Tematik alan
Elektronik, haberleşme ve bilişim
Yıllara göre
Bir döneme tıklayarak yazıları o yıllarla sınırlayın.
Sık geçen konular
-
Az Örnekli Öğrenme Yöntemiyle Ağaçlık Alan Bölütlemesi
Çalışma, yüksek çözünürlüklü hava görüntülerinde ağaçlık alanların bölütlenmesi için prototip ağları tabanlı bir az örnekli öğrenme yaklaşımı önermekte ve sekiz farklı öznitelik omurgasını LandCover.ai veri kümesi üzerinde karşılaştırmaktadır. Sonuçlar, dönüştürücü tabanlı mimarinin dondurulmuş koşulda en yüksek başarımı sağladığını, sadece beş etiketli örnekle anlamlı bölütleme performansı elde edilebildiğini göstermektedir.
-
A Novel Deep Learning Algorithm: Hybrid Layer Collaboration-based Forward-Forward Network (HiLaCob-FF)
Çalışma, Hinton'ın geri yayılıma alternatif ileri-ileri (forward-forward) algoritmasına dayanan, katmanlar arası küresel iyilik (goodness) etkileşimi ve yeni bir swish tabanlı kayıp fonksiyonu kullanan HiLaCob-FF adlı hibrit bir derin öğrenme algoritması önermektedir. MNIST, Fashion MNIST ve CIFAR-10 veri setlerinde yapılan deneyler, önerilen algoritmanın eğitim kaybını ve hata oranını Hinton ve SymBa yöntemlerine kıyasla iyileştirdiğini göstermektedir.
-
Elektrik İletim ve Dağıtım Hatlarındaki İzolatör Tespiti ve Sınıflandırılması / Detection and Classification of Insulators in Electrical Transmission and Distribution Lines
Çalışma, elektrik iletim ve dağıtım hatlarındaki izolatör hasarlarının (kırık, atlama vb.) tespiti için YOLO (v5, v10, v11) ve Faster R-CNN (R50-FPN, R50-C4, R101-FPN, X101) tabanlı derin öğrenme modellerini mAP, hassasiyet ve F1-skoru gibi metriklerle karşılaştırmaktadır. Sonuçlara göre YOLOv5-X en yüksek mAP ve hızlı yakınsama ile gerçek zamanlı uygulamalarda öne çıkarken, R50-C4 düşük yanlış negatif oranıyla hassasiyet gerektiren görevlerde avantaj sağlamaktadır.
-
Maymun Çiçeği Hastalığının Cilt Lezyon Görüntüleri Üzerinden Yapay Zekâ Algoritmaları İle Sınıflandırılması / Artificial Intelligence–Based Classification of Monkeypox Disease from Skin Lesion Images
Çalışma, maymun çiçeği hastalığının cilt lezyon görüntülerinden tespiti için sekiz derin öğrenme modelini karşılaştırmakta ve DenseNet169, DenseNet201 ile Xception modellerinin özelliklerini birleştiren yığınlama temelli bir topluluk öğrenmesi modeli önermektedir; geliştirilen model test veri setinde %99.30 doğruluk elde etmiş ve Grad-CAM ile sınıflandırma kararları görselleştirilmiştir.
-
Yarı-Otomatik Etiketleme Ve Segformer Tabanlı Bölütleme İle QAP Diyagramına Dayalı Kayaç Türü Sınıflandırması/Semi-Automatic Labeling and Segformer-Based Segmentation for Rock Type Classification Base
Çalışma, magmatik kayaçların mikroskobik ince kesit görüntülerinden mineral bileşimlerinin süperpiksel tabanlı etiketleme ve SegFormer mimarisi ile otomatik bölütlenmesini ve QAP diyagramı üzerinden kayaç türü sınıflandırılmasını önermektedir. Karşılaştırmalı deneylerde SegFormer modeli %94.56 doğruluk ve %73.78 ortalama IoU ile klasik derin öğrenme mimarilerine göre daha yüksek başarım göstermiştir.
-
Single-Image HDR Reconstruction with Attention-Driven Autoencoder
Çalışmada, tek bir düşük dinamik aralıklı (LDR) görüntüden yüksek dinamik aralıklı (HDR) sahne yeniden oluşturmak için U-Net benzeri bir otomatik kodlayıcı mimarisine beş farklı dikkat mekanizmasının (Spatial, Channel, Bottleneck, SE, Self-Attention) ayrı ayrı entegre edildiği HDR-AttNet modeli önerilmektedir. DrTMO veri kümesi üzerinde yapılan deneyler, Spatial Attention varyantının SSIM, PSNR ve LPIPS metriklerinde en iyi performansı gösterdiğini ortaya koymaktadır.
-
Türkçe Görüntü Altyazılama: Mevcut Çalışmalar, Uygulamalar, Veri Setleri, Metrikler ve Gelecekteki Olası Eğilimler Üzerine Bir İnceleme/Turkish Image Captioning: A Review of Current Studies, Applicati
Makale, Türkçe görüntü altyazılama alanındaki mevcut çalışmaları, uygulama alanlarını, veri setlerini ve performans metriklerini kapsamlı biçimde inceleyen bir derleme çalışmasıdır. Ayrıca alanın gelecekteki olası eğilimleri yazarların perspektifinden tartışılmaktadır.
-
Yapay Zeka ve Havacılık Endüstrisindeki Gelişmeler
Havacılık endüstrisinde yapay zekâ uygulamalarını hava trafik yönetimi, güvenlik, bakım-onarım ve otonom hava araçları başlıkları altında inceleyen bir literatür derlemesi sunulmaktadır.
-
Değişimli Oto-Kodlayıcılar kullanarak Diyalog Geliştirme Dialogue Enhancement using Variational Autoencoders
Makale, birden fazla ses kaynağından oluşan kayıtlarda diyalog seslerini güçlendirmek için negatif olmayan gürültü giderici değişimli oto-kodlayıcı modellerine dayalı bir kaynak ayrıştırma yöntemi önermektedir. Önerilen yöntem, akan veri ve gerçek zamanlı uygulamalara uyarlanabilir olup farklı veri tabanlarında denenmiştir.
-
Elektrik Güç Kalitesi Bozulmalarının Uzun Kısa-Süreli Bellek Tabanlı Sinir Ağları ile Sınıflandırılması Classification of Electrical Power Quality Disturbances using Long Short-Term Memory Based Neura
Bu makalede, elektrik güç kalitesi bozulmalarının (harmonik, gerilim düşümü, çentik gibi) uzun kısa-süreli bellek (LSTM) tabanlı sinir ağları kullanılarak ön işleme yapılmadan sınıflandırılması incelenmiş, farklı gürültü seviyelerinde %80-97 arasında test başarısı elde edilmiştir.
-
Akciğer Kanseri Tespitinde Dönüşüm ve Evrişim Tabanlı Modeller ile Açıklanabilir Yapay Zeka Uygulaması
Çalışmada akciğer kanseri histopatoloji görüntülerinin sınıflandırılması için evrişimsel sinir ağı, Vision Transformer ve EfficientNet-B1 mimarileri karşılaştırılmakta, sonuçlar açıklanabilir yapay zeka yöntemi LIME ile yorumlanmaktadır. ViT mimarisi en yüksek performansı gösterirken EfficientNet-B1 ile daha detaylı LIME sonuçları elde edilmiştir.
-
Yapay Zekâ Tabanlı Hava Kalitesi İyileştirme Stratejilerinin Değerlendirilmesi
Makale, yapay zekâ ve makine öğrenimi modellerinin (RF, SVM, ANN, CNN, RNN, GAN) hava kalitesi izleme, tahmin ve iyileştirme stratejilerinde nasıl kullanıldığını literatür taraması üzerinden değerlendirmektedir. Kentsel, endüstriyel ve tarımsal alanlardaki uygulamalar ile hibrit yapay zekâ modellerinin potansiyeli tartışılmaktadır.
-
Evrişimsel Sinir Ağları Temelli Derin Öğrenme Modelleri Kullanılarak Beyin Tümörü Manyetik Rezonans Görüntülerinin Sınıflandırılması
Bu makalede, beyin tümörü manyetik rezonans görüntülerinin AlexNet, VGG ve MobileNetV3 gibi evrişimsel sinir ağı temelli derin öğrenme modelleri kullanılarak normal, glioma, meningioma ve pituitary sınıflarına ayrılması incelenmiştir. Farklı ön işlem ve veri artırma teknikleriyle yapılan 225 sınıflandırma denemesi sonucunda en yüksek doğruluk VGG16 modelinde %96.875 olarak elde edilmiştir.
-
Grafik Sinir Ağlarına Genel Bir Bakış
Grafik sinir ağlarının (GNN) tarihsel gelişimi, temel tasarım adımları ve grafik türlerine göre geliştirilen modeller kapsamlı bir literatür taraması ile incelenmekte, CNN ve RNN gibi yöntemlere kıyasla güçlü ve zayıf yönleri değerlendirilmektedir.
-
Akıllı Şebeke Uygulamalarında Derin Öğrenme Tekniklerinin Kullanımına İlişkin Kısa Bir İnceleme
Akıllı şebeke uygulamalarında derin öğrenme, pekiştirmeli öğrenme ve derin pekiştirmeli öğrenme tekniklerinin kullanımını inceleyen bir derleme çalışması; yük tahmini, mikro şebeke, talep yanıtı, hata tespiti, güç sistemi analizi, siber güvenlik ve yenilenebilir enerji üretimi alanlarındaki literatürü ele almaktadır.
-
Çelik Yüzeylerdeki Kusurların Tespiti için Derin Öğrenme Tabanlı Gömülü Sistem Tasarımı
Bu çalışmada, çelik yüzeylerdeki kusurların otomatik tespiti için YOLOv7 ve YOLOv5 derin öğrenme modelleri Jetson Nano gömülü kart üzerinde karşılaştırılmış, veri artırma teknikleriyle performans iyileştirilmiştir. Sonuçlar YOLOv7'nin yüksek hız ve doğrulukla metal yüzey kusurlarını tespit etmede etkili olduğunu göstermektedir.
-
YAPAY ZEKÂ, KAVRAMLAR, YÖNTEMLER VE UYGULAMALAR
Yazıda yapay zekâ kavramı, yapay sinir ağları, makine öğrenimi ve derin öğrenme arasındaki farklar açıklanmakta; nöron modeli, aktivasyon fonksiyonları, regresyon modeli, çok katmanlı algılayıcı ağları ve gradyan azalması algoritması örneklerle anlatılmaktadır.
-
Görsel Hedef Takibi Yöntemlerine Genel Bakış / An Overview of Visual Target Tracking Methods
Makale, bilgisayarla görü alanında önemli bir problem olan görsel hedef takibi konusunda literatürdeki üretici ve ayırdedici yaklaşımları inceleyerek karşılaştırmaktadır. Ayrıca performans değerlendirmesinde kullanılan veri kümeleri ve karşılaştırma metrikleri açıklanmaktadır.
-
BİLİM DÜNYAMIZIN YÜZ AKLARI
Elektrik Mühendisliği Dergisi'nin bu derlemesinde, uluslararası alanda ödül ve unvanlarla başarı kazanan Türk bilim insanlarının çalışmaları ve özgeçmişleri tanıtılıyor; dijital kanser teşhisi, elektromanyetik sönümleyiciler ve IEEE Fellow seçilen araştırmacılar öne çıkıyor.