Yer Sezimi ve Özet Bölüt Çizgeleri

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "Yer Sezimi ve Özet Bölüt Çizgeleri"

Transkript

1 Akıllı Sistemler Laboratuarı Elektrik-Elektronik Mühendisliği, Boğaziçi Üniversitesi TORK 2015 Türkiye Robotbilim Konferansı

2 Önceki Çalışmalar Bölge Bitişiklilik Çizgeleri Çizge Eşleme lar

3 Önceki Çalışmalar Amaç

4 Önceki Çalışmalar Amaç

5 Önceki Çalışmalar Amaç

6 Önceki Çalışmalar Amaç

7 Önceki Çalışmalar Amaç

8 Önceki Çalışmalar Amaç

9 Önceki Çalışmalar Amaç

10 Önceki Çalışmalar Amaç

11 Önceki Çalışmalar Amaç

12 Önceki Çalışmalar Önceki Çalışmalar Metrik Geometrik çıkarım temelli Güvenilir? Ulaşılabilir? İlingesel (Topolojik) Görüntü temelli Tümel bilgiler Karaoguz [2014], Ranganathan [2010] Video işleme çalışmaları Video özetleme Sahne değişimini algılama Anahtar kare seçimi İçerik bilgisi sağlanmamaktadır

13 Önceki Çalışmalar Çizge gösterim Çizge eşleme ve bölüt takibi Özet bölüt çizgeleri Avantajlar Uzam-zamansal (spatio-temporal) özelliklerin korunması Anlamsal analiz

14 Önceki Çalışmalar Aşamalar

15 Bölge Bitişiklilik Çizgeleri Çizge Eşleme Bölge Bitişiklilik Çizgeleri Düğümler Renk Konum Büyüklük Kenarlar Renk farkı

16 Bölge Bitişiklilik Çizgeleri Çizge Eşleme Çizge Eşleme Maliyet matrisi: Ardışık iki BBÇ düğümleri benzerliği (öznitelikler kullanılarak) En iyi eşleşme: Hungarian eniyileme yöntemi : Eşleşen düğümler Eşleşme maliyeti τm den yüksek düğümlerin silinmesi Eşleşme oranı = # Eşleşen düğümler - # Silinen düğümler # Eşleşen düğümler

17 Bölge Bitişiklilik Çizgeleri Çizge Eşleme Aynı yere ait çizgeler benzer yapıda Yüksek eşleşme oranı İki yer arası geçiş bölgesi Düşük eşleşme oranı Eşleşme oranı < τ c Geçiş bölgesi

18 Bölge Bitişiklilik Çizgeleri Çizge Eşleme Aynı yere ait çizgeler benzer yapıda Yüksek eşleşme oranı İki yer arası geçiş bölgesi Düşük eşleşme oranı Eşleşme oranı < τ c Geçiş bölgesi

19 Bölge Bitişiklilik Çizgeleri Çizge Eşleme Aynı yere ait çizgeler benzer yapıda Yüksek eşleşme oranı İki yer arası geçiş bölgesi Düşük eşleşme oranı Eşleşme oranı < τ c Geçiş bölgesi

20 Bölge Bitişiklilik Çizgeleri Çizge Eşleme Küçük ve hızlı hareket eden bölütler silinir Yerin en az %τ l ve %τ e inde görünen bölüt ve kenarlar seçilir

21 Bölge Bitişiklilik Çizgeleri Çizge Eşleme Küçük ve hızlı hareket eden bölütler silinir Yerin en az %τ l ve %τ e inde görünen bölüt ve kenarlar seçilir

22 Bölge Bitişiklilik Çizgeleri Çizge Eşleme Küçük ve hızlı hareket eden bölütler silinir Yerin en az %τ l ve %τ e inde görünen bölüt ve kenarlar seçilir

23 Bölge Bitişiklilik Çizgeleri Çizge Eşleme Küçük ve hızlı hareket eden bölütler silinir Yerin en az %τ l ve %τ e inde görünen bölüt ve kenarlar seçilir

24 Bölge Bitişiklilik Çizgeleri Çizge Eşleme Küçük ve hızlı hareket eden bölütler silinir Yerin en az %τ l ve %τ e inde görünen bölüt ve kenarlar seçilir

25 Bölge Bitişiklilik Çizgeleri Çizge Eşleme Küçük ve hızlı hareket eden bölütler silinir Yerin en az %τ l ve %τ e inde görünen bölüt ve kenarlar seçilir

26 CamVid veri kümesi

27 lar lar Yer sezimleme için çizge tabanlı yaklaşım Uzam-zamansal özellikleri koruyor Anlamsal analizi imkanlı kılıyor Benzer görsel içeriğe sahip yerler gruplandı Yerdeki baskın öğeler ÖBÇ de gösterildi Gelecek çalışmalar Otomatik bölütleme

28 lar Teşekkürler!

Bilgisayarla Görüye Giriş

Bilgisayarla Görüye Giriş Bilgisayarla Görüye Giriş Ders 7 SIFT ve Öznitelik Eşleme Alp Ertürk alp.erturk@kocaeli.edu.tr Panorama Oluşturma Görüntü mozaikleme, panorama oluşturma gibi tüm uygulamalar için öncelikle ilgili görüntülerin

Detaylı

Bilgisayarla Görüye Giriş

Bilgisayarla Görüye Giriş Bilgisayarla Görüye Giriş Ders 10 Nesne / Yüz Tespiti ve Tanıma Alp Ertürk alp.erturk@kocaeli.edu.tr Nesne Tespiti Belirli bir nesnenin sahne içindeki konumunun tespitidir Tespit edilecek nesne önceden

Detaylı

Bilgisayarla Görüye Giriş

Bilgisayarla Görüye Giriş Bilgisayarla Görüye Giriş Ders 9 Stereo Görüntüleme Alp Ertürk alp.erturk@kocaeli.edu.tr Tek Kamera Geometrisi??? x Tek Kamera Geometrisi Tek Kamera Geometrisi İğne Deliği Kamera Modeli ) /, / ( ),, (

Detaylı

Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Bölümü. Bilgisayarla Görme. Final

Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Bölümü. Bilgisayarla Görme. Final Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Bilgisayarla Görme Final Harris ve Moravec Köşe Belirleme Metotları Selçuk BAŞAK 08501008 Not: Ödevi hazırlamak için geliştirdiğim

Detaylı

TÜRKİYE ROBOTBİLİM KONFERANSI İTÜ SÜLEYMAN DEMİREL KÜLTÜR MERKEZİ

TÜRKİYE ROBOTBİLİM KONFERANSI İTÜ SÜLEYMAN DEMİREL KÜLTÜR MERKEZİ TORK 2015 PROGRAM 26 Ekim 2015 (Pazartesi) Zaman Mekan Etkinlik 8:30-9:00 Kayıt 9:00-9:30 Salon 1 Açılış 9:30-10:20 Salon 1 Davetli Konuşma 1: Minyatür Gezgin Robotlar Prof. Dr. Metin Sitti, Carnegie Mellon

Detaylı

Çok İşlemcili Yapılarda Sinyal İşleme Yazılımlarının Geliştirilmesi Uygulaması. Sinan Doğan, Esra Beyoğlu

Çok İşlemcili Yapılarda Sinyal İşleme Yazılımlarının Geliştirilmesi Uygulaması. Sinan Doğan, Esra Beyoğlu Çok İşlemcili Yapılarda Sinyal İşleme Yazılımlarının Geliştirilmesi Uygulaması Sinan Doğan, Esra Beyoğlu ASELSAN A.Ş., REHİS Grubu, Ankara 16 Nisan 2009 1 1 İçerik Sinyal İşleme Yazılımları Çok İşlemci

Detaylı

Katılımcı İstatistiği

Katılımcı İstatistiği Katılımcı İstatistiği Okula kayıt yaptıran öğrenci ve araştırıcı sayısı: 299 Okula katılan öğrenci ve araştırıcı sayısı: 250 Okula kayıt yaptıran öğrenci ve araştırıcılara ait farklı kurumlarının sayısı:

Detaylı

KOCAELİ ÜNİVERSİTESİ ELEKTRONİK VE HABERLEŞME MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ 2018/2019 GYY BİTİRME ÇALIŞMASI ÖNERİ FORMU. (Doç.Dr. M.

KOCAELİ ÜNİVERSİTESİ ELEKTRONİK VE HABERLEŞME MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ 2018/2019 GYY BİTİRME ÇALIŞMASI ÖNERİ FORMU. (Doç.Dr. M. KOCAELİ ÜNİVERSİTESİ ELEKTRONİK VE HABERLEŞME MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ 2018/2019 GYY BİTİRME ÇALIŞMASI ÖNERİ FORMU (Doç.Dr. M. Kemal GÜLLÜ) Derinlik kamerası ile alınan modellerin birleştirilmesi Derinlik kamerası,

Detaylı

Bilgisayarla Görüye Giriş

Bilgisayarla Görüye Giriş Bilgisayarla Görüye Giriş Ders 6 Kenar, Köşe, Yuvarlak Tespiti Alp Ertürk alp.erturk@kocaeli.edu.tr KENAR TESPİTİ Kenar Tespiti Amaç: Görüntüdeki ani değişimleri / kesintileri algılamak Şekil bilgisi elde

Detaylı

Robot Görme (MECE 445) Ders Detayları

Robot Görme (MECE 445) Ders Detayları Robot Görme (MECE 445) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Robot Görme MECE 445 Bahar 2 0 2 3 4 Ön Koşul Ders(ler)i Yok Dersin Dili Dersin Türü

Detaylı

Çekişmeli Üretici Ağlar Kullanarak Dış Mekan Görüntülerinin Geçici Niteliklerini Düzenleme

Çekişmeli Üretici Ağlar Kullanarak Dış Mekan Görüntülerinin Geçici Niteliklerini Düzenleme Çekişmeli Üretici Ağlar Kullanarak Dış Mekan Görüntülerinin Geçici Niteliklerini Düzenleme Adjusting Transient Attributes of Outdoor Images using Generative Adversarial Networks Levent Karacan, Aykut Erdem,

Detaylı

Sosyal Ağlar ve Yayılım

Sosyal Ağlar ve Yayılım Sosyal Ağlar ve Yayılım Yöneylem Araştırması/Endüstri Mühendisliği Doktora Öğrencileri Kolokyumu 21-22 Nisan 2016 Boğaziçi Üniversitesi Sosyal ağlar nedir? Bir araştırma konusu olarak ortaya çıkışları

Detaylı

Algoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 10 Graf Veri Modeli. Mustafa Kemal Üniversitesi

Algoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 10 Graf Veri Modeli. Mustafa Kemal Üniversitesi Algoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 10 Graf Veri Modeli Graf, matematiksel anlamda, düğümler ve bu düğümler arasındaki ilişkiyi gösteren kenarlardan oluşan bir kümedir; mantıksal ilişki düğüm ile düğüm

Detaylı

Active Directory için Fiziksel Ağ Altyapısını Tasarlamak

Active Directory için Fiziksel Ağ Altyapısını Tasarlamak Active Directory için Fiziksel Ağ Altyapısını Tasarlamak Designing the Physical Network Infrastructure for Active Directory Elbistan Meslek Yüksek Okulu 2012 2013 Bahar Yarıyılı 02-03 Nis. 2013 Öğr. Gör.

Detaylı

2.1 Gri Düzey Eş Oluşum Matrisi ( GLCM) Gri düzey eş oluşum matrisi Haralick tarafından öne sürülmüştür [1]. Đstatistiksel doku analizi yöntemidir.

2.1 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

Detaylı

Kablosuz Algılayıcı Ağlar Kullanılarak Bal Arıları İçin Nektar Akış Periyodunun İzlenmesi

Kablosuz Algılayıcı Ağlar Kullanılarak Bal Arıları İçin Nektar Akış Periyodunun İzlenmesi Kablosuz Algılayıcı Ağlar Kullanılarak Bal Arıları İçin Nektar Akış Periyodunun İzlenmesi Öğr. Gör. Ahmet ALBAYRAK, Trabzon Meslek Yüksekokulu, Karadeniz Teknik Üniversitesi ahmetalbayrak@ktu.edu.tr Prof.

Detaylı

Graf Veri Modeli. Düğümler kümesi. Kenarlar kümesi

Graf Veri Modeli. Düğümler kümesi. Kenarlar kümesi Graf Veri Modeli Graf, bir olay veya ifadenin düğüm ve çizgiler kullanılarak gösterilme şeklidir. Fizik, Kimya gibi temel bilimlerde ve mühendislik uygulamalarında ve tıp biliminde pek çok problemin çözümü

Detaylı

VERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN

VERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN VERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr İçerik Sınıflandırma yöntemleri Karar ağaçları ile sınıflandırma Entropi Kavramı ID3 Algoritması C4.5

Detaylı

2015/2016 Bahar Yarıyılı Bitirme Çalışması Konuları. (Doç.Dr. M. Kemal GÜLLÜ)

2015/2016 Bahar Yarıyılı Bitirme Çalışması Konuları. (Doç.Dr. M. Kemal GÜLLÜ) 2015/2016 Bahar Yarıyılı Bitirme Çalışması Konuları (Doç.Dr. M. Kemal GÜLLÜ) 1. Ses temelli malzeme tanıma Malzemelerin çarpma etkisi ile çıkarttıkları seslerin mikrofon ile bir PC ye alınması ve işaretten

Detaylı

BMT 206 Ayrık Matematik. Yük. Müh. Köksal GÜNDOĞDU 1

BMT 206 Ayrık Matematik. Yük. Müh. Köksal GÜNDOĞDU 1 BMT 206 Ayrık Matematik Yük. Müh. Köksal GÜNDOĞDU 1 Graph (Çizge) Yük. Müh. Köksal GÜNDOĞDU 2 Graph (Çizge) Köşe (vertex) adı verilen düğümlerden ve kenar (edge) adı verilip köşeleri birbirine bağlayan

Detaylı

AutoCAD 2012 Yenilikler

AutoCAD 2012 Yenilikler AutoCAD 2012 Yenilikler www.abcadcam.com.tr AutoCAD 2012: Tasarım ve Dokümantasyon Fikirlerinizi yüzey, örgü (mesh) ve katı modelleme araçlarıyla tam olarak keşfedin. Model dokümantasyon araçlarıyla çok

Detaylı

Bilgisayarla Görme (EE 430) Ders Detayları

Bilgisayarla Görme (EE 430) Ders Detayları Bilgisayarla Görme (EE 430) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Bilgisayarla Görme EE 430 Her İkisi 3 0 0 3 5 Ön Koşul Ders(ler)i EE 275, MATH

Detaylı

YZM ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#6: AZALT VE FETHET YÖNTEMİ

YZM ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#6: AZALT VE FETHET YÖNTEMİ YZM 3207- ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#6: AZALT VE FETHET YÖNTEMİ Azalt ve Fethet Algoritmaları Problemi daha küçük bir örneğine çevir: Küçük örneği çöz Çözümü asıl probleme genişlet 3 tipi vardır:

Detaylı

Active Directory Shema

Active Directory Shema Öğr.Gör. Murat KEÇECİOĞLU 23 Mar. 2016 Active Directory Shema IP Adres Ataması Her TCP/IP protokolünü kullanan ana bilgisayar mantıksal bir IP adresiyle tanımlanır. Bu adres TCP/IP kullanarak iletişim

Detaylı

2015/2016 Bahar Yarıyılı Bitirme Çalışması Konuları. (Doç.Dr. M. Kemal GÜLLÜ)

2015/2016 Bahar Yarıyılı Bitirme Çalışması Konuları. (Doç.Dr. M. Kemal GÜLLÜ) 2015/2016 Bahar Yarıyılı Bitirme Çalışması Konuları (Doç.Dr. M. Kemal GÜLLÜ) 1. Ses temelli malzeme tanıma Malzemelerin çarpma etkisi ile çıkarttıkları seslerin mikrofon ile bir PC ye alınması ve işaretten

Detaylı

Doğal Dil İşleme Nedir? Doğal Dil İşleme

Doğal Dil İşleme Nedir? Doğal Dil İşleme Doğal Dil İşleme Nedir? Mehmet Fatih AMASYALI Doğal Dil İşleme Tanım: İnsanların iletişim için kullandıkları dillerin çeşitli amaçlar için bilgisayarla işlenmesi 1 Dersin Amacı Doğal Dil işlemenin uygulama

Detaylı

A GRUBU Noktaları adlandırılmış K 6 tam çizgesinin tam olarak 3 noktalı kaç tane alt çizgesi vardır? A) 9 B) 20 C) 24 D) 60 E) 160

A GRUBU Noktaları adlandırılmış K 6 tam çizgesinin tam olarak 3 noktalı kaç tane alt çizgesi vardır? A) 9 B) 20 C) 24 D) 60 E) 160 A GRUBU.. Numarası :............................................. Adı Soyadı :............................................. SINAV YÖNERGESİ İşaretlemelerinizde kurşun kalem kullanınız. Soru ve cevap kağıtlarına

Detaylı

Otomatik Diyet Gözetimi için Gıda İmgelerinin Anlamsal Bölütlemesi

Otomatik Diyet Gözetimi için Gıda İmgelerinin Anlamsal Bölütlemesi Otomatik Diyet Gözetimi için Gıda İmgelerinin Anlamsal Bölütlemesi Sinem Aslan 1,2, Gianluigi Ciocca 1, Raimondo Schettini 1 1 Department of Informatics, Systems and Communication, University of Milano-Bicocca,

Detaylı

Eğitim seti (training set) sınıflandırma modelinin elde edileceği kayıtları içerir

Eğitim seti (training set) sınıflandırma modelinin elde edileceği kayıtları içerir sınıflandırma: temel kavramlar, karar ağaçları ve model değerlendirme Sınıflandırma : Tanım Eğitim seti (training set) sınıflandırma modelinin elde edileceği kayıtları içerir Eğitim setindeki her kayıt

Detaylı

Matematik Eğitimi Çalıştayları

Matematik Eğitimi Çalıştayları Okul Öncesi Çalıştayları - 20 Ağustos 2014 Etkinlikleri Sayı Kavramı ve gösterimi Bir bütünü 2 eş parçaya bölme ve yarımı bütüne tamamlama Verilen bir örüntüyü devam ettirme, yeni örüntü kurma ve anlatma

Detaylı

Tek Robottan Çoklu Robotlara Ortam Haritalama

Tek Robottan Çoklu Robotlara Ortam Haritalama Karaoğuz H., Erkent Ö., Bayram H., Bozma H. I., Tek Robottan Çoklu Robotlara Ortam Haritalama, Cilt 2, Sayı 4, Syf 105-118, Aralık 2012 Temalı Derleme Makale Tek Robottan Çoklu Robotlara Ortam Haritalama

Detaylı

6. 1. terimi 35, 4. terimi 26 olan aritmetik dizinin. 7. İlk üç teriminin toplamı 27 ve ilk 5 teriminin. 8. İlk terimi a1

6. 1. terimi 35, 4. terimi 26 olan aritmetik dizinin. 7. İlk üç teriminin toplamı 27 ve ilk 5 teriminin. 8. İlk terimi a1 ÖĞRENCİNİN ADI SOYADI: NUMARASI: Dersin Adı SINIFI: KONU: Aritmetik ve Geometrik Diziler Dersin Konusu. Birinci terimi, ikinci terimi 7 olan aritmetik dizisinin genel terimi aşağıdakilerden hangisidir?

Detaylı

127 - Twoing Algoritması ile Sınıflandırma Kalp Hastalığı Uygulaması MEHMET AKİF ERSOY ÜNİVERSİTESİ İLHAN UYSAL MEHMET BİLEN SAMİ ULUKUŞ

127 - Twoing Algoritması ile Sınıflandırma Kalp Hastalığı Uygulaması MEHMET AKİF ERSOY ÜNİVERSİTESİ İLHAN UYSAL MEHMET BİLEN SAMİ ULUKUŞ 127 - Twoing Algoritması ile Sınıflandırma Kalp Hastalığı Uygulaması MEHMET AKİF ERSOY ÜNİVERSİTESİ İLHAN UYSAL MEHMET BİLEN SAMİ ULUKUŞ Veri Madenciliği : Bir sistemin veri madenciliği sistemi olabilmesi

Detaylı

Boyut: Belirli bir doğrultuda ölçülmüş bir büyüklüğü ifade etmek için kullanılan geometrik bir terim.

Boyut: Belirli bir doğrultuda ölçülmüş bir büyüklüğü ifade etmek için kullanılan geometrik bir terim. FRAKTALLAR 1 2 * 3 Boyut: Belirli bir doğrultuda ölçülmüş bir büyüklüğü ifade etmek için kullanılan geometrik bir terim. Bir nokta «sıfır boyutlu» ludur. Doğrusal nokta toplulukları «bir boyutlu» bir doğru

Detaylı

Teknik Belge WDR. WDR: Wide Dynamic Range Geniş Dinamik Aralık nedir? Niçin Önemlidir? elektronik-guvenlik.com SECURITURK

Teknik Belge WDR. WDR: Wide Dynamic Range Geniş Dinamik Aralık nedir? Niçin Önemlidir? elektronik-guvenlik.com SECURITURK Teknik Belge: WDR: Wide Dynamic Range nedir? Niçin Önemlidir? 1 / 10 Teknik Belge WDR WDR: Wide Dynamic Range Geniş Dinamik Aralık nedir? Niçin Önemlidir? 2018 elektronik-guvenlik.com Teknik Belge: WDR:

Detaylı

Uzaktan Algılama Uygulamaları

Uzaktan Algılama Uygulamaları Aksaray Üniversitesi Uzaktan Algılama Uygulamaları Doç.Dr. Semih EKERCİN Harita Mühendisliği Bölümü sekercin@aksaray.edu.tr 2010-2011 Bahar Yarıyılı Uzaktan Algılama Uygulamaları GÖRÜNTÜ İŞLEME TEKNİKLERİ

Detaylı

CAEeda TM. NACA0012 KANADI ÜZERİNDE FAPeda ÇÖZÜMÜ UYGULAMASI EĞİTİM NOTU. EDA Tasarım Analiz Mühendislik

CAEeda TM. NACA0012 KANADI ÜZERİNDE FAPeda ÇÖZÜMÜ UYGULAMASI EĞİTİM NOTU. EDA Tasarım Analiz Mühendislik CAEeda TM NACA0012 KANADI ÜZERİNDE FAPeda ÇÖZÜMÜ UYGULAMASI EĞİTİM NOTU EDA Tasarım Analiz Mühendislik 1. Simülasyon Tanımlama Öncesi 1. Yeni bir proje oluşturmak için menü çubuğu üzerinden Dosya > Çözümağı

Detaylı

YZM 2116 Veri Yapıları

YZM 2116 Veri Yapıları YZM 2116 Veri Yapıları Yrd. Doç. Dr. Deniz KILINÇ Celal Bayar Üniversitesi Hasan Ferdi Turgutlu Teknoloji Fakültesi Yazılım Mühendisliği BÖLÜM - 11 Bu bölümde, Graph (Çizge - Graf) Terminoloji Çizge Kullanım

Detaylı

HACETTEPE ÜNİVERSİTESİ BAHAR DÖNEMİ

HACETTEPE ÜNİVERSİTESİ BAHAR DÖNEMİ Öğrenci Adı Soyadı: Öğrenci Numarası: S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 Toplam HACETTEPE ÜNİVERSİTESİ 2012-2013 BAHAR DÖNEMİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ BBM202 Algoritmalar 1. Ara Sınav 25.04.2013 Sınav Süresi:

Detaylı

x 2i + A)( 1 yj 2 + B) u (v + B), y 1

x 2i + A)( 1 yj 2 + B) u (v + B), y 1 Ders 11: Örnekler 11.1 Kulplarla inşalar Bu bölümde kulpları birbirine yapıştırıp tanıdık manifoldlar elde edeceğiz. Artık bu son ders. Özellikle dersin ikinci bölümünde son meyveleri toplamak adına koşarak

Detaylı

Çizgeler (Graphs) Doç. Dr. Aybars UĞUR

Çizgeler (Graphs) Doç. Dr. Aybars UĞUR Çizgeler (Graphs) ve Uygulamaları Doç. Dr. Aybars UĞUR Giriş Şekil 12.1 : Çizge (Graph) Çizge (Graph) : Köşe (vertex) adı verilen düğümlerden ve kenar (edge) adı verilip köşeleri birbirine bağlayan bağlantılardan

Detaylı

TTB-HUV SUNUMU. Dr. RAİF KAYA

TTB-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

Detaylı

HACETTEPE ÜNİVERSİTESİ BAHAR DÖNEMİ

HACETTEPE ÜNİVERSİTESİ BAHAR DÖNEMİ Öğrenci Adı Soyadı: Öğrenci Numarası: S1 S2 S3 S4 S5 Toplam HACETTEPE ÜNİVERSİTESİ 2014-2015 BAHAR DÖNEMİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ BBM202 Algoritmalar 2. Ara Sınav 09.04.2015 Sınav Süresi: 90 dakika

Detaylı

GAZİOSMANPAŞA ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK VE DOĞA BİLİMLERİ FAKÜLTESİ WEB TEMELLİ ÖĞRENME VE İÇERİK YÖNETİM SİSTEMİ

GAZİOSMANPAŞA ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK VE DOĞA BİLİMLERİ FAKÜLTESİ WEB TEMELLİ ÖĞRENME VE İÇERİK YÖNETİM SİSTEMİ GAZİOSMANPAŞA ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK VE DOĞA BİLİMLERİ FAKÜLTESİ WEB TEMELLİ ÖĞRENME VE İÇERİK YÖNETİM SİSTEMİ GAZİOSMANPAŞA ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK VE DOĞA BİLİMLERİ FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ

Detaylı

YZM ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#9: AÇGÖZLÜ ALGORİTMALAR

YZM ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#9: AÇGÖZLÜ ALGORİTMALAR YZM 3207- ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#9: AÇGÖZLÜ ALGORİTMALAR Aç Gözlü (Hırslı) Algoritmalar (Greedy ) Bozuk para verme problemi Bir kasiyer 48 kuruş para üstünü nasıl verir? 25 kuruş, 10 kuruş,

Detaylı

Hızlı Düzey Küme Yöntemine Bağlı Retinal Damar Bölütlemesi. Bekir DİZDAROĞLU. KTÜ Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

Hızlı Düzey Küme Yöntemine Bağlı Retinal Damar Bölütlemesi. Bekir DİZDAROĞLU. KTÜ Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Bekir DİZDAROĞLU KTÜ Bilgisayar Mühendisliği Bölümü bekir@ktu.edu.tr 1/29 Tıbbi imge bölütleme klasik yaklaşımları a) Piksek tabanlı b) Kenar tabanlı c) Bölge tabanlı d) Watershed (sınır) tabanlı e) Kenar

Detaylı

NX Motion Simulation:

NX Motion Simulation: NX Motion Simulation: Mekanizma Hareket Analizi UNIGRAPHICS NX yazılımının modüllerinden biri olan NX Motion Simulation, NX Dijital Ürün Tasarımı ailesinin mühendislik bileşenlerinden birisidir. Motion

Detaylı

Akıllı Ortamlarda Sensör Kontrolüne Etmen Tabanlı Bir Yaklaşım: Bir Jadex Uygulaması

Akıllı Ortamlarda Sensör Kontrolüne Etmen Tabanlı Bir Yaklaşım: Bir Jadex Uygulaması Akıllı Ortamlarda Sensör Kontrolüne Etmen Tabanlı Bir Yaklaşım: Bir Jadex Uygulaması Özlem Özgöbek ozlem.ozgobek@ege.edu.tr Ege Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü İZMİR Sunum Planı - Giriş - Benzer

Detaylı

Kural ve Sorgu Örüntülerinin Düzenlenmesi ile Rete Tabanlı Bir Çıkarsama Motorunun Eniyilenmesi

Kural ve Sorgu Örüntülerinin Düzenlenmesi ile Rete Tabanlı Bir Çıkarsama Motorunun Eniyilenmesi Kural ve Sorgu Örüntülerinin Düzenlenmesi ile Rete Tabanlı Bir Çıkarsama Motorunun Eniyilenmesi Tuğba Özacar Öztürk, Övünç Öztürk, Murat Osman Ünalır Ege Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, İzmir

Detaylı

mmcube Çokluortam Bilgi Sistemi

mmcube Çokluortam Bilgi Sistemi mmcube Çokluortam Bilgi Sistemi SeCUBE ARGE Bilişim Mühendislik Ltd.Şti. Çokluortam Bilgi Sistemi görsel, işitsel ve metinsel tarama yöntemiyle videoların taranmasına olanak sağlayan yüksek teknoloji bir

Detaylı

YEREL BENZERLİK ÖRÜNTÜSÜ YÖNTEMİ İLE GÖRÜNTÜ ERİŞİM SİSTEMİ

YEREL BENZERLİK ÖRÜNTÜSÜ YÖNTEMİ İLE GÖRÜNTÜ ERİŞİM SİSTEMİ 1. Giriş YEREL BENZERLİK ÖRÜNTÜSÜ YÖNTEMİ İLE GÖRÜNTÜ ERİŞİM SİSTEMİ Özge Can Özcanlı, Seda Dağlar, Fatoş T.Yarman Vural Orta Doğu Teknik Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Ankara, 3 Mayıs 2002

Detaylı

Bilim Akademisi ODTÜ Boğaziçi Üniversitesi Yaz Okulları 2016 İzlenimler

Bilim Akademisi ODTÜ Boğaziçi Üniversitesi Yaz Okulları 2016 İzlenimler Bilim Akademisi Boğaziçi Yaz Okulları 2016 İzlenimler Bu yıl, 6-9 Eylül tarihlerinde Ankara da Boğaziçi ve tarafından bir Yapay Öğrenme ve Bilgi İşlemede Yeni Teknikler Lisansüstü Yaz Okulunu düzenlenmiştir.

Detaylı

23. Sistem denge denklemlerinin direkt kurulması

23. Sistem denge denklemlerinin direkt kurulması . Sistem denge denklemlerinin direkt kurulması. Sistem denge denklemlerinin direkt kurulması Sonlu elemanlar metodu el hesapları için değil, bilgisayarda yazılımlar ile kullanılması için geliştirilmiştir.

Detaylı

CBS ve Coğrafi Hesaplama

CBS ve Coğrafi Hesaplama Yıldız Teknik Üniversitesi CBS ve Coğrafi Hesaplama 2. Bölüm Yrd. Doç. Dr. Alper ŞEN Harita Mühendisliği Bölümü Kartografya Anabilim Dalı web: http://www.yarbis.yildiz.edu.tr/alpersen/ E mail: alpersen@yildiz.edu.tr

Detaylı

Yazarlar hakkında Editör hakkında Teşekkür

Yazarlar hakkında Editör hakkında Teşekkür İÇİNDEKİLER Yazarlar hakkında Editör hakkında Teşekkür XIII XIV XV Giriş 1 Kitabın amaçları 1 Öğretmen katkısı 2 Araştırma katkısı 2 Yansıma için bir ara 3 Sınıf etkinlikleri 3 Terminoloji üzerine bir

Detaylı

Dahua Yüz Tanıma / Yüz Algılama Özellikli Network Kamera.

Dahua Yüz Tanıma / Yüz Algılama Özellikli Network Kamera. Dahua Yüz Tanıma / Yüz Algılama Özellikli Network Kamera www.dahuasecurity.com Derin Öğrenme Nedir? Yapay Zeka Makine Öğrenme Derin öğrenme (aynı zamanda derin yapılandırılmış öğrenme veya hiyerarşik öğrenme

Detaylı

Boğaziçi Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü Boğaziçi Üniversitesi

Boğaziçi Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü Boğaziçi Üniversitesi Boğaziçi Üniversitesi Elektrik - Elektronik Mühendisliği Bölümü 1 Elektrik-Elektronik Mühendisi Nelerle Uğraşır? Elektrik enerjisi: Üretimi, dağıtımı, yönetimi Elektronik aygıtlar: Tasarımı, imalatı Sistem

Detaylı

SINIF TEST. Üslü Sayılar A) 4 B) 5 C) 6 D) 7 A) - 5 B) - 4 C) 5 D) 7. sayısı aşağıdakilerden hangisine eşittir?

SINIF TEST. Üslü Sayılar A) 4 B) 5 C) 6 D) 7 A) - 5 B) - 4 C) 5 D) 7. sayısı aşağıdakilerden hangisine eşittir? 8. SINIF. Üslü Sayılar - = T olduğuna göre T kaçtır? A) - B) - C) D) 7 TEST.. 0 - işleminin sonucu kaç basamaklı bir sayıdır? A) B) C) 6 D) 7. n =- 7 için n ifadesinin değeri kaçtır? A) - 8 B) - C) 8 D)

Detaylı

Büyük Veri ve Endüstri Mühendisliği

Büyük Veri ve Endüstri Mühendisliği Büyük Veri ve Endüstri Mühendisliği Mustafa Gökçe Baydoğan Endüstri Mühendisliği Bölümü Boğaziçi Üniversitesi İstanbul Yöneylem Araştırması/Endüstri Mühendisliği Doktora Öğrencileri Kolokyumu 21-22 Nisan

Detaylı

GridAE: Yapay Evrim Uygulamaları için Grid Tabanlı bir Altyapı

GridAE: Yapay Evrim Uygulamaları için Grid Tabanlı bir Altyapı GridAE: Yapay Evrim Uygulamaları için Grid Tabanlı bir Altyapı Erol Şahin Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Orta Doğu Teknik Üniversitesi Ankara, Türkiye 2. ULUSAL GRİD ÇALIŞTAYI, 1-2 Mart 2007, TÜBİTAK,

Detaylı

Introduction to Circuit Analysis Laboratuarı 1.Deney Föyü

Introduction to Circuit Analysis Laboratuarı 1.Deney Föyü 2012 Introduction to Circuit Analysis Laboratuarı 1.Deney Föyü KBÜ Elektrik-Elektronik Mühendisliği 26.03.2012 DENEY 1: MULTİMETRE KULLANIMI, KVL, KCL, DÜĞÜM ANALİZİ UYGULAMALARI AMAÇ ve KAPSAM Deneyde

Detaylı

Çok Yollu Ağaçlar: B*-Trees B*-Trees

Çok Yollu Ağaçlar: B*-Trees B*-Trees Çok Yollu Ağaçlar: B*-Trees B*-Trees B-tree lerde bir node dolunca bölme işlemi yapılmaktadır Bölme sonucunda oluşan iki node da yarı yarıya doludur B*-tree lerde bölme işlemi geciktirilerek node ların

Detaylı

2229 Ayrıntılı Etkinlik Eğitim Programı

2229 Ayrıntılı Etkinlik Eğitim Programı SAAT/ GÜN 1. GÜN 2. GÜN 3. GÜN 08:00-08:45 Fen ve teknoloji öğretiminin önemi 2229 Ayrıntılı Etkinlik Eğitim Programı Materyal tasarlama ve geliştirme süreci hazırlama (Vee diagramı) 09:00-09:45 10:00-10:45

Detaylı

1. BÖLÜM Polinomlar BÖLÜM II. Dereceden Denklemler BÖLÜM II. Dereceden Eşitsizlikler BÖLÜM Parabol

1. BÖLÜM Polinomlar BÖLÜM II. Dereceden Denklemler BÖLÜM II. Dereceden Eşitsizlikler BÖLÜM Parabol ORGANİZASYON ŞEMASI . BÖLÜM Polinomlar... 7. BÖLÜM II. Dereceden Denklemler.... BÖLÜM II. Dereceden Eşitsizlikler... 9. BÖLÜM Parabol... 5 5. BÖLÜM Trigonometri... 69 6. BÖLÜM Karmaşık Sayılar... 09 7.

Detaylı

11.Hafta En kısa yollar I-II-III Devam. Negatif Ağırlıklı En Kısa Yollar Doğruluk Çözümleme

11.Hafta En kısa yollar I-II-III Devam. Negatif Ağırlıklı En Kısa Yollar Doğruluk Çözümleme 11.Hafta En kısa yollar I-II-III Devam Negatif Ağırlıklı En Kısa Yollar Doğruluk Çözümleme 1 En Kısa Yollar II Bellman-Ford algoritması 2 3 Negatif Maliyetli Çember Eğer graf negatif maliyetli çember içeriyorsa,

Detaylı

1. Metrik Uzaylar ve Topolojisi

1. Metrik Uzaylar ve Topolojisi 1. Metrik Uzaylar ve Topolojisi Euclidean R uzayının tabanının B = {(a, b) : a, b R} olduğunu biliyoruz. Demek ki bu uzayda belirleyiçi unsur açık aralıklar. Her açık aralık (a, b) için, olmak üzere, d

Detaylı

Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi. Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi. Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Skip List(Atlamalı Liste) Veri Yapısı Seminer-30.03.2007/SkipList 1 Temel İhtiyaçlar Nelerdir? 1. Bilgisayarda verileri belirli yapıda

Detaylı

ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ Dersin Adı Kodu Sınıf/Y.Y. Ders Saati Kredi AKTS (T+U+L) YÖNEYLEM ARAŞTIRMA İÇİN ALGORİTMALAR EN-312 3/I 3+0+0 3 5 Dersin Dili : Türkçe Dersin

Detaylı

1: ÖLÇEKLİ TOPOĞRAFİK HARİTA BÜTÜNLEMESİ KAPSAMINDA VERİ DÜZENLEMESİ ÇALIŞMALARI

1: ÖLÇEKLİ TOPOĞRAFİK HARİTA BÜTÜNLEMESİ KAPSAMINDA VERİ DÜZENLEMESİ ÇALIŞMALARI 1:25.000 ÖLÇEKLİ TOPOĞRAFİK HARİTA BÜTÜNLEMESİ KAPSAMINDA VERİ DÜZENLEMESİ ÇALIŞMALARI İ. Şahin, M. Kurt, A.C.Kiracı, M. Canıberk, M. Kaya, L. Arslanbek, Harita Genel Komutanlığı, Fotogrametri Dairesi,

Detaylı

EGE Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Müh. Bölümü 2013-2014 Öğretim Yılı Lisans Tezi Önerileri

EGE Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Müh. Bölümü 2013-2014 Öğretim Yılı Lisans Tezi Önerileri EGE Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Müh. Bölümü 2013-2014 Öğretim Yılı Lisans Tezi Önerileri Danışman Öğretim Üyesi: Kasım Sinan YILDIRIM 1) Tez Başlığı: Kablosuz Algılayıcı Ağlarında Hareketli

Detaylı

AKÜ TEKNOLOJİ FAKÜLTESİ MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ

AKÜ TEKNOLOJİ FAKÜLTESİ MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ GÖRÜNTÜ İŞLEME DERS-12 YARDIMCI NOTLARI -2018 ÇALIŞMA SORULARI Soru 1: (256x256) boyutlarında gri seviye bir görüntü dosyası olan cameraman.tif dosyasını Matlab ortamında 4 eşit parçaya bölünüz. Her bir

Detaylı

Android Uygulamaları için Kötü Huylu Test Yaratımı

Android Uygulamaları için Kötü Huylu Test Yaratımı Android Uygulamaları için Kötü Huylu Test Yaratımı Yavuz Köroğlu Alper Şen Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Boğaziçi Üniversitesi, İstanbul/Türkiye yavuz.koroglu@boun.edu.tr depend.cmpe.boun.edu.tr 12. Ulusal

Detaylı

Dağıtık Ortak Hafızalı Çoklu Mikroişlemcilere Sahip Optik Tabanlı Mimari Üzerinde Dizin Protokollerinin Başarım Çözümlemesi

Dağıtık Ortak Hafızalı Çoklu Mikroişlemcilere Sahip Optik Tabanlı Mimari Üzerinde Dizin Protokollerinin Başarım Çözümlemesi Dağıtık Ortak Hafızalı Çoklu Mikroişlemcilere Sahip Optik Tabanlı Mimari Üzerinde Dizin Protokollerinin Başarım Çözümlemesi İpek ABASIKELEŞ, M.Fatih AKAY Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Çukurova Üniversitesi

Detaylı

YAZILI SINAV SORU ÖRNEKLERİ MATEMATİK

YAZILI SINAV SORU ÖRNEKLERİ MATEMATİK YAZILI SINAV SORU ÖRNEKLERİ MATEMATİK SORU 1: Aşağıdaki grafik, bir okuldaki spor yarışmasına katılan öğrencilerin yaşa göre dağılışını göstermektedir. Öğrenci sayısı 5 3 9 10 1 14 Yaş 1.1: Yukarıdaki

Detaylı

Temel Matematik Testi - 4

Temel Matematik Testi - 4 Test kodunu sitemizde kullanarak sonucunuzu öğrenebilir, soruların video çözümlerini izleyebilirsiniz. Test Kodu: D00. Bu testte 0 soru vardır.. Tavsiye edilen süre 0 dakikadır. Temel Matematik Testi -.

Detaylı

BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ

BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ YILDIZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ 1982 yılında kurulan bölümümüz 1986 yılında ilk mezunlarını vermiştir 1300 1300 Lisans, 190 25 190 Yüksek Lisans, 25 Doktora 93 Bölüm kontenjanımız

Detaylı

MapCodeX Yağmur Suyu Modülü Kullanım Kılavuzu

MapCodeX Yağmur Suyu Modülü Kullanım Kılavuzu MapCodeX Yağmur Suyu Modülü Kullanım Kılavuzu Versiyon Numarası: 1.0 ------------------------------- Kullanım Kılavuzu 2015 info@ www. MapCodeX Yağmur Suyu Hakkında MapCodeX Yağmur Suyu Modülü, yağmur

Detaylı

KLASİK FRAKTALLAR, FRAKTAL ÖZELLİKLERİ VE BOYUT ( C L A S S I C A L F R AC TA L S, F R AC TA L P R O P E R T I E S AND D I M E N S I O N )

KLASİK FRAKTALLAR, FRAKTAL ÖZELLİKLERİ VE BOYUT ( C L A S S I C A L F R AC TA L S, F R AC TA L P R O P E R T I E S AND D I M E N S I O N ) KLASİK FRAKTALLAR, FRAKTAL ÖZELLİKLERİ VE BOYUT ( C L A S S I C A L F R AC TA L S, F R AC TA L P R O P E R T I E S AND D I M E N S I O N ) KENDİNE BENZERLİK VE AFİNİTE (SELF SIMILARITY AND AFFINITY) Mandelbrot

Detaylı

Bilgi Erişim Sistemleri II

Bilgi Erişim Sistemleri II Bilgi Erişim Sistemleri II Hayri Sever Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Başkent Üniversitesi 06530 Bağlıca Ankara sever@baskent.edu.tr Yaşar Tonta Bilge ve Belge Yönetimi Hacettepe Üniversitesi 06532 Beytepe,

Detaylı

DENEY-4 WHEATSTONE KÖPRÜSÜ VE DÜĞÜM GERİLİMLERİ YÖNTEMİ

DENEY-4 WHEATSTONE KÖPRÜSÜ VE DÜĞÜM GERİLİMLERİ YÖNTEMİ DENEY- WHEATSTONE KÖPÜSÜ VE DÜĞÜM GEİLİMLEİ YÖNTEMİ Deneyin Amacı: Wheatson köprüsünün anlaşılması, düğüm gerilimi ile dal gerilimi arasındaki ilişkinin incelenmesi. Kullanılan Alet-Malzemeler: a) DC güç

Detaylı

BLM 210 PROGRAMLAMA LABORATUVARI II PROJELERİ

BLM 210 PROGRAMLAMA LABORATUVARI II PROJELERİ 1 BLM 210 PROGRAMLAMA LABORATUVARI II PROJELERİ 1. Programlama Laboratuvarı II dersinde aşağıdaki takvimde belirtilen konularda projeler gerçekleştirilecektir. Proje takviminin telafisi olmayacaktır. Proje

Detaylı

Azalt ve Fethet Algoritmaları

Azalt ve Fethet Algoritmaları Azalt ve Fethet Algoritmaları Problemi daha küçük bir örneğine çevir: Küçük örneği çöz Çözümü asıl probleme genişlet 3 tipi vardır: Bir sabitle azalt (Genellikle 1) Eklemeli Sıralama (Insertion Sort) Topolojik

Detaylı

OTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ BLOK DİYAGRAM İNDİRGEME KURALLARI

OTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ BLOK DİYAGRAM İNDİRGEME KURALLARI OTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ BLOK DİYAGRAM İNDİRGEME KURALLARI BLOK DİYAGRAM İNDİRGEME KURALLARI Örnek 9: Aşağıdaki açık çevrim blok diyagramının transfer fonksiyonunu bulunuz? 2 BLOK DİYAGRAM İNDİRGEME

Detaylı

Netsis CRM. Her yerden erişim Diğer web servislerinden faydalanma (Google Takvim, Haritalar, Outlook)

Netsis CRM. Her yerden erişim Diğer web servislerinden faydalanma (Google Takvim, Haritalar, Outlook) Netsis CRM İşletmelerin müşterileriyle ilgili bilgi ve belgelerine ulaşabildiği; fırsat, teklif, sipariş, etkinlik gibi süreçleri görüntüleyip yönetebildiği; e-posta, takvim, duvar gibi araçlarla koordinasyonu

Detaylı

Genel Graf Üzerinde Mutlak 1-merkez

Genel Graf Üzerinde Mutlak 1-merkez Genel Graf Üzerinde Mutlak 1-merkez Çözüm yöntemine geçmeden önce bazı tanımlara ihtiyaç vardır. Dikkate alınan G grafındaki düğümleri 1 den n e kadar numaralandırın. Uzunluğu a(i, j)>0 olarak verilen

Detaylı

Trafik Yoğunluk Harita Görüntülerinin Görüntü İşleme Yöntemleriyle İşlenmesi

Trafik Yoğunluk Harita Görüntülerinin Görüntü İşleme Yöntemleriyle İşlenmesi Trafik Yoğunluk Harita Görüntülerinin Görüntü İşleme Yöntemleriyle İşlenmesi ISITES 2016 4 TH INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON INNOVATIVE TECHNOLOGIES IN ENGINEERING AND SCIENCE Dr. G. Çiğdem Çavdaroğlu ISITES,

Detaylı

CBS Veri. CBS Veri Modelleri. Prof.Dr. Emin Zeki BAŞKENT. Karadeniz Teknik Üniversitesi Orman Fakültesi 2010, EZB

CBS Veri. CBS Veri Modelleri. Prof.Dr. Emin Zeki BAŞKENT. Karadeniz Teknik Üniversitesi Orman Fakültesi 2010, EZB Modelleri Prof.Dr. Emin Zeki BAŞKENT Karadeniz Teknik Üniversitesi Orman Fakültesi Objelerin temsili Raster -- Grid Piksel Konum ve değeri Uydu görüntüleri ve hava fotoları bu formatta Vector -- Linear

Detaylı

Örnek...4 : Özellik 2. w w w. m a t b a z. c o m. Bir (a n) geometrik dizisinin ilk terimi 1/2 ve

Örnek...4 : Özellik 2. w w w. m a t b a z. c o m. Bir (a n) geometrik dizisinin ilk terimi 1/2 ve GEOMETRİK DİZİ Bir () dizisinin ardışık terimleri arasındaki oranı ayni sabit sayi ise, bu di zi ye geom etrik dizi denir. a n N +, n +1 =r ise, () ortak çarpanı r olan geom etrik dizi dir. Örnek...4 :

Detaylı

Çok-öbekli Veri için Aradeğerlemeci Ayrışım

Çok-öbekli Veri için Aradeğerlemeci Ayrışım Interpolative Decomposition for Data with Multiple Clusters Çok-öbekli Veri için Aradeğerlemeci Ayrışım İsmail Arı, A. Taylan Cemgil, Lale Akarun. Boğaziçi Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği 25 Nisan

Detaylı

KAHKAHA TANIMA İÇİN RASSAL ORMANLAR

KAHKAHA TANIMA İÇİN RASSAL ORMANLAR KAHKAHA TANIMA İÇİN RASSAL ORMANLAR Heysem Kaya, A. Mehdi Erçetin, A. Ali Salah, S. Fikret Gürgen Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Boğaziçi Üniversitesi / Istanbul Akademik Bilişim'14, Mersin, 05.02.2014

Detaylı

1994 ÖYS. 6. x, y, z sıfırdan büyük birer tam sayı ve 2x+3y-z=94 olduğuna göre, x in en küçük değeri kaçtır?

1994 ÖYS. 6. x, y, z sıfırdan büyük birer tam sayı ve 2x+3y-z=94 olduğuna göre, x in en küçük değeri kaçtır? 99 ÖYS. Üç basamaklı abc sayısının birler basamağı tür. Birler basamağı ile yüzler basamağı değiştirildiğinde oluşan yeni sayı, abc sayısından 97 küçüktür. Buna göre, abc sayısının yüzler basamağı kaçtır?.,

Detaylı

SOME-Bus Mimarisi Üzerinde Mesaj Geçişi Protokolünün Başarımını Artırmaya Yönelik Bir Algoritma

SOME-Bus Mimarisi Üzerinde Mesaj Geçişi Protokolünün Başarımını Artırmaya Yönelik Bir Algoritma SOME-Bus Mimarisi Üzerinde Mesaj Geçişi Protokolünün Başarımını Artırmaya Yönelik Bir Algoritma Çiğdem İNAN, M. Fatih AKAY Çukurova Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Balcalı-ADANA İçerik Çalışmanın

Detaylı

GANTT ÇİZELGESİ PERT DİYAGRAMI

GANTT 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...

Detaylı

CAEeda TM GENEL TANITIM. EDA Tasarım Analiz Mühendislik

CAEeda TM GENEL TANITIM. EDA Tasarım Analiz Mühendislik CAEeda TM GENEL TANITIM EDA Tasarım Analiz Mühendislik İÇİNDEKİLER 1. FARE TUŞLARININ GÖSTERİMİ...2 2. CAEeda TM YAZILIMININ GÖRSEL ARAYÜZ YAPISI...3 3. CAEeda TM VARSAYILAN İKON PANELİ TANIMLAMALARI...4

Detaylı

Ekin RED EAGLE (OS) GÜVENLİ ŞEHİR TEKNOLOJİLERİ YÖNETİM SİSTEMİ

Ekin RED EAGLE (OS) GÜVENLİ ŞEHİR TEKNOLOJİLERİ YÖNETİM SİSTEMİ Ekin RED EAGLE (OS) GÜVENLİ ŞEHİR TEKNOLOJİLERİ YÖNETİM SİSTEMİ Leader in Safe City Technologies Güvenli Şehir Teknolojileri Yönetim Sistemi olan Ekin Red Eagle (OS) şehirdeki tüm sistemler ile iletişim

Detaylı

Ekin RED EAGLE (OS) GÜVENLİ ŞEHİR TEKNOLOJİLERİ YÖNETİM SİSTEMİ

Ekin RED EAGLE (OS) GÜVENLİ ŞEHİR TEKNOLOJİLERİ YÖNETİM SİSTEMİ Ekin RED EAGLE (OS) GÜVENLİ ŞEHİR TEKNOLOJİLERİ YÖNETİM SİSTEMİ Leader in Safe City Technologies Güvenli Şehir Teknolojileri Yönetim Sistemi olan Ekin Red Eagle (OS) şehirdeki tüm sistemler ile iletişim

Detaylı

Kümeler arası. Küme içi. uzaklıklar. maksimize edilir. minimize edilir

Kümeler arası. Küme içi. uzaklıklar. maksimize edilir. minimize edilir Kümeleme Analizi: Temel Kavramlar ve Algoritmalar Kümeleme Analizi Nedir? Her biri bir dizi öznitelik ile, veri noktalarının bir kümesi ve noktalar arasındaki benzerliği ölçen bir benzerlik ölçümü verilmiş

Detaylı

GRAPH LAR Düzce Üniversitesi Teknoloji Fakültesi VERİ YAPILARI. Bilgisayar Mühendisliği ÖĞR.GÖR.GÜNAY TEMÜR 1

GRAPH LAR Düzce Üniversitesi Teknoloji Fakültesi VERİ YAPILARI. Bilgisayar Mühendisliği ÖĞR.GÖR.GÜNAY TEMÜR 1 VERİ YAPILARI GRAPH LAR Düzce Üniversitesi Teknoloji Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği ÖĞR.GÖR.GÜNAY TEMÜR 1 GRAPH (ÇİZGE - GRAF) Terminoloji Çizge Kullanım Alanları Çizge Gösterimi Komşuluk Matrisi Komşuluk

Detaylı

Sıralama Öğrenme ile Sağkalım Tahminleme

Sıralama Öğrenme ile Sağkalım Tahminleme Boğazda Yapay Öğrenme İsmail Arı Yaz Okulu 08 Sıralama Öğrenme ile Sağkalım Tahminleme Öznur Taştan Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği Moleküler Biyoloji, Genetik

Detaylı

Araçlar Menü Haritası

Araçlar Menü Haritası Araçlar menüsündeki tüm seçeneklere erişebilmek için Yönetici olarak oturum açmalısınız. Aygıt Ayarları Genel Enerji Tasarrufu Akıllı Hazır İş Etkinliği Programlanan Tarih ve Saat Saat Dilimi (GMT Saat

Detaylı