rasim Temur a, S. Cankat Tanrıverdi b a İstanbul Üniversitesi, İnşaat Mühendisliği Bölümü, Yapı A.D. İstanbul, Türkiye temur@istanbul.edu.tr

Detaylı

Öncelikle basın toplantımıza hoş geldiniz diyor, sizleri sevgiyle ve saygıyla selamlıyorum.

Öncelikle basın toplantımıza hoş geldiniz diyor, sizleri sevgiyle ve saygıyla selamlıyorum. Gümrük Ve Ticaret Bakanı Sn. Nurettin CANİKLİ nin Kredi Kefalet Kooperatifleri Ortaklarının Borçlarının Yapılandırılması Basın Toplantısı 24 Eylül 2014 Saat:11.00 - ANKARA Kredi Kefalet Kooperatiflerinin

Detaylı

İlkadım Birey Tanıma Envanteri

İlkadım Birey Tanıma Envanteri İlkadım Birey Tanıma Envanteri İLKADIM Birey Tanıma Envanteri; Birey tanıma teknikleri kapsamında hazırlanmıştır. İlkokul 3. ve 4. sınıf ve Ortaokul 5.6.7.8.sınıf, ile Lise Haz.9.10.11. ve 12.sınıf aralığındaki

Detaylı

T.C AĞRI İBRAHİM ÇEÇEN ÜNİVERSİTESİ SAĞLIK YÜKSEKOKULU HEMŞİRELİK BÖLÜMÜ DÖNEM İÇİ UYGULAMA YÖNERGESİ BİRİNCİ BÖLÜM. Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar

T.C AĞRI İBRAHİM ÇEÇEN ÜNİVERSİTESİ SAĞLIK YÜKSEKOKULU HEMŞİRELİK BÖLÜMÜ DÖNEM İÇİ UYGULAMA YÖNERGESİ BİRİNCİ BÖLÜM. Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar T.C AĞRI İBRAHİM ÇEÇEN ÜNİVERSİTESİ SAĞLIK YÜKSEKOKULU HEMŞİRELİK BÖLÜMÜ DÖNEM İÇİ UYGULAMA YÖNERGESİ BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Amaç MADDE 1- (1)Yönergenin Amacı, Ağrı İbrahim Çeçen

Detaylı

FEN VE TEKNOLOJI ÖĞRETIMINDE MODEL KULLANıMı MODELLER VE FEN EĞITIMI Soyut ve anlaşılması zor kavramların somutlaştırılmış şekli model olarak tanımlanabilir. Modeller, bilimsel düşünme ve çalışmanın bir

Detaylı

Kısa İsim 1. Bu Yönetmelik, Belge Sayı Sistemi Yönetmeliği olarak isimlendirilir. Tefsir 2. Bu Yönetmelikte, metin başka türlü gerektirmedikçe;

Kısa İsim 1. Bu Yönetmelik, Belge Sayı Sistemi Yönetmeliği olarak isimlendirilir. Tefsir 2. Bu Yönetmelikte, metin başka türlü gerektirmedikçe; MİLLİ ARŞİV VE ARAŞTIRMA DAİRESİ KURULUŞ, GÖREV ve ÇALIŞMA ESASLARI) YASASI 15/1990, 22/1994 ve 84/2007 Sayılı Yasalar) Madde 10 Altında Yapılan Milli Arşiv ve Araştırma Dairesi, Milli Arşiv Kurulu Çalışma

Detaylı

Danışma Kurulu Tüzüğü

Danışma Kurulu Tüzüğü Uygulamalı Bilimler Yüksek Okulu Otel Yöneticiliği Bölümü Danışma Kurulu Tüzüğü MADDE I Bölüm 1.1. GİRİŞ 1.1.1. AD Danışma Kurulu nun adı, Özyeğin Üniversitesi Uygulamalı Bilimler Yüksek Okulu ve Otel

Detaylı

T.C. ERCİYES ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MEKATRONİK LABORATUVARI 1. BASINÇ, AKIŞ ve SEVİYE KONTROL DENEYLERİ

T.C. ERCİYES ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MEKATRONİK LABORATUVARI 1. BASINÇ, AKIŞ ve SEVİYE KONTROL DENEYLERİ T.C. ERCİYES ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MEKATRONİK LABORATUVARI 1 BASINÇ, AKIŞ ve SEVİYE KONTROL DENEYLERİ DENEY SORUMLUSU Arş.Gör. Şaban ULUS Haziran 2012 KAYSERİ

Detaylı

Analiz aşaması sıralayıcı olurusa proje yapımında daha kolay ilerlemek mümkün olacaktır.

Analiz aşaması sıralayıcı olurusa proje yapımında daha kolay ilerlemek mümkün olacaktır. Analiz Raporu Kısa Özet Her geçen gün eczanecilik sektörü kendi içerisinde daha da yarışır hale geliyor. Teknolojinin getirdiği kolaylık ile eczane otomasyonu artık elinizin altında. Çoğu eczacılar hastalarına

Detaylı

TeSLA Projesi: öğrenme ortamları için uyarlanabilen ve güvenilir bir e-değerlendirme sistemi

TeSLA Projesi: öğrenme ortamları için uyarlanabilen ve güvenilir bir e-değerlendirme sistemi Açıköğretim Uygulamaları ve Araştırmaları Dergisi AUAd auad.anadolu.edu.tr TeSLA Projesi: öğrenme ortamları için uyarlanabilen ve güvenilir bir e-değerlendirme sistemi Yrd.Doç.Dr. Serpil KOÇDAR a Prof.Dr.

Detaylı

Yapı ve Deprem Yönetmelikleri, alan kullanım yönetmeliklerinin gözden geçirilmesi ve gerekiyorsa yeniden düzenlenmesi

Yapı ve Deprem Yönetmelikleri, alan kullanım yönetmeliklerinin gözden geçirilmesi ve gerekiyorsa yeniden düzenlenmesi Afet Yö netimi İnsan toplulukları için risk oluşturan afetlerin önlenmesi ve zararlarının azaltılması, afetlere karşı hazırlıklı olunması, afet anında hızlı ve etkili bir kurtarma, ilk yardım, geçici barındırma

Detaylı

İÇİNDEKİLER. Birinci Bölüm Araştırmanın Konusu, Kapsamı, Yapısı ve Temel Sorunlar

İÇİNDEKİLER. Birinci Bölüm Araştırmanın Konusu, Kapsamı, Yapısı ve Temel Sorunlar İÇİNDEKİLER Kısaltmalar XV Birinci Bölüm Araştırmanın Konusu, Kapsamı, Yapısı ve Temel Sorunlar 1. Konunun sunumu ve temel sorunlar 1 I. Bilgisayar programının hukuki korunması sorunu ve bunun pratik-teorik

Detaylı

İçinde x, y, z gibi değişkenler geçen önermelere açık önerme denir.

İçinde x, y, z gibi değişkenler geçen önermelere açık önerme denir. 2. Niceleme Mantığı (Yüklemler Mantığı) Önermeler mantığı önermeleri nitelik yönünden ele aldığı için önermelerin niceliğini göstermede yetersizdir. Örneğin, "Bazı hayvanlar dört ayaklıdır." ve "Bütün

Detaylı

BİLGİSAYAR PROGRAMLARI YARDIMIYLA ŞEV DURAYLILIK ANALİZLERİ * Software Aided Slope Stability Analysis*

BİLGİSAYAR PROGRAMLARI YARDIMIYLA ŞEV DURAYLILIK ANALİZLERİ * Software Aided Slope Stability Analysis* BİLGİSAYAR PROGRAMLARI YARDIMIYLA ŞEV DURAYLILIK ANALİZLERİ * Software Aided Slope Stability Analysis* Mustafa Özgür KESKİN Maden Mühendisliği Anabilim Dalı Ahmet M. KILIÇ Maden Mühendisliği Anabilim Dalı

Detaylı

FOTOGRAMETRİK DEĞERLENDİRME - ÇİFT FOT. DEĞ. Analog ve Analitik Stereodeğerlendirme. Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ

FOTOGRAMETRİK DEĞERLENDİRME - ÇİFT FOT. DEĞ. Analog ve Analitik Stereodeğerlendirme. Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ FOTOGRAMETRİ II FOTOGRAMETRİK DEĞERLENDİRME - ÇİFT FOT. DEĞ. Analog ve Analitik Stereodeğerlendirme BEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ JDF336 FOTOGRAMETRİ II DERSi NOTLARI http://geomatik.beun.edu.tr/marangoz/

Detaylı

T.C. EGE ÜNİVERSİTESİ URLA DENİZCİLİK MESLEK YÜKSEKOKULU STAJ YÖNERGESİ

T.C. EGE ÜNİVERSİTESİ URLA DENİZCİLİK MESLEK YÜKSEKOKULU STAJ YÖNERGESİ T.C. EGE ÜNİVERSİTESİ URLA DENİZCİLİK MESLEK YÜKSEKOKULU STAJ YÖNERGESİ Amaç Madde 1: Bu yönergenin amacı; Ege Üniversitesi Urla Denizcilik Meslek Yüksekokulu nda öğrenim gören öğrencilerin eğitim-öğretim

Detaylı

TÜRK ECZACILARI TEMEL ULUSAL YETKİNLİK ÇERÇEVESİ*

TÜRK ECZACILARI TEMEL ULUSAL YETKİNLİK ÇERÇEVESİ* TÜRK ECZACILARI TEMEL ULUSAL YETKİNLİK ÇERÇEVESİ* *Bu çerçevede, FIP Eğitim girişimleri Çalışma Grubu nun koordinatörlüğünde hazırlanan Küresel Yetkinlik Çerçevesi nden yararlanılarak Türk Eczacıları için,

Detaylı

KİMLİK DOĞRULAMA AUTHENTİCATİON

KİMLİK DOĞRULAMA AUTHENTİCATİON KİMLİK DOĞRULAMA AUTHENTİCATİON Kimlik Doğrulama (Authentication), çok çeşitli yöntemlerle gerçekleştirilmesi mümkün bir süreçtir ve bu süreç, doğrulama ihtiyacına ve kendisini tanıtacak taraf ile bunu

Detaylı

ÖZEL GÜVEN TIP MERKEZİ

ÖZEL GÜVEN TIP MERKEZİ ÖZEL GÜVEN TIP MERKEZİ Hanife Meltem YILDIZ, Elif Simay ENGİN, Fatma ÖZDEMİR, Zeynep ERDOĞAN, Mervenur AYDEMİR Geliştirme raporu BBY 352 İçerik Yönetimi Dersi 10/04/2016 Öz BBY 352 İçerik Yönetimi dersi

Detaylı

ELLE SÜT SAĞIM FAALİYETİNİN KADINLARIN HAYATINDAKİ YERİ ARAŞTIRMA SONUÇLARI ANALİZ RAPORU

ELLE SÜT SAĞIM FAALİYETİNİN KADINLARIN HAYATINDAKİ YERİ ARAŞTIRMA SONUÇLARI ANALİZ RAPORU ELLE SÜT SAĞIM FAALİYETİNİN KADINLARIN HAYATINDAKİ YERİ ARAŞTIRMA SONUÇLARI ANALİZ RAPORU Hazırlayan Sosyolog Kenan TURAN Veteriner Hekimi Volkan İSKENDER Ağustos-Eylül 2015 İÇİNDEKİLER Araştırma Konusu

Detaylı

ÖZGEÇMİŞ VE ESERLER LİSTESİ

ÖZGEÇMİŞ VE ESERLER LİSTESİ ÖZGEÇMİŞ VE ESERLER LİSTESİ Adı Soyadı E-posta İletişim Adresileri : Özge CAĞCAĞ YOLCU : ozge.cagcag_yolcu@kcl.ac.uk ozgecagcag@yahoo.com : Giresun Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Endüstri Mühendisliği

Detaylı

KARADENĠZ TEKNĠK ÜNĠVERSĠTESĠ MADEN MÜHENDĠSLĠĞĠ BÖLÜMÜ KAYA MEKANĠĞĠ DERSĠ LABORATUVARI. (2015-2016 Güz Dönemi)

KARADENĠZ TEKNĠK ÜNĠVERSĠTESĠ MADEN MÜHENDĠSLĠĞĠ BÖLÜMÜ KAYA MEKANĠĞĠ DERSĠ LABORATUVARI. (2015-2016 Güz Dönemi) KARADENĠZ TEKNĠK ÜNĠVERSĠTESĠ MADEN MÜHENDĠSLĠĞĠ BÖLÜMÜ KAYA MEKANĠĞĠ DERSĠ LABORATUVARI (2015-2016 Güz Dönemi) KAYA SERTLĠĞĠ BELĠRLEME DENEYĠ (SCHMIDT ÇEKĠCĠ) DETERMINATION OF ROCK HARDNESS TEST ( SCHMIDT

Detaylı

ÜNİTE 5 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI

ÜNİTE 5 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI ÜNİTE 5 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI 1 Rassal Değişken Bir deney ya da gözlemin şansa bağlı sonucu bir değişkenin aldığı değer olarak düşünülürse, olasılık ve istatistikte böyle bir

Detaylı

Tematik Ağ Projesi AEHESIS

Tematik Ağ Projesi AEHESIS Tematik Ağ Projesi AEHESIS Aligning a European Higher Education Structure In Sport Science Spor Bilimleri Eğitimini Avrupa Yükseköğretiminde Uyumlaştırma 3. Yıl Proje Raporu - Özet - 2006 PROJE HAKKINDA

Detaylı

BÖLÜM 1 YAZILIM TASARIMINA GİRİŞ YZM211 YAZILIM TASARIMI. Yrd. Doç. Dr. Volkan TUNALI Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi / Maltepe Üniversitesi

BÖLÜM 1 YAZILIM TASARIMINA GİRİŞ YZM211 YAZILIM TASARIMI. Yrd. Doç. Dr. Volkan TUNALI Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi / Maltepe Üniversitesi BÖLÜM 1 YAZILIM TASARIMINA GİRİŞ YZM211 YAZILIM TASARIMI Yrd. Doç. Dr. Volkan TUNALI Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi / Maltepe Üniversitesi Amaçlar 2 Tasarımın ne olduğunu ve çeşitli tasarım türlerinin

Detaylı