SURFACE FAMILY WITH COMMON LINE OF CURVATURE IN 3-DIMENSIONAL GALILEAN SPACE

In this paper we study to find parametric presentation of a surface family with common line of curvature in 3-dimensional Galilean space. We obtain necessary and sufficient conditions for the curve to be a common line of curvature on this surface. We state examples to visualize our results and we obtain some results for a torsion free curve

Performance-Aware High-Performance Computing for Remote Sensing Big Data Analytics

The incredible increase in the volume of data emerging along with recent technological developments has made the analysis processes which use traditional approaches more difficult for many organizations. Especially applications involving subjects that require timely processing and big data such as satellite imagery, sensor data, bank operations, web servers, and social networks require efficient mechanisms for collecting, storing, processing, and analyzing these data. At this point, big data analytics, which contains data mining, machine learning, statistics, and similar techniques, comes to the help of organizations for end-to-end managing of the data. In this chapter, we introduce a novel high-performance computing system on the geo-distributed private cloud for remote sensing applications, which takes advantages of network topology, exploits utilization and workloads of CPU, storage, and memory resources in a distributed fashion, and optimizes resource allocation for realizing big data analytics efficiently

Interpolation of surfaces with asymptotic curves in Euclidean 3-space

In this paper, we investigate the interpolation of surfaces which are obtained from an isoasymptotic curve in 3D-Euclidean space. We prove that there exist a unique $C^0$-Hermite surface interpolation related to an isoasymptotic curve under some special conditions on the marching scale functions. Finally, we present some examples and plot their graphs

Coupled nonparametric shape priors for segmentation of multiple basal ganglia structures

This paper presents a new method for multiple structure segmentation, using a maximum a posteriori (MAP) estimation framework, based on prior shape densities involving nonparametric multivariate kernel density estimation of multiple shapes. Our method is motivated by the observation that neighboring or coupling structures in medical images generate configurations and co-dependencies which could potentially aid in segmentation if properly exploited. Our technique allows simultaneous segmentation of multiple objects, where highly contrasted, easy-to-segment structures can help improve the segmentation of weakly contrasted objects. We demonstrate the effectiveness of our method on both synthetic images and real magnetic resonance images (MRI) for segmentation of basal ganglia structures

İslâm Hukuku ve Mer‘î Hukukta Mukayeseli Olarak Görünüşte İçtima – Fikri İçtima Ayrımı

Tek fiil sonucu bir haksızlık oluşabileceği gibi birden fazla haksızlık da oluşabilir. Birden fazla haksızlığın oluştuğu durumlarda, ihlal edilen ceza normlarından fiile yalnızca birinin uygulama kabiliyeti olması halinde görünüşte içtimadan bahsedilir. Tek fiile birden fazla ceza normunun uygulama kabiliyeti olduğu durumlarda ise fikri içtimadan bahsedilir. Fikri içtima hallerinde ihlal edilen her ceza normu bağımsızlığını korumaktadır. Görünüşte içtimada ise uygulama kabiliyeti olmayan ceza normlarının ayrıca bağımsızlıklarından bahsedilemez. Dolayısıyla fikri içtima durumunda her bir suç ayrıca değerlendirilmelidir. Ancak görünüşte içtima halinde ihlal edilen tek bir suçtan dolayı yargılama yapılacaktır. İki içtima türünün arasındaki ayrımların ortaya çıkmasının temelinde bu neden yer almaktadır. İslâm ceza hukukunda cezaların içtimaı daha geniş biçimde değerlendirildiği için daha çok bu konu üzerinde durulmuş olsa da, her iki içtima türü de görülmektedir. İçtimaın uygulanması doğrudan ayet ve hadislerden çıkarılmaktadır. Neticesi sebebiyle ağırlaşan suçlar da İslam ceza hukuku içerisinde incelenmiştir. Dolayısıyla bu bakımdan da içtimaa ilişkin değerlendirmeler yapılabilmektedir. Bu çalışmada özellikle farklı olduğu kısımlar açısından modern hukuk ile İslâm ceza hukuku mukayese edilerek incelenmiştir

MODERN HUKUK VE İSLÂM HUKUKUNDA İFADE ÖZGÜRLÜĞÜ VE DİNE HAKARET NOKTASINDA SINIRLANDIRILMASI

Düşünce özgürlüğü, bu özgürlüğün nihai aşaması olarak ifade özgürlüğü ve din özgürlüğü insanın temel haklarından olan özgürlüklerdir. Bu özgürlükler kimi zaman iç içe geçmiş şekilde kimi zamansa birbiriyle çelişir biçimde karşımıza çıkmaktadır.     Bu özgürlüklerini kullanan insanın, tüm haklarında olduğu gibi burada da belirli sınırlar dahilinde hareket etmesi gerekmektedir. İnsanların inançları gibi, mukaddes bildikleri değerlere hakaret etmek bu sınırların içinde değil, dışında değerlendirilmelidir. Ancak özgürlüklerin, sınırlandırmalarının da belirli sınırlandırmalara tabi olduğu ve keyfi olarak daraltılamayacağı unutulmamalıdır. Bu çalışmada İslâm hukuku ile mukayeseli olarak, bu özgürlükler tanımlanacak, sınırlandırmaların şartlarından bahsedilecek ve dine hakaret noktasında ifade özgürlüğünün sınırlandırılmasının gerekleri açıklanacaktır

Volumetric segmentation of multiple basal ganglia structures

We present a new active contour-based, statistical method for simultaneous volumetric segmentation of multiple subcortical structures in the brain. Neighboring anatomical structures in the human brain exhibit co-dependencies which can aid in segmentation, if properly analyzed and modeled. Motivated by this observation, we formulate the segmentation problem as a maximum a posteriori estimation problem, in which we incorporate statistical prior models on the shapes and inter-shape (relative) poses of the structures of interest. This provides a principled mechanism to bring high level information about the shapes and the relationships of anatomical structures into the segmentation problem. For learning the prior densities based on training data, we use a nonparametric multivariate kernel density estimation framework. We combine these priors with data in a variational framework, and develop an active contour-based iterative segmentation algorithm. We test our method on the problem of volumetric segmentation of basal ganglia structures in magnetic resonance (MR) images. We compare our technique with existing methods and demonstrate the improvements it provides in terms of segmentation accuracy