Reklam Alanı — Yan Sol Reklam Bu alana reklam ver
Reklam Alanı — Yan Sağ Reklam Bu alana reklam ver
viraji alamayip takla atti burnu bile kanamadi A9rFvmcH
Ihlas Haber Ajansı Avatarı
Ihlas Haber Ajansı tarafından
26 Ocak, 2025 00:15 tarihinde yayınlandı
0

Virajı alamayıp takla attı, burnu bile kanamadı

Düzce’de virajı alamayıp takla atan araba kanala uçtu. Kazada şoför burnu bile kanamadan araçtan çıktı.

Kaza, Bolu Dağı Düzce geçişinde meydana geldi. Alınan bilgilere nazaran, Düzce’den Bolu istikametine seyir halinde olan Bayram Karaköse yönetimindeki 34 GR 6347 plakalı araba, Çaykara mevkisinde şoförünün direksiyon hakimiyetini kaybetmesi sonrasında kanala uçarak takla attı. Kazayı görenlerin ihbarı üzerine bölgeye sıhhat, polis ve Kaynaşlı Belediyesi itfaiye takımları sevk edildi. İtfaiye gruplarının çalışması ile araç şoförü araçtan burnu bile kanamadan çıkartıldı. Sıhhat gruplarının denetim ettiği şoför Karaköse, hastaneye gitmeyi kabul etmezken, araçta maddi hasar meydana geldi. Kaza sebebiyle yol tek şeritten verilirken, kaza ile 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