Tokat’ta meydanda bulunan güvercinlere yem vererek mesaisine başlayan bir esnaf, kuşların yemini ezmemesi için su bidonları ile yeme alanını oluşturdu.
Tokat’ta esnaflık yapan Ümit Okutan, meydanda bulunan güvercinlere büyük bir özenle bakıyor. Her sabah mesaisine başlamadan önce kuşlara yem vererek gününe başlayan Okutan, vatandaşların kuşların yemini ezmemesi için su bidonları ile yeme alanı oluşturdu. Güvercin ve serçelere özveriyle bakan Okutan, meydanın yeşil alana dönüştürülmesini talep ediyor.
“Onlar bize Allah’ın emaneti”
Hayvanseverliği ile tanınan Ümit Okutan, “Sokak hayvanlarını seviyorum. Onların bize Allah’ın emaneti olduğunu düşünüyorum. Bunlara bakınca da zevk alıyorum. Sularını döküp yemlerini veriyorum. Kedi ve köpekler için de aynı şeyleri yapıyorum. Kuşlara biraz daha ağırlık veriyorum. Su bulamadıkları için susuz kalıyorlar. O yüzden daha fazla çaba sarf ediyorum. Yesinler, içsinler, aç kalmasınlar. Halk da duyarlı olmaya başladı. Kaplardaki sular bitince vatandaş da doldurmaya başladı. Hem vatandaşlar yemlerin üzerinden geçmesin hem de vatandaş su doldursun diye yapıyoruz. Kışın burası çok kaygan oluyor. İnsanlar çok kötü düşüyor. Burası yeşil alan olsaydı daha iyi olurdu. Kuş yuvası da olsa diğer hayvanların avlanmaması için daha iyi olur” dedi.
Tokatlı esnaftan kuşlara su bidonlu koruma
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.

