Reklam Alanı — Yan Sol Reklam Bu alana reklam ver
Reklam Alanı — Yan Sağ Reklam Bu alana reklam ver
kamyonetle carpisan tofas kagit gibi ezildi 3 yarali I6AlKMfi jpg
Ihlas Haber Ajansı Avatarı
Ihlas Haber Ajansı tarafından
18 Eylül, 2024 08:30 tarihinde yayınlandı
0

Kamyonetle çarpışan Tofaş kağıt gibi ezildi: 3 yaralı

Bolu’da kamyonetle çarpışan Tofaş marka otomobil adeta kağıt gibi ezildi. Kazada 3 kişi yaralandı.

Kaza, Aşağısoku Mahallesi’nde Yayla Yolu sokak üzerinde meydana geldi. Edinilen bilgiye göre, Şair Dertli Sokak üzerinde seyreden M.C.Ü.(17) idaresindeki 14 ES 888 plakalı Fiat Tofaş marka otomobil, Yayla Yolu Sokak üzerinde seyreden M.B. yönetimindeki 34 TK 7192 plakalı kamyonet ile çarpıştı. Meydana gelen kazada Tofaş, kağıt gibi ezildi. Kamyonet sürücüsü M.B., otomobilin sürücüsü M.C.Ü. ve yanında yolcu konumunda bulunan R.M.Ü.(16) yaralandı. İhbar üzerine olay yerine polis ve sağlık ekipleri sevk edildi. Kazada yaralanan 3 kişi sağlık ekiplerinin ilk müdahalesinin ardından Bolu İzzet Baysal Eğitim ve Araştırma Hastanesi’ne sevk edildi.

Kazayla ilgili inceleme başlatıldı.

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