Reklam Alanı — Yan Sol Reklam Bu alana reklam ver
Reklam Alanı — Yan Sağ Reklam Bu alana reklam ver
Ihlas Haber Ajansı Avatarı
Ihlas Haber Ajansı tarafından
30 Eylül, 2024 12:37 tarihinde yayınlandı
0

Otomobil kara yoluna çıkan büyükbaş hayvana çarptı; 4 yaralı

Zonguldak’ın Çaycuma ilçesinde kara yoluna çıkan büyükbaş hayvana çarpan otomobilde bulunan 4 kişi yaralandı.

Kaza dün akşam saatlerinde Perşembe-Çaycuma kara yolunun OSB mevkiinde yaşandı. M. M. otomobiliyle seyir halinde gittiği sırada kara yoluna aniden çıkan büyükbaş hayvana çarptı. Büyükbaş hayvan çarpmanın etkisiyle telef oldu. Adeta hurda yığınına dönen otomobilde bulunan sürücü M. M., ile araç içinde yolcu olarak bulunan A. M., E. Ş. ve V. Y. yaralandı. Kazanın çevredeki araç şoförleri tarafından görülmesinin ardından olay yerine 112 Acil Sağlık, Çaycuma Belediyesi İtfaiye Müdürlüğü ekipleri ile jandarma sevk edildi.

Araç içinde sıkışan yaralılara itfaiye ekipleri tarafından müdahale edilmesinin ardından sağlık ekiplerinin ilk müdahalesinin sonrasında ambulanslarla Çaycuma Devlet Hastanesi’ne kaldırıldı. Kazayla ilgili olarak soruşturma 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