Evrimsel Algoritmalar ve Uygulamaları

Bu çalışmada, iki boyutlu yerleştirme probleminin gazetelerin seri ilanlar bölümüne uygulanması anlatılmaktadır. Gazetelerin seri ilan sayfaları birden fazla ilan içermektedir. Bu ilanların sayfa içerisine en az fire ile yerleştirilmesi ve yerleştirilen ilanlardan maksimum kar elde etmek temel amaçtır. Probleme yönelik çözümler üretmek için bu çalışmada 3 farklı algoritma kullanılmıştır. Genetik algoritma (Genetic Algorithm) , Parçacık Sürü Optimizasyonu (Particle Swarm Optimization) ve Benzetilmiş Tavlama (Simulated Annealing) gibi üç farklı yaklaşım problemin çözümünde kullanılmış ve sonuçlar çalışma içerisinde tablo halinde verilmiştir. Sonuçlara bakıldığında bu üç farklı yaklaşımın birbirine benzer sonuçlar verdiği ve bu problem için iyi birer alternatif oldukları görülmektedir

Observing of loosing weight of mothers in first year after parturitionAnnelerin, doğum sonu ilk yılda kilo verme durumlarının incelenmesi

Gained weight during pregnancy which have not been loosed following parturition or growing fat after parturition, effect the life of women on physiological, psychological and social aspects. It is aimed to observe loosing weight that were gained during pregnancy, in first year after parturition in this study.This is a croos –sectional type research. Sampling of the research is composed from mothers who were given birth one year ago and has accepted to attend this research who were admitted to three different family health centers between January 2014 - March 2015 that were randomly determined in Center of Manisa Provence (n=232).  Data collecting form of the research  is generated by the researchers in the direction of related literature.  Number, percentage, mean values and the chi-square test were used for analyzing of data.Average age of mothers is 27.8±5.3 and average number of parturiton is 2.0±1.1. Average gained weight during pregnancy is determined as 12.4±4.5 kg.  BMI (Body mass index) of mothers is 25.99±3.85 and 48.3 % of them are overweight according to BMI. It’s determined that while 16.8 % of mothers loosed the weight that was gained during pregnancy, the others couldn’t loose that weight or gained more weight according to the research for situation of loosing weight  in first year after parturation. A meaningful relationship is not found between loosing weight after parturation and age of mothers, education levels, number of liveborns, number of living children, delivery method, nursing, routine daily houseworks, total fluid intake, gaining weight during pregnancy (p>0.05). A statistically meaningful relationship is found between  loosing weight after parturation and doing exercise or fitness, average sleeping time, BMI before pregnancy. (p<0.05).It’s determined that most of the mothers couldn’t loose weight which were gained during pregnancy or gained more weight at first year after parturation. Also it’s determined that  sleeping adequately and regular physical exercises have positive effect on loosing weight after parturation.   ÖzetGebelikte alınan kiloların doğum sonu dönemde verilememesi ya da doğum sonu alınan kilolar kadın yaşamını fizyolojik, psikolojik ve sosyal yönden etkilemektedir. Bu çalışma, kadınların gebelik süresince aldığı kiloları doğum sonu ilk bir yılda verme durumlarını incelemek amacıyla yapılmıştır.Araştırma kesitsel tiptedir. Araştırmanın örneklemini Manisa ili kent merkezinde bulunan ve rastgele belirlenmiş üç Aile Sağlığı Merkezine Ocak 2014 – Mart 2015 tarihleri arasında başvuran ve araştırmaya katılmaya kabul eden, bir yıl önce doğum yapmış anneler oluşturmuştur (n=232). Araştırmada veri toplama formu, ilgili literatür doğrultusunda araştırmacılar tarafından oluşturulmuştur. Verilerin analizinde sayı, yüzde, ortalama değerleri ve ki-kare testi kullanılmıştır.Annelerin yaş ortalaması 27.8±5.3 olup doğum sayısı ortalaması 2,0±1,1’dir. Annelerin gebelik boyunca aldıkları kiloların ortalaması 12.4±4.5 kg bulunmuştur. Annelerin doğumdan bir yıl sonraki ortalama beden kitle indeksleri (BKI) 25.99±3.85 olup %48.3’ü BKI’ye göre fazla kiloludur. Gebelik süresince alınan kiloların doğum sonu ilk yılda verilme durumu incelendiğinde, annelerin %16.8’sinin gebelikte aldığı kiloları verdiği, diğer gebelerin ise gebelikte aldığı kiloları vermediği ya da kilo aldığı saptanmıştır. Annelerin yaş, eğitim, canlı doğum sayısı, yaşayan çocuk sayısı, doğum şekli, emzirme, günlük ev işlerini yapma, sıvı alımı, gebelikte kilo alımı ile doğumdan sonra kiloların verilme durumu arasında anlamlı bir ilişki bulunmamıştır (p>0.05). Annelerin egzersiz/ spor yapma durumu, ortalama uyku süresi, gebelik öncesi BKI ile doğum sonu dönemde kilo verme arasında istatistiksel olarak anlamlı ilişki saptanmıştır. (p<0.05).Annelerin çoğunun, gebelik döneminde aldığı kiloları doğumdan sonraki ilk bir yılda vermediği ya da kilo aldığı; doğum sonu dönemde yeterli uyumanın ve düzenli egzersizlerin kilo vermeyi pozitif yönde etkilediği belirlenmiştir.

Yapay Sinir Ağları, Kelime Vektörleri ve Derin Öğrenme Uygulamaları

Bu çalışmada, yapay sinir ağları, kelime vektörleri ve derin öğrenme uygulamaları hakkında yapılan çalışmalardan bahsedilmiştir. Bu çalışmalarda kullanılan kütüphaneler, metodolojiler ve veri setleri açıklanmıştır. Yapay sinir ağları kullanılarak yapılan veri sınıflandırma örnekleri, yazar tanıma sistemi, kelime vektörleri kullanılarak verilen metin içerisinde geçen kelimelerin birbirleri ile olan ilişkilerinin görselleştirilmesi ve türkçe metinlerin anlam analizinin gerçekleştirilmesi çalışmaları anlatılmıştır. Yapılan farklı çalışmaların sonuçları, parametre analizi ve kaynak kodları makale içerisinde ve ekler kısmına konumlandırılmış bir şekilde paylaşılmıştır

Prognostic factors for lymph node negative stage I and IIA non-small cell lung cancer: Multicenter experiences

Surgery is the only curative treatment for operable non-small lung cancer (NSCLC) and the importance of adjuvant chemotherapy for stage IB patients is unclear. Herein, we evaluated prognostic factors for survival and factors related with adjuvant treatment decisions for stage I and IIA NSCLC patients without lymph node metastasis. Materials and Methods: We retrospectively analyzed 302 patients who had undergone curative surgery for prognostic factors regarding survival and clinicopathological factors related to adjuvant chemotherapy. Results: Nearly 90% of the patients underwent lobectomy or pneumonectomy with mediastinal lymph node resection. For the others, wedge resection were performed. The patients were diagnosed as stage IA in 35%, IB in 49% and IIA in 17%. Histopathological type (p=0.02), tumor diameter (p=0.01) and stage (p<0.001) were found to be related to adjuvant chemotherapy decisions, while operation type, lypmhovascular invasion (LVI), grade and the presence of recurrence were important factors in predicting overall survival (OS), and operation type, tumor size greater than 4 cm, T stage, LVI, and visceral pleural invasion were related with disease free survival (DFS). Multivariate analysis showed operation type (p<0.001, hazard ratio (HR):1.91) and the presence of recurrence (p<0.001, HR:0.007) were independent prognostic factors for OS, as well visceral pleural invasion (p=0.01, HR:0.57) and LVI (p=0.004, HR:0.57) for DFS. Conclusions: Although adjuvant chemotherapy is standard for early stage lymph node positive NSCLC, it has less clear importance in stage I and IIA patients without lymph node metastasis

Performance Improvement in Deep Learning Networks Using Intuitive Algorithms

CNN (Convolutional Neural Network-Evrişimli Yapay Sinir Ağı) ağlarını günümüzde çok popüler olan ve özellikle resim tanımada kullanılan bir yapay Zeka ağ türüdür. CNN ağları tipik doğrusal bir ağdır. Bu doğrusal yapısından dolayı karmaşık resimlerde çıkabilecek sorunları çözmesi güç olabilmektedir. Çalışmamızda CNN ağların konvolüsyon işlemine kaldırılarak yerine ACO (Ant Colony Optimization - Karınca Koloni Algoritması) dayalı bir katman getirilerek bu lineer olamayan sezgisel yöntemlere dayanarak çözmek amaçlanmıştır. Doğa esinli algoritmik yaklaşımların derin öğrenme ağlarına uyarlanmasıyla hiper parametre sayısının azaltılabileceği ve doğruluğun iyileştirebileceği görülmüştür.CNN is an Artificial Intelligence network used to describe NN networks, which is very popular today. CNN networks are typically a linear network thus, it is not difficult to solve the problems that may arise in complex pictures. In this work, ACO (Ant Colony Algorithm) are replaced against Conv process and replaced by, and this is solved based on heuristic methods that cannot be linear. It has been observed that by adapting the nature-inspired algorithm to deep learning networks, the number of hyperparameters can be reduced and accuracy can be increased

İmidakloprid İnsektisinin Bazı Toprak Bakterileriyle Biyoıslahının İstatiksel Olarak Değerlendirilmesi

Bu çalışmada, ülkemizin özellikle Akdeniz bölgesinde pamuk, antep fıstığı, domates, biber ve patlıcan yetiştiriciliğinde yaygın olarak kullanılan imidakloprid etken maddeli insektisitin bazı toprak bakterileriyle biyoıslahı üzerinde durulmuştur. Çalışmada izole edilen bakterilerin bulunduğu tarım toprağı Adana ili Alihocalı mahallesinde pamuk yetiştiriciliği yapılan bir tarladan alınan toprak örneklerinden temin edilmiştir. Bu maksatla insektisitin tarım arazilerinde kullanılması tavsiye edilen konsantrasyonları baz alınarak hazırlanan çözeltilerinin içine zirai alandan izole edilen ve zenginleştirilen bazı bakteri türleri ilave edilmiş ve yedi-on dört gün boyunca 24’er saatte bir olmak üzere alınan örneklerde kimyasal oksijen ihtiyacı (KOİ), biyolojik oksijen ihtiyacı (BOİ5), toplam organik karbon (TOK), pH ve çözünmüş oksijen ölçümleri yapılarak biyoıslah izlenmesi takip edilmiştir. Bu maksatla izole edilen ve zenginleştirilen bakteriler hem sıvı hem de laboratuvarda oluşturulan yapay tarla düzeneklerine aşılanmış ve sıvı ortamlarda ve topraktan elde edilen süzüntülerde haftada bir yapılan deneylerle söz konusu parametrelerde ne ölçüde bir değişime uğradıkları gözlemlenmiştir.Bu çalışma, Munzur Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Birimi tarafından desteklenmiştir. Proje No: YLMUB017-1

Effect of simulation training on students′ childbirth skills and satisfaction in Turkey

This study examined the effects of simulation training on student midwives' management skills for normal childbirth and their satisfaction. This study utilized a quantitative, quasi-experimental, comparison group research design. Students were placed into two groups according to the last digit of their school identity number (odd versus even), given by The Directorate of Student Affairs. Lots were drawn to decide which simulation model the odd and even numbers would represent. One group received simulation training for normal birth skills using a low-fidelity pelvic model (n = 37) while the other group used a high-fidelity computer-based mannequin (n = 38). After the skills training, each student midwife managed the second and third stages of a simulated normal childbirth. The skill checklists were used to evaluate the students' second and third stage labor midwifery skills. After the simulation activity, the Students’ Satisfaction and Self-confidence Scale was used to measure their levels of satisfaction with the simulation activity and their self-confidence in learning. There were no significant differences between the groups in terms of childbirth management skills and satisfaction in learning (p > 0.05). Thus, both methods can be recommended for simulation training of student midwives. © 2020 Elsevier Lt