Reklam Alanı — Yan Sol Reklam Bu alana reklam ver
Reklam Alanı — Yan Sağ Reklam Bu alana reklam ver
kamyonetle otomobilin carpistigi kazada baba ve oglu yaralandi fMpZpqqp
Ihlas Haber Ajansı Avatarı
Ihlas Haber Ajansı tarafından
02 Mart, 2025 00:00 tarihinde yayınlandı
0

Kamyonetle otomobilin çarpıştığı kazada baba ve oğlu yaralandı

Bolu-Abant yolunda kamyonet ile arabanın çarpışması sonucunda meydana gelen kazada baba ve oğlu yaralandı.

Kaza, Bolu-Abant yolu Ömerler Köyü mevkisinde meydana geldi. Edinilen bilgiye nazaran, İ.Ö. yönetimindeki 14 MESKEN 125 plakalı araba ile M.K. idaresindeki 81 ADK 870 plakalı kamyonet çarpıştı. Meydana gelen kazada arabada bulunan baba ve oğlu İ.Ö. yaralandı. Durum 112 Acil Davet Merkezi’ne bildirildi. İhbar üzerine olay yerine sıhhat, jandarma ve itfaiye grubu sevk edildi. Kazada yaralanan baba ve oğlu sıhhat grupları tarafından Abant İzzet Baysal Üniversitesi Eğitim ve Araştırma Hastanesi’ne kaldırıldı. Kaza nedeniyle iki araçta da maddi hasar meydana gelirken bölgede trafik kısa periyodik aksadı.

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