24 research outputs found

    The Fundamentals of Global Outsourcing for Manufacturers

    Get PDF

    Patient use of complementary and alternative medicine for psoriasis vulgaris and factors believed to trigger the disease: A multicenter cross-sectional study with 1621 patients

    Get PDF
    Introduction: Due to the chronic recurrent nature of psoriasis vulgaris (PV) and lack of definitive treatment for the disease, patients often resort to alternative treatments. Physicians seem to have low awareness of this issue. Objectives: To elicit the perceptions of 1,621 PV patients on complementary and alternative medicine (CAM) and examine factors reported to worsen PV. Methods: The patients sociodemographic characteristics, Psoriasis Area Severity Index (PASI), Dermatology Life Quality Index (DLQI), disease duration, and severity were recorded, and the patients CAM use was questioned in detail. The patients were also asked about factors that worsened PV and their experiences with a gluten-free diet. Results: Of the patients, 56.51% had used CAM. The mean age, illness duration, PASI scores and DLQI of those using CAM were significantly higher. CAM use was significantly higher in those with facial, genital involvement, and arthralgia/arthritis. The patients mostly referred to CAM when PV became severe (46.4%). Of the CAM users, 45.52% used herbal topicals. The physicians of 67.03% did not inquire whether they used CAM. Of the participants, 37.73% considered that stress worsened their disease. Gluten-free diet did not affect PV symptoms in 52.22%. Conclusions: Patients CAM use is often overlooked by dermatologists. Our results showed that more than half the patients used CAM and did not share this information with their physicians. Therefore, the awareness of physicians should be increased and patients should be asked about the use of CAM and directed to the appropriate medical treatment options by physicians

    Habits of using social media and the internet in psoriasis patients

    Get PDF
    Introduction: Psoriasis significantly affects the patients quality of life, which often leads patients to seek online information about this disease. Objectives: To explore the habits of patients with psoriasis related to their use of social media (SM) and the internet to obtain information about their disease. Methods: 1,520 patients completed the survey and the Dermatology Life Quality Index (DLQI) questionnaire. The Psoriasis Area Severity Index scores (PASI) and clinical data of the patients were recorded by their physicians. Results: Of the 1,114 patients that reported using SM and internet, 48.38% regularly and 31.14% sometimes resorted to obtain information about psoriasis. The use of SM and internet for psoriasis was statistically significantly higher among young people (P = 0.000), those with university or higher education (P = 0.009), higher DLQI (P = 0.000) and PASI (P = 0.011) scores, facial (P = 0.050), scalp (P = 0.032), hand (P = 0.048), genital (P = 0.001) and inverse (P = 0.000) involvement, and arthralgia/arthritis (P = 0.006). The participants mostly used the Google (86%) and Facebook (41%). More than half of the participants (62.8%) expected dermatologists to inform society that psoriasis is not contagious. Conclusions: Internet and SM being widely available and offering substantial information to be easily accessed make it very attractive for patients to use these platforms to investigate diseases, including psoriasis. If what is presented on SM conflicts with what the physician says, patients mostly trust the latter, but at the same time, they tend not to share the results of their online inquiries with their physicians

    Feature recognition system for the integration of design and applications fallowing design

    No full text
    Tez (Doktora) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2000Thesis (Ph.D.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2000Bu tez çalışması, bilgisayar bütünleşik üretim sistemlerinde, tam otomasyon anlamında bütünleşmenin sağlanabilmesi için, tasarım sonrası uygulamalarda gerekli bilgilerin tasarım modelinden otomatik olarak çıkarılabilmesi amacına yöneliktir. Son yıllarda çok sayıda araştırmacının üzerinde yoğun olarak çalıştığı bu konuda karşılaşılan zorluklan gidermede katkı oluşturulmaya çalışılmıştır. Bu tez çalışmasında unsurlar, tasarım ve sonrası uygulamaların bütünleşmesi amacıyla, kullanım alamna göre parçanın işlevsel özelliklerini içeren bölgeleri olarak tanımlanmıştır. CAD ürün modelinin unsur tabanlı modele dönüşümü için veri tabanından unsur tanıma yöntemleri ile unsurların çıkarılması gerekmektedir. Unsur tanıma alanında yapılan çalışmalar henüz istenen düzeyde değildir. Bunun sebebi, CAD ürün modeli işlemlerinde kullanılacak tüm unsurları içeren bir yapımn oluşturulmasının zorluğudur. Araştırmacılar çeşitli yöntemler üzerindeki çalışmalarını, önceden tanımlanmamış ilk defa karşılaşılan unsurların tanımı ve unsurlar arası ilişkilerin bulunması konularında devam ettirmektedir. Bu tezde, yüz sayısal değerleri ve öğrenebilme özelliğinden dolayı sinirsel ağ yaklaşımı ile unsur kütüphanesinde yer almayan, ilk defa karşılaşılan unsurların tanınması için bir unsur tanıma sistemi geliştirilmiştir. Çalışma kapsamında, bilgisayar destekli tasarım ve bilgisayar destekli imalat bütünleşmesi, bilgisayar destekli tasarım (CAD) modelleme teknikleri ve veri değişimi, CAD ürün modelinde unsur kullanımı ve tanıma konularında literatür araştırmaları ile unsur tanımada kullanılan mevcut yöntemler hakkında bilgi verilmektedir. Mevcut yöntemlerin eksiklikleri açıklandıktan sonra sinirsel ağlar ile unsur tanıma önerilmektedir. Çalışmada, unsurlar sinirsel ağa girdi olacak şekilde kenar, köşe ve yüz bilgileri kullanılarak vektörler haline getirilmiştir. Deneyler sonucu en uygun sinirsel ağ XII yapısı bulunmuş ve her unsur sınıfı için hazırlanan eğitim kümeleri ile ağın eğitimi yapılmıştır. Oluşturulan sinirsel ağ, belirlenen unsur sınıflarına ait unsurları kolaylıkla tanıyabilmektedir. Böylece, bilgisayar bütünleşik üretim sistemleri için tam otomasyon anlamında bütünleşmenin sağlanmasında önemli adımlardan birinin gerçekleştirildiği düşünülmektedir. Bu konuda devam eden ve gelecekte de devam edeceği düşünülen çalışmalar için öneriler sunulmaktadır. Bu tez çalışması, bilgisayar bütünleşik üretim sistemlerinde, tam otomasyon anlamında bütünleşmenin sağlanabilmesi için, tasarım sonrası uygulamalarda gerekli bilgilerin tasarım modelinden otomatik olarak çıkarılabilmesi amacına yöneliktir. Son yıllarda çok sayıda araştırmacının üzerinde yoğun olarak çalıştığı bu konuda karşılaşılan zorluklan gidermede katkı oluşturulmaya çalışılmıştır. Bu tez çalışmasında unsurlar, tasarım ve sonrası uygulamaların bütünleşmesi amacıyla, kullanım alamna göre parçanın işlevsel özelliklerini içeren bölgeleri olarak tanımlanmıştır. CAD ürün modelinin unsur tabanlı modele dönüşümü için veri tabanından unsur tanıma yöntemleri ile unsurların çıkarılması gerekmektedir. Unsur tanıma alanında yapılan çalışmalar henüz istenen düzeyde değildir. Bunun sebebi, CAD ürün modeli işlemlerinde kullanılacak tüm unsurları içeren bir yapımn oluşturulmasının zorluğudur. Araştırmacılar çeşitli yöntemler üzerindeki çalışmalarını, önceden tanımlanmamış ilk defa karşılaşılan unsurların tanımı ve unsurlar arası ilişkilerin bulunması konularında devam ettirmektedir. Bu tezde, yüz sayısal değerleri ve öğrenebilme özelliğinden dolayı sinirsel ağ yaklaşımı ile unsur kütüphanesinde yer almayan, ilk defa karşılaşılan unsurların tanınması için bir unsur tanıma sistemi geliştirilmiştir. Çalışma kapsamında, bilgisayar destekli tasarım ve bilgisayar destekli imalat bütünleşmesi, bilgisayar destekli tasarım (CAD) modelleme teknikleri ve veri değişimi, CAD ürün modelinde unsur kullanımı ve tanıma konularında literatür araştırmaları ile unsur tanımada kullanılan mevcut yöntemler hakkında bilgi verilmektedir. Mevcut yöntemlerin eksiklikleri açıklandıktan sonra sinirsel ağlar ile unsur tanıma önerilmektedir. Çalışmada, unsurlar sinirsel ağa girdi olacak şekilde kenar, köşe ve yüz bilgileri kullanılarak vektörler haline getirilmiştir. Deneyler sonucu en uygun sinirsel ağ XII yapısı bulunmuş ve her unsur sınıfı için hazırlanan eğitim kümeleri ile ağın eğitimi yapılmıştır. Oluşturulan sinirsel ağ, belirlenen unsur sınıflarına ait unsurları kolaylıkla tanıyabilmektedir. Böylece, bilgisayar bütünleşik üretim sistemleri için tam otomasyon anlamında bütünleşmenin sağlanmasında önemli adımlardan birinin gerçekleştirildiği düşünülmektedir. Bu konuda devam eden ve gelecekte de devam edeceği düşünülen çalışmalar için öneriler sunulmaktadır. DoktoraPh.D

    Just in time (JIT) production system and investigation of its applicability in the Turkish automotive industry

    No full text

    An Artificial Neural Network Model for Project Effort Estimation

    No full text
    Estimating the project effort remains a challenge for project managers and effort estimators. In the early phases of a project, having a high level of uncertainty and lack of experience cause poor estimation of the required work. Especially for projects that produce a highly customized unique product for each customer, it is challenging to make estimations. Project effort estimation has been studied mainly for software projects in the literature. Currently, there has been no study on estimating effort in customized machine development projects to the best of our knowledge. This study aims to fill this gap in the literature regarding project effort estimation for customized machine development projects. Additionally, this study focused on a single phase of a project, the automation phase, in which the machine is automated according to customer-specific requirements. Therefore, the effort estimation of this phase is crucial. In some cases, this is the first time that the company has experienced the requirements specific to the customer. For this purpose, this study proposed a model to estimate how much work is required to automate a machine. Insufficient effort estimation is one of the main reasons behind project failures, and nowadays, researchers prefer more objective approaches such as machine learning over expert-based ones. This study also proposed an artificial neural network (ANN) model for this purpose. Data from past projects were used to train the proposed ANN model. The proposed model was tested on 11 real-life projects and showed promising results with acceptable prediction accuracy. Additionally, a desktop application was developed to make this system easier to use for project managers
    corecore