SAMSUN (İHA) – Samsun’un Kavak ilçesinde gece saatlerinde başlayan mevsimin ilk karı, ilçeyi beyaza bürüdü.
Balkanlardan gelen soğuk hava dalgasının etkisi, birçok ilde olduğu gibi Samsun’da da kendini gösterdi. Kavak ilçesinde gece saatlerinde başlayan kar yağışı nedeniyle ilçe beyaza büründü. İlçe sakinleri, sabahın ilk ışıklarıyla birlikte gözlerini mevsimin ilk karı ile açtılar.
Kar yağışı nedeniyle beyaz gelinliğini giyen ilçede üst kesimlerde kar kalınlığı 10 santimi geçti. Büyükşehir Belediyesi ve Kavak Belediyesi ekipleri, ulaşımda aksama yaşanmaması adına sıkıntı olabilecek yerlerde teyakkuzda bekledi.
İlçeye mevsimin ilk karının düştüğünün altını çizen emekli öğretmen Ramazan Atıcı, “24 Kasım Öğretmenler Günü sabahında uyandığımızda bir de baktık ki etrafımız kara bürünmüş. Her taraf karla örtülmüş. Bundan birkaç ay önce Güven Göleti’nde yeterli yağış olmadığından dolayı kuraklıkla karşı karşıya kalmış, su kıtlığı yaşanmıştı. Suyumuzu çok tedbirli kullanmıştık. Şükürler olsun ki bugün kar yağdı ve yapmaya devam ediyor. Eskiler, ‘Ayva çok olunca kar çok yağacak’ derlerdi. İnşallah bu atasözümüz tutacak ve bol bol yağışlarla görürüz. Kuraklık ve su kıtlığı yaşamayız diye umut ediyorum” dedi.
Kavak ilçesinde kar yağışı etkisini sürdürürken, Samsun’un diğer ilçelerinde de soğuk hava etkili oldu.
Kavak, beyaz gelinliğini giydi
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.

