Türkçe Ses Sentezi için Süre Modellenmesi
|
|
- Su Köprülü
- 8 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 Türkçe Ses Sentezi için Süre Modellenmesi Ömer Şayli 1, Levent M. Arslan 1 ve A. Sumru Özsoy 2 Boğaziçi Üniversitesi, Bebek, 80815,İstanbul 1 Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü 2 Batı Dilleri ve Edebiyatı Bölümü {sayliome, arslanle, ozsoys}@boun.edu.tr Özetçe Bu çalışmada, Türkçe ses sentezi için harflerin (seslerin) sürelerini tahmin eden modeller oluşturuldu. Çalışmada modelleri çıkarmak için, yetişkin bir erkeğe ait, 16 khz ve 16-bit te örneklenmiş ve tamamı etiketlenmiş ses kayıtları kullanıldı. Öncelikle kullanılan ses kayıtlarının Türkçe nin ne kadarlık bir kısmını kapsadığı araştırıldı. Üçlü öbekler baz alındığında, kapsamanın %70 dan fazla olduğu görüldü. Harflerin sürelerine etki eden etmenler değişim (varyans) analizi ile bulundu. Seslerin sürelerini tahmin için, harflerin ortalama sürelerini kullanan model ile üçlü öbeklerin ortalama sürelerini kullanan modele ilaveten doğrusal bağlanım modeli denendi. Kayıtlar tüm harfler/modeller için işlendi ve yazıdan sese sentez için bahsedilen modellere dayalı süre tahmin ediciler bulundu. Denenen üç modelde, genel olarak üçlü öbeklerin ortalama sürelerini kullanan modelin en iyi performansı gösterdiği görüldü. Ortalama-süre tahminine dayalı model, basit olmakla beraber bazı harfler için iyi performans gösterdi. İstatistiksel olarak, doğrusal bağlanım modelinin bazı harflerin sürelerinin değişkenliklerinin %80 ninden fazlasını açıklayabildiği görüldü. 1. Giriş İnsan-makina arabağlarının önem kazanmaları ve popüler olmalarıyla son yıllarda çeşitli diller için ses sentezi üzerindeki çalışmalar oldukça büyük bir ivme kazanmıştır. Özellikle İngilizce ve bazı diğer diller için Fransızca, Almanca ve Çince gibi- oldukça başarılı ses sentez uygulamaları geliştirilmiştir. Dilimiz Türkçe için de yapılan başarılı ses sentez uygulamaları [1] bulunmaktadır. Bu uygulamalardaki en büyük eksiklik, henüz tam olarak doğal seslerin üretilememesidir. Prosodi özellikleri olan perde sıklığı, şiddet ayarı, vurgu, entonasyon ile ses süreleri sesin doğallığını etkileyen ve henüz tam olarak modellenememiş ses özellikleridir. Bu çalışmada Türkçe için ele aldığımız etmen Türkçede süre özelliğidir. Süre ile kastedilen, bitiştirmeli sentez sistemlerinde, bitiştirilen parçacıkların süreleridir. Seslerin süre özelliği, oldukça kompleks olup ne tamamen istatiksel etmenlere ne de tamamen grammer özelliklerine (kurallara) bağlıdır [4]. Aksine bunların etkileşimi oldukça karmaşık bir durum meydana getirmektedir. Bu çalışmada, ses süreleri istatistiksel yöntemlerle incelenmiş ve modeller çıkarılmıştır. 2. Kullanılan Veri Tabanı Süre modelleri çıkarılması için, 16 khz ve 16-bit te okunmuş ve etiketlenmiş 7898 (tek başına okunmuş) kelime ve 206 (toplam 1167 kelimeden oluşan) tümce kullanıldı [2]. Okunmuş kelimeler
2 ve tümcelerin Türkçe nin ne kadarını kapsadığı Türkçede en sık geçen üçlü öbeklerin oluşturduğu grup ele alınarak incelendi. Ü. Yapanel in [6] çalışmasında, yaklaşık iki milyon kelime kullanılarak Türkçe de en sık kullanılan üçlü öbekler bulunmuştur. Üçlü öbekleri bir örnekle açıklarsak, /Ali geldi/ tümcesindeki üçlü öbekler /ali/, /liz/, /izg/, /Zge/, /gel/, /eld/, /ldi/, /diz/ dir (Z boşluğu temsil etmekte). En sık geçen üçlü öbeklere göre, okunmuş kelimelerin Türkçe nin %82 sini, okunmuş tümcelerin ise Türkçe nin %76 sını kapsadığı bulundu. Bu veritabanı, bitiştirmeli ses sentezinde kullanılmak için etiketlendi. Dalga biçimlerinin etiketlenmesinde (her harf için sesin dalga biçiminde karşılık gelen kısmın işaretlenmesi) ses sentezi için uygunluk göz önünde bulunduruldu. Uygunluktan kastedilen, ses sentezinde kullanılan parçacıkların bir araya geldiklerinde dalga biçimlerinin uyuşmasıdır. Örneğin, patlamalı seslerde, dalga biçimde görünen yüksek şiddetli kısma ilaveten önceki düşük şiddetli bölüm de etikete dahil edilmektedir. 3. Harf Sürelerini Etkileyen Etmenlerin Bulunması Giriş kısmında da belirtildiği gibi, harf sürelerinini etkileyen bir çok etmen bulunmaktadır. Diğer bazı diller için yapılan çalışmalarda, harf sürelerini etkileyen temel etmenlerin şunlar olduğu bulunmuştur: harfin kimliği, harfin çevresindeki harflerin kimliği, harfin geçtiği kelimenin önemi (ne kadar yeni bilgi taşıdığı), harfin kelime ve tümce içindeki pozisyonu (baş, orta ve son gibi), konuşma hızı, vurgu ve entonasyon. Harf sürelerini etkileyen diğer bazı etmenler olmakla beraber, bunların etkileri bu etmenlere göre daha az ve belirsizdir. Amerikan ingilizcesinde, yukarıdaki etmenlerin ünlülerdeki süre değişiminin %94 ünü açıklayabildiği gösterilmiştir [5]. Bu olguladan hareketle, eldeki veritabanı her harf için aşağıdaki etmenleri bulmak üzere işlendi; 1) Sesin kelime içindeki pozisyonu (baş-orta-son olmak üzere 3 düzey) 2) Sesin tümce içindeki pozisyonu (baş-orta-son olmak üzere 3 düzey) ( için) 3) Sesten önceki ve sonraki ünsüz tipi (21+21 düzey) 4) Sesten önceki ve sonraki ünlü tipi (8+8 düzey) 5) Sesin içinde bulunduğu hece tipi (açık/kapalı olmak üzere 2 düzey) 6) Sesin içinde bulunduğu hece örüntüsü (10 düzey) 7) deki kelime sayısı (7 düzey) ( için) Elimizde şu an için yazıdan ve dalga biçiminden insan yardımı olmaksızın otomatik olarak konuşma hızı, vurgu ve entonasyon bilgisini bulabilecek araçlar olmadığından bu etmenler incelemeye dahil edilemedi. Yukarda bulunan etmenlerin harflerin sürelerini etkileyip etkilemediği değişinti (varyans) analizi yardımıyla araştırıldı. Bu analiz sonucu, 0.05 anlamlılık seviyesine göre tek-kelime nda tüm etmenlerin harf sürelerini etkilediği ortaya çıktı. nda ise, süreyi etkilemeyen etmen düzeyleri yalnızca ünlüler için ünlü harften önceki ve sonraki ünlüler olduğu görüldü [3]. 4. Süre Modelleme Eldeki veritabanının yeterince iyi kapsama sağladığı görüldükten ve harf sürelerini etkileyen etmenlerin bulunmasından sonra model çıkarma safhasına geçildi. Süre tahmini için denenen ilk model harflerin ortalama sürelerini kullanan modeldir. Veritabanı kullanılarak her harfin ortalama süresi bulunmuştur. Diğer ortalama süreye dayalı model, üçlü öbeklerin ortalama sürelerini kullanmaktadır. Üçlü öbeklerin ortalama sürelerini kullanan model, her ne kadar ortalama süre kullanıyor olsa da, üçlü öbeğin ortasındaki harf için komşu iki harfin bilgisini de kendiliğinden
3 içermektedir. Türkçe de en sık geçen 5000 üçlü öbeğin, veritabanı kullanılarak ortalama süreleri bulunmuştur. Ayrıca harf sürelerini tahmin için doğrusal bağlanım modeli uygulandı. bağlanım modelini, modeli çıkarılacak harfi ile temsil edersek, βˆ y = Xβ (1) T 1 T = (X X ) (X y ) (2) şeklinde göstermek mümkündür. Burada y vektörü harflerin süre değerlerini, X harfin vektörde geçen süreyi aldığı kelimedeki/tümcedeki etmen düzey değerlerini, β doğrusal bağlanım katsayı değerlerini, Sesin süresini etkilediği varsayılan ve βˆ veritabanıyla bulunan doğrusal bağlanım katsayı tahminlerini ifade etmektedir. X vektörüne kodlanan etmenler, harflerin sürelerine etki ettiği saptanan etmenlerdir. Fakat etmenlerin çarpım şeklinde etkileşimleri modele dahil edilmemiştir. Eldeki veritabanıyla, her harf için denklem (2) ile doğrusal bağlanım katsayı tahminleri elde edilmiştir. bağlanım modelinin verideki değişimin ne kadarını açıkladığı R 2 istatistik değeri ile bulunmaktadır. 5. Sonuçlar Uygulanan üç modeli kıyaslamak için ortalama hata yüzdeleri kullanıldı. Her harf için, ortalama hata yüzdesi denklem (3) e göre hesaplandı. Harfi, hesaplanan ortalama hata yüzdesini Y ile temsil edersek, ortalama hata yüzde bulma denklemi şu şekildedir; Gerçek Süre - Tahmin Y = Ortalama *100 (3) Gerçek Süre Ünlüler ve ünsüzler için hata yüzde hesapları, denenen üç model ve iki ortam için tablo 1, 2.1 ve 2.2 de belirtilmektedir. Ortalama hata yüzdeleri modeller için %10 ile %54 arasında değişmektedir. Harflerin ortalama süresini kullanan modelin ortalama hata yüzdesi ünlülerde %22 ile %50 arasında, ünsüzlerde ise %16 ile %54 arasındadır. Bu model oldukça basit olmakla beraber, hata yüzde performansı bazı harfler için iyidir (/ş/ için tümce nda %16). Basitliği diğer modellere göre avantaj oluşturmaktadır. Üçlü öbeklerin ortalama sürelerini kullanan modelin performansı diğer iki modeli çoğu yerde geçmektedir. Yalnızca tek kelime nda ünlülerin süre tahmininde doğrusal bağlanım modeli daha iyi sonuç vermektedir. Fakat şunu belirtmek gerekir ki, üçlü öbekler kullanılarak her harf için süre tahmini yapılamamaktadır, yalnızca veritabanında karşılığı olanlar için yapılmaktadır. Bu yüzden denklem (3) kullanılarak hata yüzdesi hesaplanırken, her veri kullanılmamıştır üçlü öbek modelinde. bağlanım modelinin ortalama hata yüzdesi üçlü öbek modeline yakındır ve her girilen yazı için süre tahmini yapılabilmektedir. Bu modelin karmaşıklığı da üçlü öbek modeline göre azdır çünkü süre tahmini için tek gereken yalnızca doğrusal bağlanım katsayı tahminlerinin veritabanında saklanmasıdır. Bu da üçlü öbekleri saklamak için gereken yere göre oldukça azdır. Tablo 4.1 ve 4.2 de seslerin süre değişimlerinin ne kadarının doğrusal bağlanım modeliyle açıklanabildiği R 2 istatistik değerleri verilerek belirtilmiştir. Pratik olarak, 0.75 in altındaki değerler için doğrusal bağlanım modelinin başarılı olduğu söylenemez. Çoğu harf için R 2 değeri bu değerin
4 altındadır. Denediğimiz doğrusal bağlanım modeli etmenlerin etkileşimini (çarpımları) içermemektedir. Bu etkileşimlerin de eklenmesi halinde doğrusal bağlanım modelinin başarısının artacağı düşünülmektedir. Tüm etmenler göz önüne alındığında, doğrusal bağlanım modeli her durum içim süre tahmini yapabilmesi ve hata yüzdesinin az olmasından dolayı en iyi model seçilebilir. Harflerin süre tahmini için halen yeni modeller geliştirilmeye çalışılmaktadır. Bu çalışmanın ilginç sonuçlarından biri de Türkçede ünlülerin ve ünsüzlerin özelliklerinin bulunmasında süre bilgisinin kullanılabileceğini gösterilmesi oldu [3]. Tablo 1. Ünlüler için elde edilen hata yüzdeleri Ortam Model a e ı i o ö u ü Harf ortalama Üçlü öbek Kelime Ortamı Harf ortalama Üçlü öbek Tablo 2.1 Ünsüzler (b-k) için elde edilen hata yüzdeleri Ortam Model b c ç d f g ğ h j k Harf ortalama Üçlü öbek Kelime Ortamı Harf ortalama Üçlü öbek Tablo 2.2 Ünsüzler (l-z) için elde edilen hata yüzdeleri Ortam Model l m n P r s ş t v y z Harf kelime ortalama Üçlü öbek Harf ortalama Üçlü öbek
5 Tablo 3 Ünlüler için elde edilen R 2 değerleri a e ı i o ö u ü kelime kelime Tablo 4.1 Ünsüzler (b-m) için elde edilen R 2 değerleri b c ç d f g ğ h j k l m Tablo 4.2 Ünsüzler (n-z) için elde edilen R 2 değerleri n p r s ş t v y z kelime Kaynakça [1] Arslan, L. M., Sürekli Konuşma Tanıma ve Konuşma Sentezi Uygulamalarında En Uygun Fonetik Dizgenin Otomatik Seçimi, S.İ.U. Konferansı, Bilkent, Ankara, Haziran, [2] GVZ Ses nolojileri Yazılım Hizmetleri A.Ş., [3] Şayli, Ö., Duration Modelling for Turkish Text-to-Speech Synthesis, Yüksek Lisans Tez Çalışması, Boğaziçi Üniversitesi. [4] Van Santen, J., ''Chapter 5: Timing'', Multilingual Text-to-Speech Synthesis: The Bell Labs Approach, Kluwer Academic Publishers, Richard Sproat, editör, s , [5] Van Santen, J.P.H., Contextual Effects on Vowel Duration, Speech Communication, Cilt 11, s , [6] Yapanel, Ü., Garbage Modeling Techniques for a Turkish Keyword Spotting System, Yüksek Lisans Tezi, Boğaziçi Üniversitesi, 2000.
Biyo-Medikal Mühendisliği Enstitüsü. Bbatı Dilleri ve Edebiyatı Bölümü. Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü {sayliome, arslanle}@boun.edu.
Şayli, Ö., Levent M. Arslan and A. Sumru Özsoy, Türkçe'de Ses Sürelerine Etki Eden Etmenler ve Etkileri (Factors Effecting Durations of Turkish Phonemes and Their Effects), XVII. Dilbilim Kurultayı, Anadolu
DetaylıTürkçe de Ünlülerin Formant Analizi
Türkçe de Ünlülerin Formant Analizi Oytun Türk*, Ömer Şayli**, A. Sumru Özsoy***, Levent M. Arslan* Boğaziçi Üniversitesi *Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü **Biyomedikal Mühendisliği Enstitüsü ***Batı
DetaylıTürkçe de Ünlülerin FormantĐncelemesi
Türk, O., Şayli, Ö., Özsoy, S., Arslan, L., Türkçede Ünlülerin Formant Frekans Đncelemesi, 18. Ulusal Dilbilim Kurultayı, Ankara Üniversitesi, 20-21 Mayıs 2004 (Sözel sunum) Türkçe de Ünlülerin FormantĐncelemesi
DetaylıÖmer Şayi i ve Levent M. A ıslan Boğaziçi Üniversitesi
Türkçe deki sesierin süre özellikleri Ömer Şayi i ve Levent M. A ıslan Boğaziçi Üniversitesi Durations of the Tıırkish phonemes are investigated in t'nis study using the high quality digital records of
DetaylıDoğan Can, Murat Saraçlar. Bebek, İstanbul. 9 Mart, 2009
Türkçe Haber Bültenlerinin Açık Kaynak Yazılımlar ile Yazılandırılması Doğan Can, Murat Saraçlar Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü Boğaziçi Üniversitesi Bebek, İstanbul 9 Mart, 2009 Bir Bakışta GDSKT
DetaylıKorelasyon, Korelasyon Türleri ve Regresyon
Korelasyon, Korelasyon Türleri ve Regresyon İçerik Korelasyon Korelasyon Türleri Korelasyon Katsayısı Regresyon KORELASYON Korelasyon iki ya da daha fazla değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi gösterir.
DetaylıPROJE ADI: TEKRARLI PERMÜTASYONA BİNOM LA FARKLI BİR BAKIŞ
PROJE ADI: TEKRARLI PERMÜTASYONA BİNOM LA FARKLI BİR BAKIŞ PROJENİN AMACI: Projede, permütasyon sorularını çözmek genellikle öğrencilere karışık geldiğinden, binom açılımı kullanmak suretiyle sorulara
DetaylıİÇİNDEKİLER ÖNSÖZ Bölüm 1 KÜMELER Bölüm 2 SAYILAR
İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ III Bölüm 1 KÜMELER 11 1.1. Küme 12 1.2. Kümelerin Gösterimi 13 1.3. Boş Küme 13 1.4. Denk Küme 13 1.5. Eşit Kümeler 13 1.6. Alt Küme 13 1.7. Alt Küme Sayısı 14 1.8. Öz Alt Küme 16 1.9.
DetaylıÖğr. Elemanı: Dr. Mustafa Cumhur AKBULUT
Ünite 10: Regresyon Analizi Öğr. Elemanı: Dr. Mustafa Cumhur AKBULUT 10.Ünite Regresyon Analizi 2 Ünitede Ele Alınan Konular 10. Regresyon Analizi 10.1. Basit Doğrusal regresyon 10.2. Regresyon denklemi
DetaylıMAK1010 MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BİLGİSAYAR UYGULAMALARI
.. MAK MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BİLGİSAYAR UYGULAMALARI Polinom MATLAB p=[8 ] d=[ - ] h=[ -] c=[ - ] POLİNOMUN DEĞERİ >> polyval(p, >> fx=[ -..9 -. -.9.88]; >> polyval(fx,9) ans =. >> x=-.:.:.; >> y=polyval(fx,;
DetaylıSESBİLİM ÇALIŞMALARI. Prof. Dr. İclâl ERGENÇ
SESBİLİM ÇALIŞMALARI Prof. Dr. İclâl ERGENÇ SESBİLİM ve SESBİLGİSİ ALANINDAKİ ÖNCÜ ÇALIŞMALAR Prof. Dr. NECİP ÜÇOK Seslerin fizyolojik açıdan çıkış biçimleri ve ses dizgesindeki konumlanışlarını betimlenmesi»
Detaylı2.1 Gri Düzey Eş Oluşum Matrisi ( GLCM) Gri düzey eş oluşum matrisi Haralick tarafından öne sürülmüştür [1]. Đstatistiksel doku analizi yöntemidir.
ÇELĐK YÜZEYLERĐN SINIFLANDIRILMASI * Cem ÜNSALAN ** Aytül ERÇĐL * Ayşın ERTÜZÜN *Boğaziçi Üniversitesi, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü unsalan@boun.edu.tr **Boğaziçi Üniversitesi, Endüstri Mühendisliği
DetaylıOkut. Yüksel YURTAY. İletişim : (264) Sayısal Analiz. Giriş.
Okut. Yüksel YURTAY İletişim : Sayısal Analiz yyurtay@sakarya.edu.tr www.cs.sakarya.edu.tr/yyurtay (264) 295 58 99 Giriş 1 Amaç : Mühendislik problemlerinin bilgisayar ortamında çözümünü mümkün kılacak
DetaylıDers Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS. Güç Elektroniği I EEE441 7 3+0 3 5
DERS BİLGİLERİ Ders Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS Güç Elektroniği I EEE441 7 3+0 3 5 Ön Koşul Dersleri Dersin Dili Dersin Seviyesi Dersin Türü İngilizce Lisans Seçmeli / Yüz Yüze Dersin
DetaylıTOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi İKT351 Ekonometri I, Dönem Sonu Sınavı
TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi Öğr. Gör.: Yrd. Doç. Dr. A. Talha YALTA Ad, Soyad: Açıklamalar: Bu sınav toplam 100 puan değerinde 4 sorudan oluşmaktadır. Sınav süresi 90 dakikadır ve tüm soruların
DetaylıFORMÜLLER VE FONKSİYONLAR
C FORMÜLLER VE FONKSİYONLAR Konuya Hazırlık 1. Excel de formül kullanmanın faydalarını açıklayınız. Formüller, bir sayfadaki verileri kullanarak işlem yapan denklemlerdir. Bir formülde, aynı sayfadaki
DetaylıProjenin Adı: İstatistik yardımıyla YGS ye hazırlık için soru çözme planlaması
Projenin Adı: İstatistik yardımıyla YGS ye hazırlık için soru çözme planlaması Projenin Amacı : YGS de başarılı olmak isteyen bir öğrencinin, istatistiksel yöntemler çerçevesinde, sınavda çıkan soru sayısını,
DetaylıMOCKUS HİDROGRAFI İLE HAVZA & TAŞKIN MODELLENMESİNE BİR ÖRNEK: KIZILCAHAMAM(ANKARA)
MOCKUS HİDROGRAFI İLE HAVZA & TAŞKIN MODELLENMESİNE BİR ÖRNEK: KIZILCAHAMAM(ANKARA) Tunç Emre TOPTAŞ Teknik Hizmetler ve Eğitim Müdürü, Netcad Yazılım A.Ş. Bilkent, Ankara, Öğretim Görevlisi, Gazi Üniversitesi,
DetaylıCEVAPLAR. n = n 1 + n 2 + n 3 + n 4 + n 5 + n 6 + n 7 = = 11 dir.
T C S D Ü M Ü H E N D İ S L İ K F A K Ü L T E S İ - M A K İ N A M Ü H E N D İ S L İ Ğ İ B Ö L Ü M Ü MAK-307 OTM317 Müh. İstatistik İstatistiği ÖĞRENCİNİN: ADI - SOYADI ÖĞRETİMİ NOSU İMZASI 1.Ö 2.Ö A B
DetaylıTahminleme Yöntemleri-2
PAU ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ IENG 318 - Üretim Planlama ve Kontrolü 1 Tahminleme Yöntemleri-2 İçerik 1. Mevsimsel Değişim Bazlı Teknik 2. Box-Jenkins Modelleri 3. Tahmin Yöntemlerini Uygulamada Dikkat Edilmesi
DetaylıORTAÖĞRETİME ÖĞRETMEN YETİŞTİRMEDE "MESLEK BİLGİSİ" BAKIMINDAN FEN-EDEBİYAT VE EĞİTİM FAKÜLTELERİNİN ETKİLİLİĞİ
ORTAÖĞRETİME ÖĞRETMEN YETİŞTİRMEDE "MESLEK BİLGİSİ" BAKIMINDAN FEN-EDEBİYAT VE EĞİTİM FAKÜLTELERİNİN ETKİLİLİĞİ Prof. Dr. Nuray SENEMOĞLU ve Prof. Dr. Durmuş Ali ÖZÇELİK Eğitim, geçerli öğrenmeleri oluşturma
DetaylıYAPAY SİNİR AĞI KULLANARAK DEPREM EĞİLİMİNİN KESTİRİMİ. Umut FIRAT
YAPAY SİNİR AĞI KULLANARAK DEPREM EĞİLİMİNİN KESTİRİMİ Umut FIRAT ufirat@yahoo.com Öz: Depremler yeryüzünde en çok yıkıma neden olan doğal afetlerdir. Bu durum, depremlerin önceden tahmin edilmesi fikrini
DetaylıİÇİNDEKİLER. ÖN SÖZ.v ÖZ GEÇMİŞ vii I. BÖLÜM İLK OKUMA VE YAZMA ÖĞRETİMİNİN TARİHSEL GELİŞİMİ 1
İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ.v ÖZ GEÇMİŞ vii I. BÖLÜM İLK OKUMA VE YAZMA ÖĞRETİMİNİN TARİHSEL GELİŞİMİ 1 İlk Okuma ve Yazma Öğretiminin Tarihsel Gelişimi... 1 İlk Okuma ve Yazma Öğretiminde Kullanılan Öğretim Yöntemlerine
DetaylıBIP116-H14-1 BTP104-H014-1
VERİ YAPILARI VE PROGRAMLAMA (BIP116) Yazar: Doç.Dr.İ.Hakkı.Cedimoğlu SAKARYA ÜNİVERSİTESİ Adapazarı Meslek Yüksekokulu Bu ders içeriğinin basım, yayım ve satış hakları Sakarya Üniversitesi ne aittir.
DetaylıFirst Discoveries Seviyesi Kullanım Kılavuzu
First Discoveries Seviyesi Kullanım Kılavuzu FIRST DİSCOVERİES SEVİYESİNE HOŞ GELDİNİZ FIRST DISCOVERIES-BAŞLANGIÇ First Discoveries, seviyesine ulaşmak için ComLearning Online English ana sayfasından
DetaylıBilgisayar Destekli Eğitimin Gelişimi ve Kuramsal Dayanakları
Bilgisayar Destekli Eğitimin Gelişimi ve Kuramsal Dayanakları Bir Önceki Ders Çağdaş Eğitim Gereksinimleri Bilgisayarların Eğitime Girişi Bilgisayarların Eğitime Etkisi Öğrencinin ve Öğretmenin Değişen
DetaylıTek Değişkenli Optimizasyon OPTİMİZASYON. Gradient Tabanlı Yöntemler. Bisection (İkiye Bölme) Yöntemi
OPTİMİZASYON Gerçek hayatta, çok değişkenli optimizasyon problemleri karmaşıktır ve nadir olarak problem tek değişkenli olur. Bununla birlikte, tek değişkenli optimizasyon algoritmaları çok değişkenli
DetaylıDoğu Anadolu Bölgesi'ndeki Bazı İllerin Hava Şartları ve Rüzgar Gücünün Modellenmesi
Tesisat Mühendisliği Dergisi Sayı: 89, s. 58-64, 2005 Doğu Anadolu Bölgesi'ndeki Bazı İllerin Hava Şartları ve Rüzgar Gücünün Modellenmesi Ebru KAVAK AKPINAR* Yaşar BİÇER BeytuIIah ERDOĞAN Özet Bu çalışmada,
DetaylıYeni Sınav Sistemi. Yeni Sınav Sistemi (YGS-LYS) 1-YGS (YÜKSEKÖĞRETİME GEÇİŞ SINAVI) Sevgili Öğrenciler:
Sevgili Öğrenciler: Yeni Sınav Sistemi 2010 Yılında uygulanacak yeni ÖSS sistemi konusunda sizi bilgilendirmek için bu kitapçığı hazırladık. SAY, EA, SÖZ, DİL puan türlerindeki sayı ve içerik olarak artışları,
DetaylıFiziksel Veritabanı Modelleme
Fiziksel Veritabanı Modelleme Fiziksel Veritabanı VTYS, verileri yan bellekte tutar. Bu yüzden VTYS lerde sıklıkla READ (yan bellekten okuma) ve WRITE (yan belleğe yazma) işlemi meydana gelir. READ ve
DetaylıİSTATİSTİK EXCEL UYGULAMA
İSTATİSTİK EXCEL UYGULAMA EXCEL UYGULAMA Bu bölümde Excel ile ilgili temel bilgiler sunulacak ve daha sonra İstatistiksel Uygulamalar hakkında bilgi verilecektir. İşlenecek Konular: Merkezi eğilim Ölçüleri
DetaylıAlgoritmalar. Arama Problemi ve Analizi. Bahar 2016 Doç. Dr. Suat Özdemir 1
Algoritmalar Arama Problemi ve Analizi Bahar 2016 Doç. Dr. Suat Özdemir 1 Arama Problemi Sıralama algoritmaları gibi arama algoritmaları da gerçek hayat bilgisayar mühendisliği problemlerinin çözümünde
DetaylıVERİ TABANI I. Yrd.Doç.Dr. İlker ÜNAL. Teknik Bilimler Meslek Yüksekokulu
VERİ TABANI I Yrd.Doç.Dr. İlker ÜNAL Teknik Bilimler Meslek Yüksekokulu Veri Tabanı Bileşenleri Tablolar : Veritabanının temel nesnesi tablolardır. Bilgilerin asıl tutulduğu yer tablodur. Diğer veritabanı
DetaylıİÇİNDEKİLER 1: DİL VE DÜŞÜNCE ARASINDAKİ İLİŞKİ...
İÇİNDEKİLER Bölüm 1: DİL VE DÜŞÜNCE ARASINDAKİ İLİŞKİ... 1 1.1. Bir İleti Kodu Olarak Dil... 1 1.1.1. Dilin Bireysel ve Toplumsal Yönü / Uzlaşımsal Niteliği... 4 1.1.2. Dilin Yapısal Yönü / Dizge Olma
DetaylıANADOLU ÜNİVERSİTESİ. ENM317 Mühendislik İstatistiği İSTATİSTİKSEL TAHMİN Prof. Dr. Nihal ERGİNEL
ANADOLU ÜNİVERSİTESİ ENM317 Mühendislik İstatistiği İSTATİSTİKSEL TAHMİN Prof. Dr. Nihal ERGİNEL İSTATİSTİKSEL TAHMİN Örnekten anakütle parametrelerinin tahmin edilmesidir. İki tür tahminleme yöntemi vardır:
DetaylıKADIN VE TOPLUMSAL CİNSİYET ARAŞTIRMALARI DERGİSİ
KADIN VE TOPLUMSAL CİNSİYET ARAŞTIRMALARI DERGİSİ YAZIM KURALLARI SAYFA YAPISI Cilt Payı: Cilt payı: 0 cm (Sol) Kenar Boşlukları: Üst-Alt-Sağ-Sol: 2 cm Kağıt: Letter, Genişlik 21.5 cm, Yükseklik 28 cm
DetaylıEXCEL DE ARİTMETİKSEL İŞLEMLER
EXCEL DE ARİTMETİKSEL İŞLEMLER Toplama İşlemi. Bu İşlemleri yapmadan önce ( toplama- Çıkarma Çarpma-Bölme ve formüllerde) İlk önce hücre İçerisine = (Eşittir) işareti koyman gerekir. KDV HESAPLARI ÖRNEK;
DetaylıBAŞAK ÇOBAN MERVE SARITAŞ AZİME AKÇAÖZ BÜŞRA AYDEMİR
VERİ MADENCİLİĞİ İSİMLER BAŞAK ÇOBAN MERVE SARITAŞ AZİME AKÇAÖZ BÜŞRA AYDEMİR MOLEKÜLER BİYOLOJİ ve GENETİK GEBZE TEKNİK ÜNİVERSİTESİ ARALIK 2015 İçindekiler ÖZET... iii 1.GİRİŞ... 1 1.1 Veri Ambarı, Veri
DetaylıSiirt Üniversitesi Eğitim Fakültesi. Halil Coşkun ÇELİK
Siirt Üniversitesi Eğitim Fakültesi Halil Coşkun ÇELİK 15 Mayıs 2008 Hemen hemen her bilim alanındaki gelişmeler, yapılmış sistematik araştırmaların katkılarına bağlıdır. Bu yüzden genel olarak araştırma,
Detaylıİçindekiler. İçindekiler... vii 1. BÖLÜM SES TEMELLİ CÜMLE YÖNTEMİ VE YAPILANDIRMACILIK. Yrd. Doç. Dr. Meral GÖZÜKÜÇÜK
İçindekiler Önsöz... iii İçindekiler... vii 1. BÖLÜM SES TEMELLİ CÜMLE YÖNTEMİ VE YAPILANDIRMACILIK Yrd. Doç. Dr. Meral GÖZÜKÜÇÜK Giriş... 1 Dil ve Anadili Tanımı... 2 Türkçenin Özellikleri... 4 İlkokul
DetaylıÜst düzey dillerden biri ile yazılmış olan bir programı, makine diline çeviren programa derleyici denir. C++ da böyle bir derleyicidir.
İST 205 Bilgisayar Programlama III C Programlamaya Giriş ve Matematiksel-İstatistiksel Uygulamalar Y.Doç.Dr. Levent Özbek Ankara Üniversitesi Fen Fakültesi İstatistik Bölümü Tel: 0.312.2126720/1420 ozbek@science.ankara.edu.tr
DetaylıBu bölümde Coulomb yasasının bir sonucu olarak ortaya çıkan Gauss yasasının kullanılmasıyla simetrili yük dağılımlarının elektrik alanlarının çok
Gauss Yasası Bu bölümde Coulomb yasasının bir sonucu olarak ortaya çıkan Gauss yasasının kullanılmasıyla simetrili yük dağılımlarının elektrik alanlarının çok daha kullanışlı bir şekilde nasıl hesaplanabileceği
DetaylıPARÇACIK SÜRÜ OPTİMİZASYONU BMÜ-579 METASEZGİSEL YÖNTEMLER YRD. DOÇ. DR. İLHAN AYDIN
PARÇACIK SÜRÜ OPTİMİZASYONU BMÜ-579 METASEZGİSEL YÖNTEMLER YRD. DOÇ. DR. İLHAN AYDIN 1995 yılında Dr.Eberhart ve Dr.Kennedy tarafından geliştirilmiş popülasyon temelli sezgisel bir optimizasyon tekniğidir.
DetaylıOtomatik Düzelt. Otomatik düzelt penceresinin anlatılması. Otomatik Düzelt penceresine iki yoldan ulaşabiliriz.
Otomatik Düzelt Otomatik düzelt penceresinin anlatılması OTOMATİK DÜZELT Otomatik Düzelt penceresine iki yoldan ulaşabiliriz. 1. Microsoft Office Düğmesi > Word Seçenekleri > Yazım Denetleme > Otomatik
DetaylıAKARSULARDA KİRLENME KONTROLÜ İÇİN BİR DİNAMİK BENZETİM YAZILIMI
AKARSULARDA KİRLENME KONTROLÜ İÇİN BİR DİNAMİK BENZETİM YAZILIMI *Mehmet YÜCEER, **Erdal KARADURMUŞ, *Rıdvan BERBER *Ankara Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Kimya Mühendisliği Bölümü Tandoğan - 06100
DetaylıTEMEL EĞİTİMDEN ORTAÖĞRETİME GEÇİŞ ORTAK SINAV BAŞARISININ ÇEŞİTLİ DEĞİŞKENLER AÇISINDAN İNCELENMESİ
T.C. MİLLÎ EĞİTİM BAKANLIĞI ÖLÇME, DEĞERLENDİRME VE SINAV HİZMETLERİ GENEL MÜDÜRLÜĞÜ VERİ ANALİZİ, İZLEME VE DEĞERLENDİRME DAİRE BAŞKANLIĞI TEMEL EĞİTİMDEN ORTAÖĞRETİME GEÇİŞ ORTAK SINAV BAŞARISININ ÇEŞİTLİ
DetaylıTÜRKÇE MODÜLÜ BİREYSEL EĞİTİM PLANI (TÜRKÇE DERSİ) (1.ÜNİTE) GÜZEL ÜLKEM TÜRKİYE
(1.ÜNİTE) GÜZEL ÜLKEM TÜRKİYE KISA DÖNEMLİ MATERYAL YÖNTEM- i doğru kullanır. 1 2 3 4 Söylenen sözcüğü tekrar eder. Gösterilen ve söylenen nesnenin adını söyler. Gösterilen nesnenin adını söyler. Resmi
DetaylıT. C. TRAKYA ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER DERGİSİ YAYIN İLKELERİ
T. C. TRAKYA ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER DERGİSİ YAYIN İLKELERİ T.Ü. Sosyal Bilimler Dergisi nde, aşağıda belirtilen şartlara uyan eserler yayınlanır. 1. Makalelerin, Trakya Üniversitesi Sosyal Bilimler
DetaylıDİNAMİK - 2. Yrd. Doç. Dr. Mehmet Ali Dayıoğlu. Ankara Üniversitesi Ziraat Fakültesi. Tarım Makinaları ve Teknolojileri Mühendisliği Bölümü
DİNAMİK - 2 Yrd. Doç. Dr. Mehmet Ali Dayıoğlu Ankara Üniversitesi Ziraat Fakültesi Tarım Makinaları ve Teknolojileri Mühendisliği Bölümü http://acikders.ankara.edu.tr/course/view.php?id=190 2. HAFTA Kapsam:
DetaylıGANTT ÇİZELGESİ PERT DİYAGRAMI
GANTT ÇİZELGESİ PERT DİYAGRAMI SİSTEM ANALİZİ VE TASARIMI DERSİ YILDIZ TEKNIK ÜNIVERSITESI BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ 1 Gantt Çizelgesi... 2 Giriş... 2 Faaliyetler Arası Öncelik İlişkisi... 3 Kritik Yol...
DetaylıR ile Programlamaya Giriş ve Uygulamalar
R ile Programlamaya Giriş ve Uygulamalar İçerik R ye genel bakış R dili R nedir, ne değildir? Neden R? Arayüz Çalışma alanı Yardım R ile çalışmak Paketler Veri okuma/yazma İşleme Grafik oluşturma Uygulamalar
DetaylıFTR 331 Ergonomi. yrd. doç. dr. emin ulaş erdem
FTR 331 Ergonomi yrd. doç. dr. emin ulaş erdem ERGONOMİDE KULLANILAN MODELLER Modelleme, farklı öğeler arasındaki ilişkilerin tanımlanmasında kullanılan bir yöntemdir. Modeller, kullanıldıkları alanlara
DetaylıBKİ farkı Standart Sapması (kg/m 2 ) A B BKİ farkı Ortalaması (kg/m 2 )
4. SUNUM 1 Gözlem ya da deneme sonucu elde edilmiş sonuçların, rastlantıya bağlı olup olmadığının incelenmesinde kullanılan istatistiksel yöntemlere HİPOTEZ TESTLERİ denir. Sonuçların rastlantıya bağlı
DetaylıPROSTEEL 2015 STATİK RAPORU
PROSTEEL 2015 STATİK RAPORU Bu rapor çelik yapıların yaygınlaşması anlamında yarışma düzenleyerek önemli bir teşvik sağlayan Prosteel in 2016 Çelik Yapı Tasarımı Öğrenci Yarışması için hazırlanmıştır.
DetaylıTANIMLAYICI İSTATİSTİKLER
TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER Tanımlayıcı İstatistikler ve Grafikle Gösterim Grafik ve bir ölçüde tablolar değişkenlerin görsel bir özetini verirler. İdeal olarak burada değişkenlerin merkezi (ortalama) değerlerinin
DetaylıDers Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS. Veri Organizasyonu ve Yönetimi BIL303 5 3+0 3 5
DERS BİLGİLERİ Ders Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS Veri Organizasyonu ve Yönetimi BIL303 5 3+0 3 5 Ön Koşul Dersleri Dersin Dili Dersin Seviyesi Dersin Türü Türkçe Lisans Zorunlu / Yüz
DetaylıDeprem Merkezi Bulma Uygulamasının JDL İş Akışları ile Paralelleştirilmesi
Deprem Merkezi Bulma Uygulamasının JDL İş Akışları ile Paralelleştirilmesi M.Yilmazer, R. Arikan, M. S. Geden, C. Ozturan, B. Bektas Bogazici University İÇERİK Giriş Deprem Merkezi Bulma Yöntemi Paralelleştirme
Detaylı6. DENEY Alternatif Akım Kaynağı ve Osiloskop Cihazlarının Kullanımı
6. DENEY Alternatif Akım Kaynağı ve Osiloskop Cihazlarının Kullanımı Deneyin Amacı: Osiloskop kullanarak alternatif gerilimlerin incelenmesi Deney Malzemeleri: Osiloskop Alternatif Akım Kaynağı Uyarı:
DetaylıDers Adı : TÜRK DİLİ I: SES VE YAPI BİLGİSİ Ders No : Teorik : 2 Pratik : 0 Kredi : 2 ECTS : 3. Ders Bilgileri.
Image not found http://bologna.konya.edu.tr/panel/images/pdflogo.png Ders Adı : TÜRK DİLİ I: SES VE YAPI BİLGİSİ Ders No : 03040004 Teorik : Pratik : 0 Kredi : ECTS : 3 Ders Bilgileri Ders Türü Öğretim
DetaylıLYS ye başvurmak için geçmemiz gereken baraj puan kaçtır? Geçtiğimiz baraj puanına uygun LYS ye mi katılmamız gerekir?
SIKÇA SORULAN SORULAR LYS ye başvurmak için geçmemiz gereken baraj puan kaçtır? Geçtiğimiz baraj puanına uygun LYS ye mi katılmamız gerekir? LYS ye başvurmak için, adayın YGS de hesaplanan 6 puandan herhangi
DetaylıİÇİNDEKİLER BİRİNCİ BÖLÜM BİLGİSAYARDA BELGE AÇMAK VE TEMEL İŞLEMLER YAPMAK
İÇİNDEKİLER BİRİNCİ BÖLÜM BİLGİSAYARDA BELGE AÇMAK VE TEMEL İŞLEMLER YAPMAK 1. BELGE İŞLEMLERİ... 1 1.1. Arayüz ve Görünüm Ayarları... 1 1.1.1. Genel Görünüm... 1 1.1.2. Belge Görünümleri... 2 1.1.3. Yakınlaştırma...
DetaylıGenel olarak test istatistikleri. Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri Dağılım (Yayılma) Ölçüleri. olmak üzere 2 grupta incelenebilir.
4.SUNUM Genel olarak test istatistikleri Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri Dağılım (Yayılma) Ölçüleri olmak üzere 2 grupta incelenebilir. 2 Ranj Çeyrek Kayma Çeyrekler Arası Açıklık Standart Sapma Varyans
Detaylıwww.bulutyayinlari.com TÜM DERSLER SORU BANKALARI BLT 1. SINIF TÜM DERSLER S.B. (Yeni) 17,50 BLT 2. SINIF TÜM DERSLER S.B. (Yeni) 43,00 BLT 3. SINIF TÜM DERSLER S.B. (Yeni) 45,00 BLT 4. SINIF TÜM DERSLER
DetaylıYÜZEYSULARI ÇALIŞMA GRUBU
1/23 HEDEFLER Mühendislerimiz ve akademisyenlerimiz ile birlikte gelişmiş yöntem ve teknikleri kullanarak; su kaynaklarımızın planlama, inşaat ve işletme aşamalarındaki problemlere çözüm bulmak ve bu alanda
DetaylıİNTERNET TARAYICISI ÜZERİNDE ÇALIŞABİLEN ELEKTRİK TALEP TAHMİNİ ANALİZ PROGRAMI
TMMOB TÜRKİYE VI. ENERJİ SEMPOZYUMU - KÜRESEL ENERJİ POLİTİKALARI VE TÜRKİYE GERÇEĞİ İNTERNET TARAYICISI ÜZERİNDE ÇALIŞABİLEN ELEKTRİK TALEP TAHMİNİ ANALİZ PROGRAMI Barış Sanlı Dünya Enerji Konseyi Türk
DetaylıDeney 1: Transistörlü Yükselteç
Deneyin Amacı: Deney 1: Transistörlü Yükselteç Transistör eşdeğer modelleri ve bağlantı şekillerinin öğrenilmesi. Transistörün AC analizi yapılarak yükselteç olarak kullanılması. A.ÖNBİLGİ Transistörün
DetaylıSensör Birleştirme Eğitimi. Hızlı jet uçağa monte görev sistemlerinin geliştirilmiş operasyonel performansı vasıtasıyla avantaj sağlayın
Sensör Birleştirme Eğitimi Hızlı jet uçağa monte görev sistemlerinin geliştirilmiş operasyonel performansı vasıtasıyla avantaj sağlayın Operasyonel verimliliği en üst düzeye çıkarma Hızlı jet platformlar,
Detaylıİspanyol Alfabesi 27 harf ve 2 digraf, yani tek ses veren ikili harf kombinasyonundan oluşur.
İspanyolcaya Giriş 2 İspanyolca Latince kökenli bir dil. Alfabesi Latin Alfabesine ufak eklemeler yapılarak oluşturulmuştur. Diğer Latin kökenli dillerle doğal olarak benzerlikler taşır. İtalyanca ile
DetaylıMatris Cebiriyle Çoklu Regresyon Modeli
Matris Cebiriyle Çoklu Regresyon Modeli Hüseyin Taştan Mart 00 Klasik Regresyon Modeli k açıklayıcı değişkenden oluşan regresyon modelini her gözlem i için aşağıdaki gibi yazabiliriz: y i β + β x i + β
DetaylıÖRNEKLEME HATALARI EK C. A. Sinan Türkyılmaz
ÖNEKLEME HATALAI EK C A. Sinan Türkyılmaz Örneklem araştırmalarından elde edilen kestirimler (estimates) iki tip dan etkilenirler: (1) örneklem dışı lar ve (2) örneklem ları. Örneklem dışı lar, veri toplama
DetaylıDeneysel Verilerin Değerlendirilmesi. Dersi Veren Öğretim Üyeleri: Yrd. Doç. Dr. Özge ANDİÇ ÇAKIR. Prof. Dr. Murat ELİBOL FİNAL SINAVI
Deneysel Verilerin Değerlendirilmesi Dersi Veren Öğretim Üyeleri: Yrd. Doç. Dr. Özge ANDİÇ ÇAKIR Prof. Dr. Murat ELİBOL FİNAL SINAVI Ödevi Hazırlayan: Özge AKBOĞA 91100019124 (Doktora) Güz,2012 İzmir 1
DetaylıBASEL II. RİSK AĞIRLIK FONKSİYONLARI (Beklenmeyen Kayıplar)
BASEL II RİSK AĞIRLIK FONKSİYONLARI (Beklenmeyen Kayıplar) Temerrüde düşmemiş krediler için Basel II düzenlemelerinde Korelasyon Katsayısı, Vade ayarlaması, Sermaye Yükümlülüğü oranı, Sermaye yükümlülüğü
DetaylıCEVAP ANAHTARI. Ünite 1 TAM SAYILAR VE RASYONEL SAYILARLA İŞLEMLER. TAM SAYILAR / Çarpma İşlemi. TAM SAYILAR / Bölme İşlemi
CEVAP ANAHTARI Ünite 1 TAM SAYILAR VE RASYONEL SAYILARLA İŞLEMLER TAM SAYILAR / Çarpma İşlemi TEST - 1 1- D 2-C 3-A 4-D 5-B 6-D 7-A 8-D 9-B 10-C TAM SAYILAR / Bölme İşlemi TEST - 2 1-B 2-C 3-C 4-D 5-B
Detaylı11.1 11.2. Tanım Akışkanların Statiği (Hidrostatik) Örnekler Kaldırma Kuvveti. 11.3 Örnek Eylemsizlik Momenti. 11.4 Eylemsizlik Yarıçapı
11.1 11. Tanım Akışkanların Statiği (Hidrostatik) Örnekler Kaldırma Kuvveti 11.3 Örnek Eylemsizlik Momenti 11.4 Eylemsizlik Yarıçapı 11.5 Eksen Takımının Değiştirilmesi 11.6 Asal Eylemsizlik Momentleri
DetaylıMADDESEL NOKTANIN EĞRİSEL HAREKETİ
Silindirik Koordinatlar: Bazı mühendislik problemlerinde, parçacığın hareketinin yörüngesi silindirik koordinatlarda r, θ ve z tanımlanması uygun olacaktır. Eğer parçacığın hareketi iki eksende oluşmaktaysa
Detaylı1: DENEYLERİN TASARIMI VE ANALİZİ...
İÇİNDEKİLER Bölüm 1: DENEYLERİN TASARIMI VE ANALİZİ... 1 1.1. Deneyin Stratejisi... 1 1.2. Deneysel Tasarımın Bazı Tipik Örnekleri... 11 1.3. Temel Kurallar... 16 1.4. Deneyleri Tasarlama Prensipleri...
Detaylıİmar Uygulaması. Uygulamanın Netmap Projesi Olduğunun Belirtilmesi
Netmap menü altından, Yeni alt menüsü seçildikten sonra çıkan menüden Ada seçeneği seçilmesi ile imar adalarının oluşturulması gerekmektedir. İmar adaları resim üzerinden çevrildikten sonra ada kapandığında,
DetaylıMICROSOFT OFFİCE WORD PROGRAMI DOSYA İŞLEMLERİ
MICROSOFT OFFİCE WORD PROGRAMI Ms Word bir kelime işlemci programıdır. İçinde bulunan detaylı metin biçimlendirme seçenekleri, ayrıntılı tablo, şekil ve grafik oluşturma başarıları nedeniyle, kendi türünde
Detaylı25.10.2011. Arayüz Nedir? Arayüz Çeşitleri Arayüz Tasarım Yöntemleri Arayüz Tasarım Hataları. Ömer Faruk MIZIKACI 2008639402
Arayüz Tasarımı ve Programlama Neleri Konuşacağız Arayüz Nedir? Arayüz Çeşitleri Arayüz Tasarım Yöntemleri Arayüz Tasarım Hataları Ömer Faruk MIZIKACI 2008639402 Arayüz Nedir? Bilgisayar ve uygulamalarının
DetaylıBÖLÜM 13 HİPOTEZ TESTİ
1 BÖLÜM 13 HİPOTEZ TESTİ Bilimsel yöntem aşamalarıyla tanımlanmış sistematik bir bilgi üretme biçimidir. Bilimsel yöntemin aşamaları aşağıdaki gibi sıralanabilmektedir (Karasar, 2012): 1. Bir problemin
Detaylı11TA Veritabanı Organizasyonu Dersi MS ACCESS Ders Notları
11TA Veritabanı Organizasyonu Dersi 20.11.2018 MS ACCESS Ders Notları Access bir veritabanı programıdır. Veritabanı, bir konuyla ilgili çok sayıda kaydın tutulduğu bir bilgi havuzu olarak nitelendirilebilir.
DetaylıDöner Sermaye İşletmesi İşleri İle İlgili Şube Müdürlüğü EK ÖDEME, SABİT EK ÖDEME, ASGARİ (TABAN) EK ÖDEME HESAPLAMA USULLERİ. 06/06/11 Eren ERCAN 1
Döner Sermaye İşletmesi İşleri İle İlgili Şube Müdürlüğü EK ÖDEME, SABİT EK ÖDEME, ASGARİ (TABAN) EK ÖDEME HESAPLAMA USULLERİ 06/06/11 Eren ERCAN 1 HEKİM SABİT ÖDEME En Yüksek Devlet Memuru Aylığı (Ek
DetaylıZAMAN SERİLERİNDE AYRIŞTIRMA YÖNTEMLERİ
ZAMAN SERİLERİNDE AYRIŞTIRMA YÖNTEMLERİ 1 A. GİRİŞ Gözlemlerin belirli bir dönem için gün, hafta, ay, üç ay, altı ay, yıl gibi birbirini izleyen eşit aralıklarla yapılması ile elde edilen seriler zaman
DetaylıPATENT ARAŞTIRMASI VE ÖNEMİ
PATENT ARAŞTIRMASI VE ÖNEMİ İstanbul, 26 Ekim 2010 A. Bülent DALOĞLU Patent Uzmanı bdaloglu@turkpatent.gov.tr PATENT VERİTABANLARININ KULLANIMI İşimizde karşılaştığınız teknik problemlerin çözümünü bulmayı,
DetaylıTEST-8. Yandaki at resminin bir bölümü silinmiştir. Aşağıdaki şekillerden hangisi bu resmi tamamlar? A) B) C) D)
TEST-8 Matematik Yarışmalarına Hazırlık 1 Yandaki at resminin bir bölümü silinmiştir. Aşağıdaki şekillerden hangisi bu resmi tamamlar? A) B) C) D) 2 Yandaki kareden çizgiler boyunca kesilerek çeşitli şekiller
DetaylıSON BEŞ YIL İÇİNDE YAPILAN LİSANS YERLEŞTİRME (LYS) SINAVLARI İLE ÖĞRETMENLİK ALAN BİLGİSİ (ÖABT) SINAVLARI ARASINDAKİ İLİŞKİNİN İNCELENMESİ
2. Alt Probleme Ait Bulgular Son beş yılın verileri incelenmiş ve gerekli matematiksel işlemler yapılmıştır. Bu doğrultuda elde edilen verilere göre SON BEŞ YIL İÇİNDE YAPILAN LİSANS YERLEŞTİRME () SINAVLARI
DetaylıDosya Sıkıştırma (File Compression) Kütük Organizasyonu 1
Dosya Sıkıştırma (File Compression) Kütük Organizasyonu İçerik Dosya sıkıştırma nedir? Dosya sıkıştırma yöntemleri nelerdir? Run-Length Kodlaması Huffman Kodlaması Kütük Organizasyonu 2 Dosya Sıkıştırma
DetaylıSÜRELİ YAYIN KAYITLARININ ENTEGRASYONU
SÜRELİ YAYIN KAYITLARININ ENTEGRASYONU Uzman küt. Kemal ÖZTÜRK İstanbul Üniversitesi Merkez Kütüphanesi E-posta: kozturk@istanbul.edu.tr Tanım Bu bildiri başlığındaki entegrasyon terimi, İstanbul Üniversitesi
Detaylı1.1 Yapı Dinamiğine Giriş
1.1 Yapı Dinamiğine Giriş Yapı Dinamiği, dinamik yükler etkisindeki yapı sistemlerinin dinamik analizini konu almaktadır. Dinamik yük, genliği, doğrultusu ve etkime noktası zamana bağlı olarak değişen
DetaylıBİYOLOJİ DERSLERİNDE VERİMLİLİK VE TEKNOLOJİ KULLANIMI
BİYOLOJİ DERSLERİNDE VERİMLİLİK VE TEKNOLOJİ KULLANIMI Arzu YILDIRIM, Rıdvan KETE Dokuz Eylül Üniversitesi, Buca Eğitim Fakültesi, OFMAE Bölümü, Biyoloji Eğitimi A.B.D., İZMİR ÖZET: Bu araştırmada, orta
DetaylıBİ LGİ SAYARDA, JEODEZİ VE FOTOGRAMETRİ MESLEKİ TERİ MLERİ SÖ ZLÜĞ Ü
Bİ LGİ SAYARDA, JEODEZİ VE FOTOGRAMETRİ MESLEKİ TERİ MLERİ SÖ ZLÜĞ Ü İ.Bülent GÜNDOĞ DU Yabancı bir dilde oluşturulmuş yayınları mümkün olduğ unca incelemek ve içeriğ i hakkında bilgi sahibi olmak, çok
Detaylı* - - * 100 2014-119. 2014100-119. - -- a - 101 2014-119. 2014100-119. - - - 2 2 ÖMER sebebiyle 102 2014-119. 2014100-119. - 3 Bu bölümden sonra. 4 tümce 103 2014-119. 2014100-119. 104 2014-119. 2014100-119.
DetaylıVeritabanı, Veri Madenciliği, Veri Ambarı, Veri Pazarı
Veritabanı, Veri Madenciliği, Veri Ambarı, Veri Pazarı Başkent Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Yönetim Bilişim Sistemleri (Bil 483) 20394676 - Ümit Burak USGURLU Veritabanı Veri tabanı düzenli bilgiler
DetaylıTTB-HUV SUNUMU. Dr. RAİF KAYA
TTB-HUV SUNUMU Dr. RAİF KAYA TTB-AÜT Neden HUV Oldu? Asgari Ücret Tarifesi (AÜT), yıllardan beri Türk Tabipleri Birliği tarafından 6023 sayılı TTB yasası ile belirlenen yetkiler kapsamında hazırlanan ve
Detaylıİ İ İ İ İ Ö Ü İ İ İ İ Ğ Ö Ö Ö İ Ö Ç İ İ Ş Ü Ü İ Ş Ş İ İ İ İ İ İ İ «Ü İ İ Ü İ İ İÇİ İ İ Ü İ İ İ İ İ Ö Ü İ Ö İ Ü İ İ İ İ İ Ü Ö İ İ İ İ İ Ö İ İ İ Ş Ü Ü İ Ş Ş İ İ İ İ İ İ İ İ Ç»«İ Ü İ İ Ü Ç İ İ İİ İ İ Ü
Detaylıİİİ Ş Ş ç ç ç ç ç ç ç İ Ö İ İ Ğ ç ç ç Ö ç ç Ş ç ç ç ç ç ç ç ç ç ç ç ç İ ç Ş İ İ Ü İ Ş İ ç ç ç İ ç İ İ İç ç İ ç ç ç ç İ İ İ İ İ İ İİ İ Ç ç Ş İ Ş İ İ ç ç ç İ Ç ç Ö İ Ü İ İŞ ç ç İ Ğ Ş Ü İ ç ç Ş Ş ç İ İ Ö
Detaylıİ İ İ ç çi İ İ İ ç İ İ ç Ş İ Ç Ş İ ç Ş ç İ İ İ ç İ Ç ç İ İ İ İ İ İĞİ İ İ İ İ Ş Ş Ş Ş ç Ş Ş Ş İ İ İ Ğ İ İ İ İ Ş Ç Ş Ç Ş İ İ İ ç Ç Ş Ç Ş ç İ Ç Ş İ ç ç Ö Ç ç Ü İ ç Ç İ İ ç ç İ İ ç ç ç ç ç ç ç ç ç ç ç ç ç
DetaylıİM 205-İnşaat Mühendisleri için MATLAB. Irfan Turk Fatih Üniversitesi,
İM 205-İnşaat Mühendisleri için MATLAB Irfan Turk Fatih Üniversitesi, 2013-14 MATLAB Nedir? MATLAB ın açılımı MATrix LABoratory dir. MATLAB yüksek performanslı tekniksel bir programlama dilidir. Matematik,
Detaylı