ZONGULDAK ’ın Ereğli ilçesinde 10’larca TIR şehir merkezinde konvoy oluşturup korna çalarak darbe girişimini protesto etti. Konvoyu düzenleyen Şoförler ve Otomobilciler Odası Başkanı Cevdet Civlek TIR’ları ile demokrasi nöbetine başladıklarını belirterek gerektiğinde tankların önünde duracaklarını söyledi. Kdz. Ereğli ilçesinde 10’larca TIR ve kamyon Bağlık Polis Karakolu önünde toplanarak konvoy oluşturdu. Türk Bayrakları ile süslenen TIR ve kamyonlar ilçe merkezine girerek korna çalıp 15 Temmuz 2016 akşamı yaşanan darbe teşebbüsünü protesto etti. Konvoyun ardından ilçe merkezindeki Uzunkum Caddesi’ne TIR ve kamyonlarını park eden sürücüler, demokrasi nöbeti tutmaya başladı. Burada gazetecilere açıklama yapan Kdz. Ereğli Şoförler ve Otomobilciler Odası Başkanı Cevdet Civelek, TIR ve kamyonları ile tankların önüne siper olmaya hazır olduklarını söyledi. Vatan sevgisi nedeniyle TIR ve kamyonlarla konvoy düzenlediklerini ifade eden Civelek “Biz burada TIR’larımız ile nöbet tutuyoruz. Gerekirse TIR’larımızla tankların önüne siper olur yine de bu vatanı kimseye yar etmeyiz. TIR’cı ve kamyoncu arkadaşlarımızla burada nöbetteyiz” dedi. TIR ve kamyon sürücüleri gelecek ikinci bir talimata kadar nöbet tutmaya devam edeceklerini ifade etti.
Zonguldak’ta TIR’lar demokrasi nöbetine başladı
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.


