Reklam Alanı — Yan Sol Reklam Bu alana reklam ver
Reklam Alanı — Yan Sağ Reklam Bu alana reklam ver
ukraynadan iraka komur tasiyan tir alev alev yandi gpHrXXJX
Ihlas Haber Ajansı Avatarı
Ihlas Haber Ajansı tarafından
25 Ocak, 2025 00:22 tarihinde yayınlandı
0

Ukrayna’dan Irak’a kömür taşıyan tır alev alev yandı

Ukrayna’dan Irak’a kömür taşıyan tır, TEM Otoyolu Bolu Dağı Tüneli girişinde alev alev yandı.

Yangın, TEM Otoyolu’nun Bolu Dağı Tüneli Ankara istikameti girişinde meydana geldi. Edinilen bilgiye nazaran, Ukrayna’dan Irak’a kömür taşıyan Zafer P. idaresindeki 27 AFE 699 plakalı kömür yüklü tırın, dorse ile kabinin ortasındaki temas kabloları alev aldı. Kısa müddette hem tırın kabinini hem de dorseyi alevler sardı. Durum 112 Acil Davet Merkezi’ne bildirildi. İhbar üzerine bölgeye itfaiye, otoyol jandarması ve karayolları takımları sevk edildi. İtfaiye takımları tarafından yangına müdahale edildi. Alev alev yanan tırın kabini küle döndü. Grupların kömür yüklü dorsede soğutma çalışmaları devam ediyor. Jandarma takımları ve karayolları takımları tarafından trafik denetimli olarak tek şeritten sağlandı.

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