Reklam Alanı — Yan Sol Reklam Bu alana reklam ver
Reklam Alanı — Yan Sağ Reklam Bu alana reklam ver
karayolu kenarindaki cay ve gozleme tesisi yandi FBOXCRIN
Ihlas Haber Ajansı Avatarı
Ihlas Haber Ajansı tarafından
14 Aralık, 2024 12:30 tarihinde yayınlandı
0

Karayolu kenarındaki çay ve gözleme tesisi yandı

Gümüşhane’nin Kürtün ilçesi sınırlarındaki Özkürtün beldesinde karayolu kenarında bulunan gözleme ve çay salonları gece çıkan yangınla küle döndü.

Edinilen bilgiye göre, Özkürtün Beldesinde Gümüşhane-Kürtün karayolu kenarında bulunan ahşaptan yapılma gözleme ve çay salonlarında dün gece yarısı yangın çıktı.

İlk olarak Yasemin Şinik’e ait gözleme salonunda başlayan ve elektrik kontağından çıktığı değerlendirilen yangın ahşapların tutuşmasıyla birlikte kısa sürede büyüyerek yandaki Yusuf Kaan Coşkun’a ait Çınaraltı Kafeye de yayıldı. Alevlerin metrelerce yükseldiği ve kısa sürede her iki işletmeyi de küle çeviren yangına Özkürtün Belediyesi itfaiye ekipleri ve vatandaşlar müdahale etti.

Uzun süren çalışmaların ardından yangın söndürülürken her iki işyeri de kullanılamaz hala geldi.

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