Reklam Alanı — Yan Sol Reklam Bu alana reklam ver
Reklam Alanı — Yan Sağ Reklam Bu alana reklam ver
Karabük Postası Avatarı
Karabük Postası tarafından
19 Kasım, 2023 21:09 tarihinde yayınlandı
0

Karabük’te hasta almaya giden ambulans kapanan yolda mahsur kaldı

Karabük’ün Eflani ilçesinde hasta almaya giden ambulans, yoğun kar yağışı nedeniyle kapanan köy yolunda mahsur kaldı. İl Özel İdaresi ekiplerinin yolu açması ile ambulans hastaya ulaştı.
Edinilen bilgiye göre, 112 Acil Sağlık Hizmetleri ekibi Eflani ilçesi Bakırcılar köyü Kaykıoğlu Mahallesi’nde bulunan hastayı almak için yola çıktı. Yoğun kar yağışı nedeniyle Soğucak-Bağlıca köy yolu ve Bakırcılar köyü Kaykıoğlu Mahallesi yolu ulaşıma kapandı. Sağlık ekipleri kapanan yolda mahsur kalırken, İl Özel İdaresi ekiplerine haber verildi. İl Özel İdaresi Yol ve Ulaşım Hizmetleri Şube Müdürlüğü tarafından bölgeye yönlendiren ekipler yolu ulaşıma açarken, sağlık ekipleri hastaya ulaştı.
Ovacalış köy yolu da yoğun kar yağışı sonrası kapanırken, ekipler tarafından yapılan çalışmayla yol ulaşıma açıldı. (İHA)

VİDEO İZLEMEK İÇİN >>>TIKLAYINIZ<<<

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