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
15 Eylül, 2024 04:45 tarihinde yayınlandı
0

Rize’de ilkel teleferikten düşen kadın yaralandı

Rize’de bindiği ilkel teleferikten düşerek yaralanan çay müstahsili, elde metrelerce taşınarak hastaneye kaldırıldı.

Olay, Pazar ilçesine bağlı Akmescit köyünde öğle saatlerinde meydana geldi. Çay taşımak için kullanılan ilkel teleferike binen çay müstahsili Y.B. isimli kadın, teleferiğin hareketini sağlayan sırma telinin koptuğunu fark edince hızlı bir şekilde çarpmamak için bindiği yük konulan sandık kısmından atladı. Düştüğü yerde ayağı kırılan Y.B. hareket edemeyince 112 Acil Çağrı Merkezi’nden yardım istendi. Bölgeye sağlık ve Afet ve Acil Durum Yönetimi (AFAD) Müdürlüğü ekipleri sevk edildi. Sedyeye bağlanan yaralı kadın, AFAD ekipleri ve mahalle sakinleri tarafından elde metrelerce taşınarak sağlık ekiplerine teslim edildi. Y.B., olay yerinde yapılan ilk müdahalenin ardından kaldırıldığı Kaçkar Devlet Hastanesi’nde tedavi altına alındı.

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