Reklam Alanı — Yan Sol Reklam Bu alana reklam ver
Reklam Alanı — Yan Sağ Reklam Bu alana reklam ver
Ihlas Haber Ajansı Avatarı
Ihlas Haber Ajansı tarafından
23 Kasım, 2024 04:00 tarihinde yayınlandı
0

Gümüşhane’de kumar oynayan 5 kişiye 32 bin 125 TL ceza kesildi

Gümüşhane’nin Kelkit ilçesinde polis ekiplerinin yaptığı operasyonda kumar oynadığı tespit edilen 5 kişiye 32 bin 125 TL idari para cezası uygulandı.

Edinilen bilgiye göre, Kelkit Cumhuriyet Başsavcılığı koordinesinde Kelkit İlçe Emniyet Müdürlüğü ekipleri Küçük Cami Mahallesi’nde bulunan bir iş yerinde kumar oynatıldığı ihbarı üzerine harekete geçti. İş yerinde yapılan aramada 32 adet iskambil kağıdı, pul olarak kullanılan 90 adet okey taşı ve kumarda kazanıldığı değerlendirilen 600 TL ele geçirildi. İş yerinde kumar oynattığı tespit edilen S.Y. hakkında ‘kumar oynanması için yer ve imkan sağlama’ suçundan adli işlem başlatılırken, yine iş yeri sahibi S.Y. ve masada kumar oynadıkları tespit edilen C.M., E.K., E.C.B. ve Y.Y. isimli 5 şahsa Kabahatler kanunu gereğince 32 bin 125 TL para cezası uygulandı.

Bizi sosyal medyadan takip edin
kbu ozbekistandaki teknoloji zirvesinde turkiyeyi temsil etti vEBhH1L7
Ihlas Haber Ajansı Avatarı
Ihlas Haber Ajansı tarafından
05 Mayıs, 2026 00:30 tarihinde yayınlandı
0
0

KBÜ Özbekistan’daki teknoloji zirvesinde Türkiye’yi temsil etti

Karabük Üniversitesi (KBÜ), Özbekistan’ın başkenti Taşkent’te Central Asian University (CAU) ev sahipliğinde düzenlenen CAU Tech Hackathon 2026’ya katıldı.

Karabük Üniversitesi öğrencilerinden oluşan VisioMed takımı, 17 ülkeden 228 takımın katıldığı CAU Global Tech Summit 2026’da sağlıkta yapay zekâ projeleriyle öne çıktı.

“AI in Healthcare” kategorisinde yarışan KBÜ VisioMed takımı; Bilgisayar Mühendisliği öğrencileri Zeynep Bostancı, Reyyan Türk, Nuray Yavuz ve Mustafa Eren Tonbuloğlu’ndan oluştu. Takım, 36 saatlik süreçte deri hastalıklarının teşhisine yönelik yapay zekâ algoritmaları geliştirdi.

Arş. Gör. Kadriye Öz ve Arş. Gör. Elif Dorukbaşı danışmanlığında yürütülen çalışmada, tıbbi görüntü verileri kullanılarak hastalık türlerini sınıflandıran ve lezyonlu bölgeleri tespit eden modeller geliştirildi.

Teknik değerlendirmede sınıflandırmada 21.60, segmentasyonda 31.48 puan alan takım, toplamda 53.08 puanla 228 ekip arasında 22’nci sırada yer aldı.

Zirvede, Vincent Wilczynski ve Sebastian Thrun gibi uluslararası akademisyenlerin yer aldığı jüri tarafından yapılan değerlendirmelerde, Karabük Üniversitesi ekibinin geliştirdiği model teknik açıdan incelenerek beğeni topladı.

Bizi sosyal medyadan takip edin