hakansabunis/tr-academic-research-agent-index huggingface dataset:
Enerji dağılımlı X-ışını floresans (EDXRF) spektroskopisi kullanılarak standart karşılaştırma  yöntemiyle altın ayarı tespiti
Gold carat detection using energy dispersive X-ray fluorescence (EDXRF) spectroscopy by standard comparison method
Yazar: DAMLA DİCLE ÇATAK
Danışman: PROF. DR. AYNUR ÖZCAN
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Fizik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Fizik ve Fizik Mühendisliği = Physics and Physics Engineering

Özet:
Altın, mücevherlerin veya ziynet eşyalarının içeriğinde farklı oranlarda bulunabilmektedir. Altının mücevher içerisindeki oranı, altın ayarı olarak bilinmektedir. Bu tezin amacı mücevher olarak kullanılan altının ayarının ve  imitasyon altın mücevherinin belirlenmesinde ED-XRF spektrometresinin ve temel parametreler (TP) yönteminin kullanılarak, "standartlı" yeni bir analiz metodu belirlemektir. Altın mücevherindeki altın ayarının ve diğer elementlerin miktarını belirlemek için enerji ayrımlı X-ışınları spektrometresinden (ED-XRF) yararlanılmıştır. Tez çalışmasında,   10 – 50 kV gerilim ve 5 – 200 μA aralığında akımla çalışabilen, maksimum 4 W gücünde, Ag-anotlu x-ışın uyarıcı kaynaklı ED-XRF sistemi 500 µm Silikon Drift Diyot (SDD) dedektörü kullanılmıştır. Piyasada satışa sunulan farklı ayardaki altın numuneleri bu cihazlar yardımı X-ışını ile uyarılarak dedektörden alınan ölçümlerle yapılmış olan spekral analiz değerlendirmeleri sonucu altın numunelerinin şeklinde geometrisinde ve fiziksel formunda (metalik  yada toz formu) tahribat olmadan standartlı  olarak uygun ayarda olup olmadığı belirlenmiştir.

Abstract:
Gold can be found in different amounts in jewelry or ornaments. The proportion of gold in the jewel is known as gold carat. The aim of this thesis is to determine a new "standard" analysis method by using ED-XRF spectrometer and basic parameters (TP) method in determining the karat of gold used as jewelry and imitation gold jewelry. Energy dispersive X-ray spectrometry (ED-XRF) was used to determine the amount of gold carat and other elements in gold jewelry. In the thesis study, a 500 µm Silicon Drift Diode (SDD) detector with an Ag-anode x-ray exciter source and a maximum power of 4 W, which can operate with a voltage between 10 - 50 kV and a current between 5 - 200 μA, was used. Gold samples of different carats offered for sale in the market were stimulated with X-rays with the help of these devices, and as a result of the spectral analysis evaluations made with the measurements taken from the detector, it was determined whether the gold samples were in the appropriate carat as standard, without any damage to their shape, geometry and physical form (metallic or powder form).
Banka istikrarına rekabet, yoğunlaşma ve finansal tabana yayılmanın etkisi
The effect of competition, concentration and financial inclusion on bank stability
Yazar: BELMA ARSLAN
Danışman: PROF. DR. METİN KAMİL ERCAN
Gazi Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Bankacılık Ana Bilim Dalı / Bankacılık Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Bankacılık = Banking ; Ekonomi = Economics
Dizin: Eksik rekabet = Imperfect competition ; Finansal istikrar = Financial stability ; Piyasa yoğunlaşma endeksleri = Market concentration indices ; Tam rekabet = Perfect competition

Özet:
Bankacılık sektöründe yaşanan 1980 sonrası serbestleşme piyasa yapısını önemli ölçüde değiştirmiştir. Tüm dünyada ve Türkiye'de yaşanan küreselleşme neticesinde bankacılık piyasasında yoğunlaşma meydana gelmiştir. Artan yoğunlaşma piyasa yapısında değişikliğe yol açarak rekabeti azaltmak suretiyle az sayıda güçlü bankanın piyasaya yön vermesi durumuna yol açabilmektedir. Literatür genel olarak rekabetin istikrara ya da kırılganlığa yol açtığı konusunda iki farklı görüşü benimsemektedir. Bu durum hane halkının finansmana erişimi yani finansal tabana yayılma üzerinde olumsuz etki yaratabilmektedir. Bu çalışmada, Türk bankacılık sektörünün 2010-2020 periyodunda rekabet düzeyi Panzar-Rosse metodu ile belirlenerek banka istikrarı üzerinde yoğunlaşma, rekabet ve finansal tabana yayılmanın etkileri araştırılmıştır. Literatürde sıkça yer alan rekabet- istikrar görüşüne destek veren sonuçlara ulaşılmıştır. İstikrar- rekabet – yoğunlaşma denklemine finansal tabana yayılma eklenerek literatüre katkıda bulunulmuştur. Elde edilen sonuçlar finansal tabana yayılmanın sermaye dışındaki değişkenlere pozitif etki ettiği yönündedir.

Abstract:
The post-1980 liberalization in the banking sector has significantly changed the market structure. As a result of the globalization experienced all over the world and in Türkiye, concentration in the banking market has occurred. Increased concentration may lead to changes in the market structure, reducing competition and leading to a situation where a small number of strong banks dominate the market. Here, the literature generally adopts two different views on whether competition leads to stability or fragility. This may have a negative impact on households' access to finance, that is, on financial inclusion. In this study, the level of competition of the Turkish banking sector in the period of 2010-2020 is determined by Panzar-Rosse model and the effects of concentration, competition and financial inclusion on Bank stability are investigated. Results supporting the competition-stability view, which is frequently supported in the literature, have been obtained. We have contributed to the literature by adding financial inclusion to the stability-competition-concentration equation. The results also indicate that financial inclusion has a positive effect on variables other than capital.
Derin öğrenme yöntemleri kullanarak uzaktan algılama görüntülerinde değişiklik tespiti
Change detection in remote sensing images using deep learning methods
Yazar: BEYZA NUR NAKKAŞ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÇAĞRI ŞAHİN
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Uzaktan algılama görüntülerinde değişiklik tespiti, çevresel izlemeyi sağladığından şehir planlama ve afet yönetimi gibi birçok alan için önemli bir araştırma konusudur. Derin öğrenme yöntemlerinin performanslarında meydana gelen artış, bu alandaki ilerlemeleri de beraberinde getirmiştir. Zaman içerisinde meydana gelen değişikliklerin doğrudan uzaktan algılama görüntülerinden tespit edilmesi, süreçleri hızlandırması nedeniyle büyük öneme sahiptir. Bu tez çalışmasında yüksek çözünürlüklü uzaktan algılama görüntülerinde değişiklik tespiti için Siyam tabanlı U2-Net (SU2-Net) adında yeni bir model geliştirilmiştir. Derin bir ağ modeli kullanarak hesaplama maliyetini önemli ölçüde artırmadan değişiklikleri daha verimli ve başarılı bir şekilde tespit edebilmek amacıyla, mevcut U2-Net modeli Siyam tabanlı bir mimariye dönüştürülmüştür. Çalışmada değişiklik tespit veri seti (Change detection dataset – CDD) kullanılmıştır. Dengeli sonuçlar elde etmek için hibrit kayıp fonksiyonundan yararlanılarak değişiklikler tespit edilmiştir. Deneysel çalışmalar sonucunda, 1,35 M parametre ve 39,55 G FLOPs değerine sahip SU2-Net modeli ile 0,953 hassasiyet, 0,945 duyarlılık, 0,948 F1-Skor ve 0,961 AUC değerleri elde edilmiştir. Literatürde benzer çalışmalar ile karşılaştırıldığında, geliştirilen model yüksek performans göstererek hem hesaplama maliyeti hem de performans metriklerinde iyileşmeler sağlamıştır.

Abstract:
Change detection in remote sensing images is an important research topic for many fields, such as urban planning and disaster management, as it enables environmental monitoring. The increase in the performance of deep learning methods has brought about advances in this field. Detecting changes that occur over time directly from remote sensing images is of significant importance, as it speeds up the process. In this thesis study, a new model called Siamese-based U2-Net (SU2-Net) was developed for change detection in high-resolution remote sensing images. In order to detect changes more efficiently and successfully without significantly increasing the computational cost using a deep network model, the existing U2-Net model was transformed into a Siamese-based architecture. Change detection dataset (CDD) was used in the study. In order to obtain balanced results, changes were detected using the hybrid loss function. As a result of experimental studies, 0.953 precision, 0.945 recall, 0.948 F1-Score, and 0.961 AUC values were obtained with the SU2-Net model with 1.35 M parameters and 39.55 G FLOPs value. Compared to similar studies in the literature, the developed model showed high performance and improved both computational cost and performance metrics.
Gen setleri ve görüntü kullanılarak hibrit derin sinir ağı ile kanserlerin erken ve geç evre sınıflandırması
Classification early- and late-stage cancers with hybrid deep neural network using gene sets and images
Yazar: ALINA AMANZHOLOVA
Danışman: PROF. DR. AYSUN COŞKUN
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Kanserin yaygınlığı erken ve zamanında teşhis edilerek tedavi süreci önemli ölçüde iyileşecek ve hastalığın yayılmasının önüne geçilecektir. Kanser evrelerinin gen kümelerine göre sınıflandırılmasıyla ilgili bazı zorluklar vardır. Sınıflandırma performansının iyileştirilmesi, küçük örnek veri hacimleri, yüksek veri dağılımı, fazla uydurma ve basit doğrusal sınıflandırıcıların kullanımı gibi zorluklarla engellenmektedir. Son zamanlarda, tıbbi görüntüleri tanımlamak ve sınıflandırmak için güçlü yöntemler geliştirilmiş olsa da, en büyük zorluk, insan görme algılaması ile algoritmalar tarafından çıkarılan düşük seviyeli özellikler arasında anlamsal bir boşluk olmasıdır. Bu tezde, erken ve geç evre kanserleri gen setleri ve görüntüye göre sınıflandırmak için hibrit derin sinir ağlarına dayalı yeni iki yöntem sunulmuştur. Kanser evresini teşhis etmek için derin bir sinir ağı sınıflandırıcısı kullanılmıştır. Modellerimiz, gen setleri üzerinden erken ve geç evre kanser sınıfı arasında mükemmel tahmin doğruluğu (%76.01-94.79) ve çoklu omik veriler üzerinden olağanüstü tahmin doğruluğunu (%89.68-%97.85), kanser görüntü üzerinden tahmin doğruluğu 97.95% göstermektedir. Önerilen modeller kanser veri setleri kullanılarak test edilmiş ve sınıflandırma performans değişkenleri açısından literatürdeki en son yöntemler ile karşılaştırılmıştır.

Abstract:
By diagnosing the extent of cancer early and on time, the treatment process will be significantly improved and the spread of the disease will be prevented. There are some difficulties with classifying cancer stages by gene clusters. Improving classification performance is hampered by challenges such as small sample data volumes, high data dispersion, overfitting, and the use of simple linear classifiers. Although powerful methods have recently been developed to identify and classify medical images, the biggest challenge is that there is a semantic gap between human vision perception and the low-level features extracted by algorithms. In this thesis, two new methods based on hybrid deep neural networks are presented to classify early and late stage cancers according to gene sets and image. A deep neural network classifier was used to diagnose cancer stage. Our models show excellent prediction accuracy (76.01-94.79%) between early and late stage cancer class over gene sets and outstanding prediction accuracy (%89.68-%97.85) over multi-omics data, with prediction accuracy over cancer image being 97.95%. The proposed models were tested using cancer datasets and compared with the latest methods in the literature in terms of classification performance variables.
ARGE projelerinde yapay sinir ağı ile risk tahmini
Risk prediction in R&D projects using artificial neural networks
Yazar: ZÜHAL ÖZNALCILAR
Danışman: PROF. DR. FULYA ALTIPARMAK BAYKOÇ
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Bu çalışmada ARGE projelerinin risk seviyelerini tahmin etme amacıyla yapay sinir ağı (YSA) kullanılmıştır. Çalışma kapsamında proje, proje yönetimi, risk yönetimi, makine öğrenmesi, YSA kavramları açıklanmış ve YSA'nın risk yönetiminde kullanımı üzerine detaylı bir literatür araştırması gerçekleştirilmiştir. Çalışmada temel amaç, ARGE projelerinin toplam risk skorunu hızlı ve etkili bir şekilde hesaplamak için YSA tabanlı bir model geliştirmektir. Bu model, risk faktörlerini hızla değerlendirerek, projenin risk durumunu zamanında ve doğru bir şekilde belirlemeyi hedeflemekte ve yönetim ekiplerine karar verme süreçlerinde kritik destek sağlamaktadır. ARGE projeleri genellikle yüksek maliyetler ve belirsizlikler içerdiğinden risk yönetimi büyük önem taşımaktadır. Mevcut risk değerlendirme yöntemleri genellikle zaman alıcı ve öznel değerlendirmelere dayanmaktadır. Bu çalışmada, YSA kullanılarak otomatik ve objektif bir risk değerlendirme sistemi geliştirilmiş böylece süreç hızlandırılarak daha doğru tahminler elde edilmiştir. Bu yaklaşım daha verimli proje yönetimine ve potansiyel risklerin daha etkili şekilde yönetilmesine olanak tanıyacaktır. Çalışma, ARGE projeleri için tasarlanmış bir yaklaşım sunmakta ve YSA'nın derin öğrenme yeteneklerini kullanarak risk faktörlerinin çok boyutlu ve dinamik doğasını modellemektedir.

Abstract:
In this thesis, artificial neural networks (ANN) are utilized to predict the risk levels of R&D projects. The concepts of project, project management, risk management, machine learning, ANN are explained and a detailed literature review on the use of ANN in risk management is conducted. The primary objective of the study is to develop an ANN-based model to quickly and effectively calculate the total risk score of R&D projects. This model aims to promptly and accurately assess the project's risk status by rapidly evaluating risk factors, thereby providing critical support to management teams in their decision-making processes. R&D projects often involve high costs and uncertainties, making risk management highly important. Existing risk assessment methods are typically time-consuming and rely on subjective evaluations. In this study, an automated and objective risk assessment system is developed using ANN, resulting in faster processes and more accurate predictions. This approach will enable more efficient project management and more effective management of potential risks. The study presents an approach designed for R&D projects and models the multidimensional and dynamic nature of risk factors using the deep learning capabilities of ANN.
Sıralı vektör uzaylarında yakınsaklık
Convergence in ordered vector spaces
Yazar: BÜŞRA ÇELİK
Danışman: PROF. DR. CÜNEYT ÇEVİK
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Matematik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Matematik = Mathematics

Özet:
Sıralı vektör uzaylarında, sadece sıralamayı kullanarak yakınsamayı tanımlamanın birkaç doğal yolu vardır. Bunlar çoğunlukla sıra yakınsamalar olarak bilinir. İlgili çalışmalarda ağların sıra yakınsaması yaygın olarak kullanılmaktadır. Mesel\^a, normlu Riesz uzayları çalışılırken, sıra sürekli normlar için sıra yakınsama kullanılır. Aynı zamanda sıra yakınsama, Riesz uzayları arasındaki operatörler için bu yakınsamaya göre sürekli olan operatörlerden olan sıra sürekli operatörleri tanımlarken kullanılır. Ağlar için yaygın olarak kullanılan yakınsaklık tanımları, diziler için verilen yakınsaklık tanımlarından kaynaklanır. Ancak, bu yakınsamanın bir sorunu, ağın sıra yakınsamasının sadece kuyruğuna değil, aynı zamanda başlangıcına da bağlı olmasıdır. Abramovich ve Sirotkin, Riesz uzayı teorisinde, ağların yakınsaması için yeni ve geliştirilmiş bir tanım önerdiler. Bu tanım, Riesz uzaylarında bazı ilişkilerin verildiği "An Invitation to Operator Theory" başlıklı çalışmada kullanıldı. Bununla birlikte sıralı vektör uzaylarında sıra birim norm gibi kullanışlı bir norm genellikle yoktur. Ancak, göreceli düzgün yakınsama diye adlandırılan benzer bir yakınsama kavramıyla böyle bir norm tanımlanabilir. Bu çalışmada, bu iki sıra yakınsama tanımının yanı sıra son zamanlarda yapılan çalışmalarda ele alınan ve uzayın yapısına göre sonuçları genişleten sıra yakınsamalar da incelenmiştir.

Abstract:
In ordered vector spaces, there are several natural ways to describe convergence using only ordering. These are often known as order convergences. Order convergence of nets is widely used in related studies. For example, order convergence is used for order continuous norms when studying normed Riesz spaces. At the same time, order convergence is used to define order continuous operators, which are continuous concerning this convergence for operators between Riesz spaces. Commonly used convergence definitions for nets derive from the convergence descriptions given for sequences. However, one problem with this convergence is that it depends on the tail and the beginning of the net's row convergence. Abramovich and Sirotkin proposed a new and improved definition for the convergence of net in the theory of Riesz space. This definition was used in the study "An Invitation to Operator Theory" where some relations in Riesz spaces are given. There is usually no such proper norm as an order unit norm in ordered vector spaces. However, such a norm can be defined by a similar concept called relative uniform convergence. In this study, in addition to these two order convergence definitions, order convergences, which have been discussed in recent studies and which expand the results according to the structure of the space, are also examined.
Çeşitli matrislerde Bisfenol-A ve türevlerinin LC-QTOF-MS Metodu ile tayini
Determination of Bisphenol and its derivativesin various matrices by LC-QTOF-MS Method
Yazar: EMİNE EZGİ SARP
Danışman: DOÇ. DR. EMRE DURMAZ
Gazi Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Farmasötik Toksikoloji Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Farmasötik Toksikoloji = Pharmaceutical Toxicology

Özet:
Bisfenol A (BPA) dünya çapında tahmini yıllık 3,5 milyon ton üretim kapasitesine sahip ticari açıdan önemli bir endüstriyel kimyasaldır. BPA ve türevlerinin birçok kronik hastalığın etiyolojisinde potansiyel bir rol oynayabileceği ve endokrin sistemi bozabileceği bilinmektedir. BPA kullanımı insan sağlığı üzerindeki kanıtlanmış olumsuz etkileri nedeniyle birçok ülkede kısıtlanmış ya da yasaklanmıştır. Diğer bisfenol türevleri ise BPA ile yapısal benzerlikler taşımakta birlikte potansiyel zararlı etkileri hakkındaki bilgiler çok sınırlıdır. Ülkemizde BPA ve türevlerinin sulardaki varlığına ilişkin sınırlı veri bulunmaktadır. Yapılan bazı araştırmalar, BPA'nın balıklar, yengeçler ve diğer sucul organizmaların endokrin sistemini, üreme organlarını ve genetik ifadeyi etkileyebileceğini ve ekosistem dengesini bozabileceğini göstermektedir. BPA ve türevlerinin çeşitli matrislerde incelenmesi son derece önemlidir. Çalışmamızda filtrasyon işlemi sonrası doğrudan enjeksiyon ve ardından dört kutuplu uçuş süresi kütle spektrometresi (HPLC-QTOF-MS) ile birleştirilmiş yüksek performanslı sıvı kromatografisini temel alan bir yöntem geliştirilmiştir. Hedeflenen bileşikler olarak 7 farklı bisfenol türevi kullanıldı. Cihaz doğrusallığı (r2 ≥0,98), günler arası hassasiyet (RSD ≤%9,0) ve yöntem tespit limitleri 1-5 ng/ml analizimiz için tatmin edicidir.

Abstract:
Bisphenol A (BPA) is a commercially important industrial chemical with an estimated annual production capacity of 3.5 million tonnes worldwide. It is known that BPA and its derivatives may play a potential role in the aetiology of many chronic diseases and may disrupt the endocrine system. The use of BPA has been restricted or banned in many countries due to its proven adverse effects on human health. Other bisphenol derivatives have structural similarities with BPA, but information on their potential harmful effects is very limited. There is limited data on the presence of BPA and its derivatives in water in Turkey. Some studies show that BPA may affect the endocrine system, reproductive organs and genetic expression of fish, crabs and other aquatic organisms and disrupt the ecosystem balance. It is extremely important to study BPA and its derivatives in various matrices. In our study, a method based on high performance liquid chromatography combined with direct injection after filtration followed by quadrupole time-of-flight mass spectrometry (HPLC-QTOF-MS) was developed. Seven different bisphenol derivatives were used as targeted compounds. Instrument linearity (r2 ≥0.98), inter-day precision (RSD ≤9.0%) and method detection limits of 1-5 ng/ml were satisfactory for our analysis.
Yığın varyansları homojen değilken çoklu karşılaştırma testleri ve karşılaştırması
Multiple comparison tests when population variances are not homogeneous and comparasion
Yazar: BARIŞ ŞAHİN
Danışman: DOÇ. DR. ESRA GÖKPINAR
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: İstatistik = Statistics

Özet:
Bu çalışma, grup varyanslarının homojen olmadığı durumlarda literatürde bulunan çeşitli çoklu karşılaştırma testlerini tanıtmayı ve bu testlerin performanslarını değerlendirmeyi amaçlamaktadır. Araştırma, bu testleri aile bazında hata oranı, karşılaştırma başına hata oranı ve güç gibi istatistiksel kriterleri dikkate alarak simülasyon yoluyla karşılaştırmaktadır. Buna göre, simülasyon çalışması farklı koşullar altında oluşturularak, hangi testin ne kadar uygun olduğunu belirlemeye çalışmaktadır. Yapılan simülasyon çalışmasında, aile bazında I. tip hata sonuçları ve karşılaştırma başına I. tip hata sonuçları bakımından testlerin performansı incelenmiştir. Daha sonra testlerin performansında diğer bir önemli ölçüt olan güç değerleri incelenmiştir. Her iki performans ölçütüne bakıldığında, düşünülen durumlar için Games Howell testi ve Parametrik Bootstrap testinin genel olarak diğer testlerden daha iyi sonuçlar verdiği gözlenmiştir.

Abstract:
This study aims to introduce various multiple comparison tests found in the literature and to evaluate their performance in cases where group variances are not homogeneous. The research compares these tests through simulation, considering statistical criteria such as familywise error rate, per-comparison error rate, and power. Accordingly, the simulation study is designed under different conditions to determine the appropriateness of each test. In the simulation study, the performance of the tests is examined in terms of familywise Type I error results and per-comparison Type I error results. Subsequently, the power values, which are another important measure of test performance, are analyzed. When both performance measures are considered, it is observed that the Games-Howell test and the Parametric Bootstrap test generally provide better results than other tests for the considered conditions.