Reklam Alanı — Yan Sol Reklam Bu alana reklam ver
Reklam Alanı — Yan Sağ Reklam Bu alana reklam ver
sarampole ucan otomobil hurdaya dondu 1 yarali s9qx8sX3
Ihlas Haber Ajansı Avatarı
Ihlas Haber Ajansı tarafından
29 Mart, 2025 20:15 tarihinde yayınlandı
0

Şarampole uçan otomobil hurdaya döndü: 1 yaralı

Bolu’da Göynük-Nallıhan karayolunda denetimden çıkan arabanın şarampole uçtuğu kazada 1 kişi yaralandı.

Kaza, Göynük-Nallıhan Karayolu’nda meydana geldi. Edinilen bilgiye nazaran, Göynük istikametine hakikat seyir halinde olan Mehmet Ö. yönetimindeki 33 AOZ 558 plakalı araba, Meyitler geçidi mevkiinde şoförünün direksiyon hakimiyetini kaybetmesi sonucu şarampole uçtu. Arabanın hurdaya döndüğü kazada şoför Mehmet Ö. yaralandı. İhbar üzerine bölgeye sıhhat, itfaiye ve polis grupları sevk edildi. Sıhhat grupları tarafından olay yerinde birinci müdahalesi yapılan yaralı şoför, Göynük Şehit Ziya Sarpkaya İlçe Devlet Hastanesi’ne sevk edildi. Öte yandan, kaza nedeniyle hurdaya dönen araba, cazibeli yardımıyla bulunduğu yerden kaldırıldı.

Kazayla ilgili inceleme 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