İzmir’de Yöresel ve Coğrafi İşaretli Yiyecek ve İçeceklerin Menülerde Yer Verilme Durumu

İzmir ilinde faaliyet gösteren yiyecek ve içecek işletmelerinde yöresel ve coğrafi işaret tescilli yiyecek içecek ürünlerinin menülerde yer verilme durumunu tespit etmek amaçlanmıştır. Yöresel ürünlerin coğrafi işaretlemeye konu olmasından hareketle, destinasyonda bulunan katılımcılarla menüler üzerinden bir değerlendirme yapılmıştır. Araştırma, nitel araştırma yaklaşımına dayanmaktadır. Araştırmada yarı yapılandırılmış görüşme formu kullanılarak, derinlemesine görüşme yöntemi uygulanmıştır. Araştırma evrenini, İzmir metropol ve Turizmde öne çıkan kıyı ilçelerinde ikamet eden 19 katılımcı oluşturmaktadır. Araştırma örneklemini İzmir sınırları içerisinde faaliyet gösteren yiyecek içecek işletmeleri başta olmak üzere, İzmir Ticaret Odası yöneticisi, İzmir Büyükşehir Belediye yöneticisi, gastronomi üzerine dernek yöneticisi, yiyecek içecek alanından akademisyenler, şef aşçılar, otel yöneticileri ve seyahat acentası sahibi oluşturmaktadır. Araştırma sonucunda İzmir’in merkez ilçelerinde yöresel ya da coğrafi işaretli yiyecek ve içeceklerin menülerde az sayıda ve katılımcılar tarafından farkında olunduğu ancak, Urla, Seferihisar, Çeşme, Karaburun ve Foça ilçelerinde faaliyet gösteren işletmelerin menülerinde ise daha fazla yer verildiği sonucuna ulaşılmıştır. Bu çalışma İstanbul Ayvansaray Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsünde tamamlanan “Coğrafi İşaretli Ürünlerin Gastronomi Turizmi Destinasyonuna Etkisi: İzmir İli Örneği” başlıklı yüksek lisans tezinden türetilmiştir

Brain2Pix: Fully convolutional naturalistic video reconstruction from brain activity

Reconstructing complex and dynamic visual perception from brain activity remains a major challenge in machine learning applications to neuroscience. Here we present a new method for reconstructing naturalistic images and videos from very large single-participant functional magnetic resonance data that leverages the recent success of image-to-image transformation networks. This is achieved by exploiting spatial information obtained from retinotopic mappings across the visual system. More specifically, we first determine what position each voxel in a particular region of interest would represent in the visual field based on its corresponding receptive field location. Then, the 2D image representation of the brain activity on the visual field is passed to a fully convolutional image-to-image network trained to recover the original stimuli using VGG feature loss with an adversarial regularizer. In our experiments, we show that our method offers a significant improvement over existing video reconstruction technique

Proposed EU AI Act - Presidency Compromise Text: Select Overview and Comment on the Changes to the Proposed Regulation

With its proposed EU AI Act, the EU is aspiring to lead the world in admiral AI regulation (April 2021). In this brief, we summarise and comment on the ‘Presidency compromise text’, which is a revised version of the proposed act reflecting the consultation and deliberation by member states and actors (November 2021). The compromise text echoes the sentiment of the original text, much of which remains largely unchanged. However, there are important shifts and some significant changes. Our main comments focus on exemptions to the act with respect to national security; changes that seek to further protect research, development and innovation; and the attempt to clarify the draft legislation’s stance on algorithmic manipulation. Our target readership for this paper is those who are interested in tracking the evolution of the proposed EU AI act, such as policy-makers and those in the legal profession

Wasserstein Variational Inference

This paper introduces Wasserstein variational inference, a new form of approximate Bayesian inference based on optimal transport theory. Wasserstein variational inference uses a new family of divergences that includes both f-divergences and the Wasserstein distance as special cases. The gradients of the Wasserstein variational loss are obtained by backpropagating through the Sinkhorn iterations. This technique results in a very stable likelihood-free training method that can be used with implicit distributions and probabilistic programs. Using the Wasserstein variational inference framework, we introduce several new forms of autoencoders and test their robustness and performance against existing variational autoencoding techniques.Comment: 8 pages, 1 figur

First impressions: A survey on vision-based apparent personality trait analysis

© 2019 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes,creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works.Personality analysis has been widely studied in psychology, neuropsychology, and signal processing fields, among others. From the past few years, it also became an attractive research area in visual computing. From the computational point of view, by far speech and text have been the most considered cues of information for analyzing personality. However, recently there has been an increasing interest from the computer vision community in analyzing personality from visual data. Recent computer vision approaches are able to accurately analyze human faces, body postures and behaviors, and use these information to infer apparent personality traits. Because of the overwhelming research interest in this topic, and of the potential impact that this sort of methods could have in society, we present in this paper an up-to-date review of existing vision-based approaches for apparent personality trait recognition. We describe seminal and cutting edge works on the subject, discussing and comparing their distinctive features and limitations. Future venues of research in the field are identified and discussed. Furthermore, aspects on the subjectivity in data labeling/evaluation, as well as current datasets and challenges organized to push the research on the field are reviewed.Peer ReviewedPostprint (author's final draft

Beş Yıldızlı Kıyı Tatil Yeri (Resort) Otel İşletmelerinin Suyla Sağlıklı ve Zinde Olma (SPA ve Wellness) Bölüm Hizmetlerinde Yöneticiler Tarafından Algılanan Sorunlar

Otel işletmelerinin suyla sağlıklı ve zinde olma bölümünde insan kaynağı çalıştırılırken ortak bir dil konuşamama, insan kaynağının mesleki bilgiye sahip olmaması, etik ihlali, ekonomik amaçlara öncelik verilerek turistik tüketiciye yaşı, operasyon geçirme, alerji ve bildirilmeyen hastalık durumuyla ilgili soruların sorulmaması gibi sorunlarla karşılaşılabilmektedir. Bu gibi sorunlar turistik tüketicinin öncelikle sağlığına yönelik birer tehdit olabilmekte ve hizmete yönelik tekrar satın alma niyetini de olumsuz yönde etkileyebilmektedir. Buradan hareketle çalışmada beş yıldızlı kıyı tatil yeri otellerinin suyla sağlıklı ve zinde olma bölümlerinde karşılaşılan sorunların ortaya çıkarılması amaçlanmıştır. Fethiye’de beş yıldızlı kıyı tatil yeri otel işletmelerinin suyla sağlıklı ve zinde olma bölüm yöneticilerinden nitel araştırma yaklaşımıyla yarı yapılandırılmış görüşme formuna göre elde edilen veriler kategorilere ayrılmıştır. Çalışma sonucunda bu otel işletmelerinde suyla sağlıklı ve zinde olma hizmetlerinin, hamam işletmesi veya belediye işletme belgeli konaklama işletmesi hizmetlerine kıyasla daha fazla fiyat farkıyla satılmasının tüketicinin ilk veya tekrar satın alması önündeki engellerden biri olduğu, bunun yanı sıra beş yıldızlı otel işletmelerinin, kıyı tatil yeri otel işletmesi olması doğrultusunda sezonluk hizmet vermeleri ve Türk kadın işgören bulma konusunda temel sorunların algılandığı tespit edilmiştir. Bu bakımdan alanyazındaki boşluğun doldurulacağı umulmaktadır

Forward Amortized Inference for Likelihood-Free Variational Marginalization

In this paper, we introduce a new form of amortized variational inference by using the forward KL divergence in a joint-contrastive variational loss. The resulting forward amortized variational inference is a likelihood-free method as its gradient can be sampled without bias and without requiring any evaluation of either the model joint distribution or its derivatives. We prove that our new variational loss is optimized by the exact posterior marginals in the fully factorized mean-field approximation, a property that is not shared with the more conventional reverse KL inference. Furthermore, we show that forward amortized inference can be easily marginalized over large families of latent variables in order to obtain a marginalized variational posterior. We consider two examples of variational marginalization. In our first example we train a Bayesian forecaster for predicting a simplified chaotic model of atmospheric convection. In the second example we train an amortized variational approximation of a Bayesian optimal classifier by marginalizing over the model space. The result is a powerful meta-classification network that can solve arbitrary classification problems without further training.Comment: 9 pages, 3 figure