hakansabunis/tr-academic-research-agent-index huggingface dataset:
Strigolaktonlar; Bitkisel Hormonlar Sınıfının Yeni Üyesi
Strigolactones; New Member of Plant Hormones Class
Yazar: Arıkan, Semra; Karaman, Şengül
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 27, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Strigolactone,Arbuscular Mycorrhizal Fungus,Parasitic weed,Plant hormones,Stress ; Strigolakton,Arbusküler,Mikorizal Mantar,Parazitik bitki,Bitkisel hormonlar,Stres

Strigolaktonlar (SL) Striga (cadı otu), Orobanche (canavar otu) gibi parazit bitkilerin tohum çimlenmesini aktive etmeleri ve arbusküler mikorizal mantarlarda dallanmaya pozitif etkilerinden dolayı uzun yıllardır araştırılmaktadır. Özellikle fosfat olmak üzere topraktaki besin eksikliği, kuraklık, tuzluluk, sıcaklık, ışık ve patojenler gibi çeşitli biyotik ve abiyotik stresler karşısında gerekli cevabın düzenlemesindeki etkisi ve bitkinin strese uyum sağlamasındaki fizyolojik görevlerinden dolayı 2008 yılında bitkisel hormonlar sınıfına dahil edilmiştir. Karotenoid türevi olan strigolaktonlar, stres karşısında sürgün dallanmasını inhibe etmede, tohum çimlenmesi, kök mimarisi gibi çeşitli bitki gelişim aşamalarını uyarmada, bitki büyümesini ve gelişimini optimize etmede aktif rol alırlar. Bu makalede strigolaktonların yapısı, biyosentezi, stres karşısında fizyolojik cevapları ve diğer bitkisel hormonlar ve bitki büyüme düzenleyicileri ile etkileşimi özetlenmiştir.

Strigolactones (SL) have been investigated for many years due to their activation of seed germination of parasitic plants such as Striga (witch grass), Orobanche (broomrapes) and their positive effect on branching in arbuscular mycorrhizal fungi. It was included in the herbal hormones class in 2008 due to its effect on regulating the necessary response to various biotic and abiotic stresses such as lack of nutrients in the soil, especially phosphate, drought, salinity, temperature, light and pathogens, and the physiological functions of the plant in adapting to stress. Strigolactones, a carotenoid derivative, play an active role in inhibiting shoot branching against stress, stimulating various plant development stages such as seed germination, root architecture, and optimizing plant growth and development. In this article, the structure of strigolactones, their biosynthesis, physiological responses to stress and their interaction with other plant hormones and plant growth regulators are summarized.
Ampirik Mod Ayrıştırması ve Welch Yöntemini Kullanarak Dört Sınıflı Motor Hayali EEG Sinyallerinin Derin Öğrenme ile Sınıflandırılması
Classification of Four-Class Motor Imaginary EEG Signals with Deep Learning Using Empirical Mode Decomposition and Welch Method
Yazar: Tosun, Mustafa; Çetin, Osman
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 26, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Empirical Mode Decomposition,Brain-Computer Interface,Long-Short Term Memory,Welch Method. ; Ampirik Mod Ayrıştırması,Beyin-Bilgisayar Arayüzü,Uzun-Kısa Dönem Hafıza,Welch Yöntemi.

Elektroensefalogram (EEG) tabanlı beyin-bilgisayar arayüzü (BBA) uygulamalarında, kişilerin ilgili uzuv hareketlerini hayal etmesiyle elde edilen motor hayali (MI) sinyallerinden özellik çıkarmak ve bunları sınıflandırmak oldukça önemli bir konudur. MI-EEG sinyalleriyle ilgili yapılan çalışmalarda, birçok farklı özellik çıkarma yöntemleri ve sınıflandırma algoritmaları kullanılmıştır. Fakat bu sinyallerde sınıf sayısı arttıkça elde edilen sınıflandırma başarıları arasında belirgin farklar gözlemlenmiştir. Önerilen yöntemde, sinyallerin güç spektral yoğunluğu (PSD) bilgilerini içeren özellik çıkarma yöntemi sunulmuştur. Ham EEG verilerine ampirik mod ayrıştırması (EMD) uygulanarak farklı frekans seviyelerindeki sinyaller elde edilmiştir. Bu sinyallerin PSD değerleri welch yöntemi kullanılarak hesaplanmıştır. Elde edilen PSD değerleri bir öznitelik vektöründe birleştirilmiştir. Oluşturulan öznitelik vektörlerini kullanarak, popüler bir derin öğrenme algoritması olan uzun-kısa dönem hafıza (LSTM) ağı eğitilmiştir. Eğitim sonucunda elde edilen test başarılarının, kişiler ve kanallar bazındaki karşılaştırmaları detaylı olarak yapılmıştır. Karşılaştırma sonucunda kafa derisinin merkez noktasında bulunan kanalların, diğer kanallara göre daha başarılı oldukları görülmüştür.

In electroencephalogram (EEG) based brain-computer interface (BCI) applications, it is very important to extract features from motor imagery (MI) signals obtained by imagining related limb movements and to classify them. Many different feature extraction methods and classification algorithms have been used in studies on MI-EEG signals. However, significant differences have been observed between the classification accuracies obtained as the number of classes increased in these signals. In the proposed method, feature extraction method including power spectral density (PSD) information of signals is presented. By applying empirical mode decomposition (EMD) to the raw EEG data, signals at different frequency levels were obtained. The PSD values of these signals were calculated using the welch method. The PSD values obtained were combined in a feature vector. Using the generated feature vectors, the long-short term memory (LSTM) network, a popular deep learning algorithm, was trained. The comparisons of the test accuracies obtained as a result of the training on the basis of individuals and channels were made in detail. As a result of the comparison, it was observed that the channels at the center of the scalp are more successful than the other channels.
Sürdürülebilir Kalkınma İçin Yenilenebilir Enerji Kaynaklarının Türkiye Ölçeğinde Değerlendirilmesi
Evaluation of Renewable Energy Resources for Sustainable Development in Turkey
Yazar: Emeksiz, Cem; Fındık, Muhammed Musa
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 26, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Yenilenebilir enerji kaynakları,Fosil yakıtlar,Enerji politikası,Türkiye ; Renewable energy sources,Fossil fuels,Energy policy,Turkey

Dünya üzerinde enerji kaynaklarına duyulan ihtiyaç gün geçtikçe artarak büyümektedir. Gelişmekte olan ülkelerde nüfus giderek artmakta, toplumların yaşam standartları gün geçtikçe yükselmekte ve sanayileşme faaliyetleri yaygınlaşmaktadır. Teknolojik anlamda ilerleme ile paralel olarak enerjiye duyulan ihtiyacın artması ve önümüzdeki yıllarda daha da artacak olması kaçınılmaz bir gerçektir. Fosil yakıtlar olarak adlandırılan doğal enerji kaynakları geçmişten günümüze yaygın olarak enerjiye duyulan ihtiyacın karşılanması adına yıllardır kullanılmaktadır. Bu fosil yakıtların dünya üzerinde önemli derecede çevresel problemlere neden olması ve yakın tarihte rezervlerinin bitecek olması önemli bir sorun teşkil etmektedir. Enerji temini ve tedarikinin sağlanmasında fosil yakıtlara bağlı kaynakların kullanımı için en önemli alternatif yenilenebilir enerji kaynaklarıdır. Türkiye, yenilenebilir enerjiye olan ilginin arttığı bu dönemde gerek özel sektör gerekse devlet kanallı teşvikler ile önemli yatırımlar yapmaktadır. Yenilenebilir enerji kaynakları bakımından da oldukça zengin bir altyapıya ve hammaddeye sahiptir. Bu çalışmada Türkiye’nin mevcut enerji potansiyeli incelenerek, yenilenebilir enerji alanındaki son gelişmeler, yatırımları ve son durumu değerlendirilmiştir.

The need for energy resources on earth is growing day by day. In developing countries, the population and the living standards of societies are increasing day by day, and industrialization activities are becoming widespread. It is an inevitable fact that the need for energy will increase in parallel with technological progress and will increase even more in the coming years. Natural energy sources, called fossil fuels, have been widely used for years to meet the need for energy from the past to the present. The fact that these fossil fuels cause significant environmental problems around the world and have run out of reserves in recent history poses a significant problem. Renewable energy sources are the most important alternative for the use of fossil fuel-dependent resources in the supply and providement of energy. During this period, when interest in renewable energy is growing, Turkey makes significant investments with incentives through both the private sector and the state channel. It has a very rich infrastructure and raw materials in terms of similar renewable energy sources. In this study, Turkey's current energy potential was examined and recent developments, investments and recent status in the field of renewable energy were evaluated.
Görüntüden Görüntüye Dönüşüm ve Görüntü Sentezleme Yapan Üretici Çekişmeli Ağların İncelenmesi
Review of Generative Adversarial Networks for Image-to-Image Translation and Image Synthesis
Yazar: Altun, Sara; Talu, Muhammed Fatih
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 26, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Görüntüden görüntüye dönüşüm,üretici çekişmeli ağlar,derin öğrenme ; Image-to-image translation,generative adversarial networks,deep learning.

Görüntüden görüntüye dönüşüm işlemi; görüntü işleme, bilgisayar grafikleri ve bilgisayarla görme alanındaki problem çözümlerinde kullanılmaktadır. Görüntüden görüntüye dönüşüm, belirli bir girdinin bir görsel temsilini başka bir temsille eşleştirmeyi öğrenmeyi gerektirmektedir. Üretici çekişmeli ağlarla (GAN'lar) görüntüden görüntüye dönüşüm yoğun bir şekilde incelenmiştir. Ve incelenen yöntemler çok modlu, süper çözünürlüklü, nesne dönüştürme ile ilgili dönüşüm vb. gibi birçok kısma uygulanmıştır. Ancak, görüntüden görüntüye dönüşüm teknikleri, istikrarsızlık ve çeşitlilik eksikliği gibi bazı sorunlardan muzdariptir. Bu çalışmada, GAN algoritmalarına ve türevlerine dayanan görüntüden görüntüye dönüşüm yöntemlerine kapsamlı bir genel bakış açısı sağlama amaçlanmıştır. Ayrıca, görüntüden görüntüye dönüşüm teknikleri tartışılıp ve analiz edilmektedir. Son olarak gelecekteki araştırılan yöntemler özetlenmekte ve tartışılmaktadır.

Image to image translation process is used in image processing, computer graphics and computer vision problem solving. Image-to-image translation requires learning to match one visual representation of a given input to another representation. Image-to-image translation has been extensively studied with producer adversarial networks (GANs). And the methods studied are multimodal, super tool, transformation into an object, and so on. It has been applied to many parts such as. However, it suffers from some issues such as image-to-image formatting, instability, and lack of variety. This article is intended to provide a comprehensive overview of the image  translation methods according to GAN algorithms and their derivatives. In addition, its image-to-image formation is discussed and analyzed. Finally, future research methods are summarized and discussed.
Türkiye’nin Enerji İhtiyacını Tahmin Etmek için Jaya Algoritmasına Dayalı Yeni Hibrit Bir Yaklaşım
A Novel Hybrid Approach Based on Jaya Algorithm to estimate Energy Need of Turkey
Yazar: Uzlu, Ergun
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 26, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Enery consumption/demand,Jaya algorithm,Metaheuristic algorithm ; Enerji tüketimi/ihtiyacı,Jaya algoritması,Meta-sezgisel algoritma

Bu çalışmanın temel amacı, Türkiye’nin enerji tüketimini tahmin etmek için tahmin gücü yüksek bir model geliştirmektir. Model yeni ve güçlü bir optimizasyon algoritması olan Jaya algoritması ve regresyon fonksiyonlarına dayalı olarak geliştirilmiştir. Regresyon fonksiyonu olarak lineer, hiperbolik, eksponansiyel ve ikinci derceden fonksiyon kullanılmıştır. Modelde gayri safi yurtiçi hasıla, nüfus, ithalat ve ihracat verileri bağımsız değişkenler olarak kullanılmıştır. Jaya yönteminin doğruluğu, ortalama rölatif hata, ortalama karesel hataların karekökü ve ortalama mutlak hata gibi hata kriterleri kullanılarak araştırılmıştır. Analizler sonucunda Jaya algoritması ile geliştirilen ikinci dereceden fonksiyonun diğerlerine göre daha iyi performans gösterdiği sonucuna varılmıştır. Optimal konfigürasyonlar tanımlandıktan sonra, Türkiye’nin gelecekteki enerji tüketim değerlerini tahmin etmek amacıyla bir senaryo geliştirilmiştir. Elde edilen sonuçlar önceki çalışmalarla karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre, önerilen model kullanılarak Türkiye’nin birincil enerji tüketimi modellenebilir ve Jaya, Türkiye'nin gelecekteki enerji ihtiyacını tahmin etmek için kullanılabilir.

The main objective of this study is to develop a highly predictive model to forecast Turkey’s energy consumption. The model has developed based on regression functions and Jaya algorithm which is a new and powerful optimization algorithm. Linear, exponential, hyperbolic and quadratic functions were used as regression functions. Gross domestic product, population, import and export data have been used as independent variables in the model. The accuracy of Jaya method was investigated using error criteria such as average relative error, root mean square error, and mean absolute error. As a result of the analysis, it was concluded that the quadratic function developed with Jaya algorithm performed better than the others. After the optimal configurations have been defined, a scenario has been developed to estimate Turkey's future energy consumption values. The obtained results are compared with the previous studies. According to the obtained results, primary energy consumption of Turkey can be modeled using the proposed model and Jaya can be used to predict Turkey's future energy need.
PAMPSA Yüklenmiş Polianilin Kullanılarak Sulu Ortamdan Naproksen Giderimi
The Removal of Naproxen from Aqueous Media by Using PAMPSA Doped Polyaniline
Yazar: Sarıhan, Adem
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 27, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Naproxen,Polyaniline,PAMPSA,Adsorption ; Naproksen,Polianilin,PAMPSA,Adsorpsiyon

Bu çalışmada adsorban olarak PAMPSA yüklenmiş polianilinin kullanılarak sulu ortamdan naproksen giderimi incelenmiştir. Adsorban miktarı (0.025-0.3 g/50 ml), pH(3-9), temas süresi (1-1440 dk), başlangıç konsantrasyonu (20-150 ppm) ve sıcaklık (25-50 °C) parametreler olarak seçilmiştir. Adsorbanın morfolojik yapıları SEM, fonksiyonel grup analizleri FT-IR, minerolojik içerikleri XRD teknikleri kullanılarak belirlenmiştir. pH 7, 25°C sıcaklık, 30 dk temas süresi, 0.05 g/50 ml adsorban miktarı ve 150 ppm en uygun koşullar için adsorpsiyon prosesi maksimum giderim veriminin %68.99 olduğu tespit edilmiştir. Adsorpsiyon kinetiğinin yalancı II. derece kinetik modelle eşleştiği belirlenmiştir. PAMPSA Yüklenmiş Polianilin üzerine NPX adsorpsiyonunun Langmuir, Freundlich, Temkin ve Harkins-Jura izoterm modellerine uyduğu belirlenmiştir. Temkin R2=0.99 > Freundlich R2=0.97 > Langmuir R2=0.95 > Harkins-Jura R2=0.86’dir. NPX adsorpsiyonunun en iyi Temkin izoterm modeline uyduğu belirlenmiştir. Negatif ΔH° değeri adsorpsiyon prosesinin ekzotermik olduğunu, positif ΔS° değerinin katı/çözelti arayüzünde adsorpsiyon işlemi sırasında rastgele bir artış olduğunu ve pozitif ΔG° değeri ise adsorpsiyon prosesinin kendiliğinden meydana gelmediğini göstermektedir.

In this study, the removal of naproxen from aqueous media was investigated using PAMPSA doped Polyaniline as adsorbent. Adsorbent amount (0.025-0.3 g / 50 ml), pH (3-9), contact time (1-1440 min), initial concentration (20-150 ppm) and temperature (25-50 ° C) were selected as parameters. The characterization of the adsorbent performed by using SEM (morphological analysis), FT-IR (functional group analysis) and XRD (minerological contents) techniques. The maximum removal efficiency of the adsorption process was found to be 68.99% for pH 7, 25 ° C temperature, 30 min contact time, 0.05g / 50 ml adsorbent amount and 150 ppm optimum conditions. It was determined that the adsorption kinetics matched with the pseudo-second order kinetic model. It has been determined that NPX adsorption on PAMPSA doped Polyaniline fits the isotherm models of Langmuir, Freundlich, Temkin and Harkins-Jura. Temkin R2 = 0.99> Freundlich R2 = 0.97> Langmuir R2 = 0.95> Harkins-Jura R2 = 0.86. It was determined that NPX adsorption best fit the Temkin isotherm model. The negative ΔH ° value indicates that the adsorption process is exothermic, the positive ΔS ° value indicates a random increase during the adsorption process at the solid / solution interface, and the positive ΔG ° value indicates that the adsorption process does not occur spontaneously.
Nöroanatomi Dersi İçin Bir Mobil Uygulama Önerisi
A Mobile Application Suggestion For A Neuroanatomy Course
Yazar: Tirkeş, Güzin; Gökpınar, Deniz; Arıcı, Ekin Ece; Bayralı, Afranur
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 26, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Mobil Nöroanatomi Uygulaması,Mobil Öğrenme Uygulaması,Aktif Öğrenme,Android uygulama ; Mobile Neuroanatomy App,Mobile Learning App,Active Learning,Android App

Bu çalışma, Tıp ve Sağlık Bilimleri Fakültesi öğrencilerinin nöroanatomi dersinde yer alan kas, kemik ve eklem konularını tekrar  edebilmeleri için bir mobil uygulama geliştirmeyi amaçlamaktadır. Önerilen uygulama, öğrencilere öğretim elemanları tarafından hazırlanan çalışma soruları, videolar ve diğer kaynaklara erişim sağlamaktadır ve Android İşletim Sisteminde kullanılacak şekilde tasarlanmıştır. Öğrencilerin cevaplayacağı çalışma soruları neticesinde öğrencinin hangi konularda eksiği olduğunu tespit ederek bu eksiği gidermek için ilgili videolar sunarak öğrenmeyi pekiştirmek hedeflenmektedir. Çalışmada öğrencinin geri bildirimlerinden yararlanarak iyileştirilmeye gidilmesi her zaman ilk hedef haline gelmiştir. Bu amaçla, Atılım Üniversitesi Sağlık Bilimleri Fakültesi Fizyoterapi ve Rehabilitasyon Bölümü nöroanatomi dersi öğrencilerine bir anket uygulanmış, öğrencilerin mobil uygulama kullanım tercihleri, bir mobil uygulamayı eğitim amaçlı kullanımına yaklaşımları ölçülmüş ve sonuçları değerlendirilmiştir.

This study aims to develop a mobile application for the Faculty of Medicine and Health Sciences students to practice the muscle, bone, and joint issues in the neuroanatomy course. The proposed application provides students with access to study questions, videos, and other resources prepared by instructors and is designed to be used on the Android Operating System. As a result of the students' study questions, it aims to reinforce the learning by determining which subjects the student lacks and by presenting relevant videos to overcome this deficiency. Making improvements by taking advantage of the student's feedback has always been the first goal in the study. For this purpose, a questionnaire was applied to the neuroanatomy course students of Atılım University Faculty of Health Sciences, Department of Physiotherapy and Rehabilitation, the frequency of using a mobile application, their approach to using a mobile application for educational purposes were asked and the results were analyzed.
Akıllı Telefonlar için Birleştirme Modeli Tabanlı Görüntü Altyazılama
Merge Model Based Image Captioning for Smartphones
Yazar: Baran, Muharrem; Moral, Özge Taylan; Kılıç, Volkan
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 26, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Görüntü Altyazılama,Bilgisayarlı Görü,Doğal Dil işleme,Android ; Image Captioning,Computer Vision,Natural Language Processing,Android

Görüntü altyazılama, bir görüntünün metinsel açıklamasını doğal dil işleme ve bilgisayarlı görü kullanılarak oluşturma işlemidir. Bir görüntünün görsel içeriğini makineye tanımlatmak, potansiyel uygulamaları nedeniyle son yıllarda artarak ilgi görmüştür. Bu çalışmada, akıllı telefonlarda uygulanabilir, kodlayıcı-kod çözücü yaklaşımına dayanan birleştirme modeli tabanlı bir görüntü altyazılama sistemi önerilmektedir. Önerilen birleştirme modelinde kodlayıcı olarak görüntü özniteliklerini çıkarmak için VGG16 evrişimsel sinir ağları ve kelime özelliklerini çıkarmak için uzun-kısa dönemli bellek yapısı kullanılmıştır. Bu iki işlem sonrası, görüntü özniteliklerinin ve oluşturulan kelime özelliklerinin kodlanmış biçimleri önerilen modelde birleştirilmiştir. Bu iki kodlanmış girdinin kombinasyonu daha sonra dizideki bir sonraki kelimeyi oluşturmak için çok basit bir kod çözücü modeli tarafından kullanılarak görüntülerin doğal dile uygun altyazıları başarıyla üretilmiştir.   Önerilen sistem Flickr8k/30k veri kümeleri üzerinde BLEUn metriği kullanılarak test edilmiş ve literatürdeki çalışmalarla kıyaslanarak sağladığı üstünlük gösterilmiştir. Önerilen sistem, ayrıca, benzer çalışmalardan farklı olarak internet bağlantısı olmadan görüntü altyazısı üretebilecek şekilde geliştirdiğimiz ImCap adlı Android uygulamamız üzerinde de başarıyla çalıştırılmıştır. Bu uygulama ile görüntü altyazılamanın daha çok kullanıcıya ulaşması amaçlanmıştır.

Image Captioning is the process of generating a textual description of an image by using both natural language processing and computer vision. Definition of the visual content of an image to the machine has attracted increasing attention in recent years due to its potential applications. In this study, an image captioning system based on an encoder-decoder merge model approach, applicable to smartphones, is proposed. In the proposed merge model, VGG16 convolutional neural networks are used to extract the image features and long-short term memory are used to extract the word features as encoder. After these two processes, the encoded forms of the images and the word features were merged in the proposed model. Image captioning was done successfully after the combination of these two encoded inputs had been used by a very simple decoder model to generate the next word in the sequence. The proposed system was tested using the BLEUn metric on the Flickr8k/30k dataset and its superiority was shown by comparing it with the studies in the literature. The proposed system was also integrated with our Android application called ImCap, which we have developed to generate captions without an internet connection, unlike other similar studies. With this application, image captioning is aimed to reach more users.