Reklam Alanı — Yan Sol Reklam Bu alana reklam ver
Reklam Alanı — Yan Sağ Reklam Bu alana reklam ver
66f27c7fdbf6b jpg
Ramazan Öztürk Avatarı
Ramazan Öztürk tarafından
24 Eylül, 2024 11:47 tarihinde yayınlandı
0

Karabük’te Sarı Kod Uyarısı: Motorlu Sürücüler Dikkat

Karabük’te  sonbaharın gelmesiyle etkili olan yağmurlar, yol koşullarını olumsuz etkileyerek özellikle motosiklet sürücüleri için kaygan bir zemin oluşturdu. Meteoroloji, bölgedeki yağışların devam edeceğini bildirerek sürücüler için sarı kod uyarısında bulundu.

Motosiklet sürücüleri, bu zorlu hava koşullarında hız yapmaktan kaçınmalı ve ani manevralardan uzak durmalıdır. Kaygan yollar, düşme ve kaza riskini artırıyor; bu nedenle dikkatli ve temkinli olmak hayati önem taşıyor.

Aynı zamanda, yağmurlu havalarda yemek siparişi veren vatandaşların da dikkatli olması gerekiyor. Motosikletle sipariş teslimatı yapan kuryeler, zorlaşan yol koşulları sebebiyle tehlikelerle karşı karşıya kalmakta.

Karabük’teki sürücülerin, bu koşullar altında daha duyarlı davranarak hem kendi hem de diğer yol kullanıcılarının güvenliğini sağlamaları büyük önem taşıyor.

 

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