Öğrenci Yayınları Bildiri Koleksiyonu

Bu koleksiyon için kalıcı URI

https://hdl.handle.net/11729/5237

Listeleniyor 1 - 20 / 29

Retinal disease diagnosis in OCT scans using a foundational model
(Springer Science and Business Media Deutschland GmbH, 2025) Nazlı, Muhammet Serdar; Turkan, Yasemin; Tek, Faik Boray; Toslak, Devrim; Bulut, Mehmet; Arpacı, Fatih; Öcal, Mevlüt Celal
This study examines the feasibility and performance of using single OCT slices from the OCTA-500 dataset to classify DR (Diabetic Retinopathy) and AMD (Age-Related Macular Degeneration) with a pre-trained transformer-based model (RETFound). The experiments revealed the effective adaptation capability of the pretrained model to the retinal disease classification problem. We further explored the impact of using different slices from the OCT volume, assessing the sensitivity of the results to the choice of a single slice (e.g., “middle slice”) and whether analyzing both horizontal and vertical cross-sectional slices could improve outcomes. However, deep neural networks are complex systems that do not indicate directly whether they have learned and generalized the disease appearance as human experts do. The original dataset lacked disease localization annotations. Therefore, we collected new disease classification and localization annotations from independent experts for a subset of OCTA-500 images. We compared RETFound’s explainability-based localization outputs with these newly collected annotations and found that the region attributions aligned well with the expert annotations. Additionally, we assessed the agreement and variability between experts and RETFound in classifying disease conditions. The Kappa values, ranging from 0.35 to 0.69, indicated moderate agreement among experts and between the experts and the model. The transformer-based RETFound model using single or multiple OCT slices, is an efficient approach to diagnosing AMD and DR.
Assessing ChatGPT's accuracy in dyslexia inquiry
(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2024) Eroğlu, Günet; Harb, Mhd Raja Abou
Dyslexia poses challenges in accessing reliable information, crucial for affected individuals and their families. Leveraging chatbot technology offers promise in this regard. This study evaluates the OpenAI Assistant's precision in addressing dyslexia-related inquiries. Three hundred questions commonly posed by parents were categorized and presented to the Assistant. Expert evaluation of responses, graded on accuracy and completeness, yielded consistently high scores (median=5). Descriptive questions scored higher (average=4.9568) than yes/no questions (average=4.8957), indicating potential response challenges. Statistical analysis highlighted the significance of question specificity in response quality. Despite occasional difficulties, the Assistant demonstrated adaptability and reliability in providing accurate dyslexia-related information.
Transforming tourism experience: AI-based smart travel platform
(Association for Computing Machinery, 2023) Yöndem, Meltem Turhan; Özçelik, Şuayb Talha; Caetano, Inés; Figueiredo, José; Alves, Patrícia; Marreiros, Goreti; Bahtiyar, Hüseyin; Yüksel, Eda; Perales, Fernando
In this paper, we propose the development of a novel personalized tourism platform incorporating artificial intelligence (AI) and augmented reality (AR) technologies to enhance the smart tourism experience. The platform utilizes various data sources, including travel history, user activity, and personality assessments, combined with machine learning algorithms to generate tailored travel recommendations for individual users. We implemented fundamental requirements for the platform: secure user identification using blockchain technology and provision of personalized services based on user interests and preferences. By addressing these requirements, the platform aims to increase tourist satisfaction and improve the efficiency of the tourism industry. In collaboration with various universities and companies, this multinational project aims to create a versatile platform that can seamlessly integrate new smart tourism units, providing an engaging, educational, and enjoyable experience for users.
Efficient estimation of Sigmoid and Tanh activation functions for homomorphically encrypted data using Artificial Neural Networks
(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2024) Harb, Mhd Raja Abou; Çeliktaş, Barış
This paper presents a novel approach to estimating Sigmoid and Tanh activation functions using Artificial Neural Networks (ANN) optimized for homomorphic encryption. The proposed method is compared against second-degree polynomial and Piecewise Linear approximations, demonstrating a minor loss in accuracy while maintaining computational efficiency. Our results suggest that the ANN-based estimator is a viable alternative for secure machine learning models requiring privacypreserving computation.
Multi-task learning on mental disorder detection, sentiment analysis, and emotion detection using social media posts
(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2024) Armah, Courage; Dehkharghani, Rahim
Mental disorders such as suicidal behavior, bipolar disorder, depressive disorders, and anxiety have been diagnosed among the youth recently. Social media platforms such as Reddit have become popular for anonymous posts. People are far more likely to share on these social media platforms what they really feel like in their real lives when they are anonymous. It is thus helpful to extract people's sentiments and feelings from these platforms in training models for mental disorder detection. This study uses multi-task learning techniques to examine the estimation of behaviors and mental states for early mental disease diagnosis. We propose a multi-task system trained on three related tasks: mental disorder detection as the primary task, emotion analysis, and sentiment analysis as auxiliary tasks. We took the SWMH dataset, which included four main different mental disorders already labeled (bipolar, depression, anxiety, and suicide) and offmychest. We then added labels for emotion and sentiment to the dataset. The observed results are comparable to previous studies in the field and demonstrate that deep learning multi-task frameworks can improve the accuracy of related text classification tasks when compared to training them separately as single-task systems.
Sentiment analysis for hotel reviews in Turkish by using LLMs
(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2024) Özdemir, Ata Onur; Giritli, Efe Batur; Can, Yekta Said
The field of sentiment analysis plays a pivotal role in consumer decision-making and service quality improvement within the hospitality industry. This study explores the application of Large Language Models (LLMs) for sentiment analysis of Turkish hotel reviews, contributing to the understanding of customer feedback and satisfaction. We created a dataset of 5,000 reviews by translating an English corpus into Turkish, which was then utilized to evaluate the performance of a state-of-the-art Turkish language model, TURNA. The study demonstrates that LLMs, particularly TURNA, outperform traditional machine learning algorithms and other advanced models in sentiment classification tasks, achieving an accuracy of 99.4%. This research underscores the potential of LLMs to enhance the accuracy of sentiment analysis, offering valuable insights for the tourism and hospitality sectors. The findings contribute to the ongoing evolution of sentiment analysis methodologies and suggest that LLMs can significantly improve t he understanding a nd processing of customer feedback in Turkish hotel reviews.
Integrating the focusing neuron model with N-BEATS and N-HiTS
(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2024) Özçelik, Şuayb Talha; Tek, Faik Boray
The N-BEATS (Neural Basis Expansion Analysis for Time Series) model is a robust deep learning architecture designed specifically for time series forecasting. Its foundational idea lies in the use of a generic, interpretable architecture that leverages backward and forward residual links to predict time series data effectively. N - BEATS influenced the development of N-HiTS (Neural Hierarchical Interpretable Time Series), which builds upon and extends the foundational ideas of N-BEATS. This paper introduces new integrations to enhance these models using the Focusing Neuron model in blocks of N-BEATS and N-HiTS instead of Fully Connected (Dense) Neurons. The integration aims to improve the forward and backward forecasting processes in the blocks by facilitating the learning of parametric local receptive fields. Preliminary results indicate that this new usage can significantly improve model performances on datasets that have longer sequences, providing a promising direction for future advancements in N-BEATS and N-HiTS.
Leveraging transformer-based language models for enhanced service insight in tourism
(IEEE, 2023-12-22) Er, Aleyna; Özçelik, Şuayb Talha; Yöndem, Meltem Turhan
Customer feedback is a valuable resource for enhancing customer experience and identifying areas that require improvement. Utilizing user insights allows a tourism company to identify and address problematic points in its service delivery, provide feedback to partner companies regarding their product offerings, and even reconsider agreements by incorporating these opinions when curating their product portfolio. Setur implemented a systematic approach to collecting customer feedback by distributing "after-stay surveys'' to its customers via email following the completion of the agency services provided. Guest answers to open-ended questions that gather opinions about travel experience are analyzed by four tasks: user intention for answering, the sentiment of the review, subjects touched upon, and whom it concerned. For these tasks, transformer-based natural language processing (NLP) models BERT, DistilBERT, RoBERTa, and Electra are fine-Tuned to classify customer reviews. Based on the test results, it is observed that best practices could be gathered using Bert. In addition, we showed that different insights can be obtained from text comments made for two hotels in Aydin, Turkiye. Some users made complaints using neutral sentences. In some cases, people gave high scores to the numerical rating questions, but their open-ended questions could have a negative meaning.
Forecasting and analysis of energy consumption and waste generation in Antalya with SVR
(IEEE, 2023-12-24) Özçelik, Şuayb Talha; Tek, Faik Boray; Şekerci, Erdal
Antalya, a rapidly expanding coastal city in Türkiye, has experienced significant changes due to urbanization and increasing tourism activities. Comprehending tourism trends is crucial for the city's sustainable development and environmental management. Based on this perspective, this paper aims to present a comprehensive retrospective analysis of Antalya's energy consumption, domestic solid waste generation, wastewater generation, population growth, and tourist numbers over the years. Antalya faces significant challenges due to escalating trends in listed areas. Utilizing the Support Vector Regression, this study projects a need for an additional 1715 GWh of electricity production capacity, an expansion of wastewater capacity by 85639 thousand m3, and an increase in domestic solid waste disposal capacity by 597745 tons by 2028 to accommodate growing demands. We emphasize the importance of adopting effective policies and strategies to support energy efficiency, waste reduction, and wastewater management alongside sustainable urban planning and tourism management for Antalya's long-Term environmental sustainability and development. The findings presented in this study provide valuable insights for policymakers, urban planners, and stakeholders to make informed decisions, ensuring a balanced approach toward economic growth and environmental conservation.
Application of ChatGPT in the tourism domain: potential structures and challenges
(IEEE, 2023-12-23) Kılıçlıoğlu, Orkun Mehmet; Özçelik, Şuayb Talha; Yöndem, Meltem Turhan
The tourism industry stands out as a sector where effective customer communication significantly influences sales and customer satisfaction. The recent shift from traditional natural language processing methodologies to state-of-The-Art deep learning and transformer-based models has revolutionized the development of Conversational AI tools. These tools can provide comprehensive information about a company's product portfolio, enhancing customer engagement and decision-making. One potential Conversational AI application can be developed with ChatGPT. In this study, we explore the potential of using ChatGPT, a cutting-edge Conversational AI, in the context of Setur's products and services, focusing on two distinct scenarios: intention recognition and response generation. We incorporate Setur-specific data, including hotel information and annual catalogs. Our research aims to present potential structures and strategies for utilizing Language Model-based systems, particularly ChatGPT, in the tourism domain. We investigate the advantages and disadvantages of three different architectures and evaluate whether a restrictive or more independent model would be suitable for our application. Despite the impressive performance of Large Language Models (LLMs) in generating human-like dialogues, their end-To-end application faces limitations, such as system prompt constraints, fine-Tuning challenges, and model unavailability. Moreover, semantic search fails to deliver satisfactory performance when searching filters that require clear answers. To address these issues, we propose a hybrid approach that employs external interventions, the assignment of different GPT agents according to intent analysis, and traditional methods at specific junctures, which will facilitate the integration of domain knowledge into these systems.
Assessing dyslexia with machine learning: a pilot study utilizing Google ML Kit
(IEEE, 2023-12-19) Eroğlu, Günet; Harb, Mhd Raja Abou
In this study, we explore the application of Google ML Kit, a machine learning development kit, for dyslexia detection in the Turkish language. We collected face-tracking data from two groups: 49 dyslexic children and 22 typically developing children. Using Google ML Kit and other machine learning algorithms based on eye-tracking data, we compared their performance in dyslexia detection. Our findings reveal that Google ML Kit achieved the highest accuracy among the tested methods. This study underscores the potential of machine learning-based dyslexia detection and its practicality in academic and clinical settings.
TUR2SQL: A cross-domain Turkish dataset for Text-to-SQL
(IEEE, 2023-09-15) Kanburoğlu, Ali Buğra; Tek, Faik Boray
The field of converting natural language into corresponding SQL queries using deep learning techniques has attracted significant attention in recent years. While existing Text-to-SQL datasets primarily focus on English and other languages such as Chinese, there is a lack of resources for the Turkish language. In this study, we introduce the first publicly available cross-domain Turkish Text-to-SQL dataset, named TUR2SQL. This dataset consists of 10,809 pairs of natural language statements and their corresponding SQL queries. We conducted experiments using SQLNet and ChatGPT on the TUR2SQL dataset. The experimental results show that SQLNet has limited performance and ChatGPT has superior performance on the dataset. We believe that TUR2SQL provides a foundation for further exploration and advancements in Turkish language-based Text-to-SQL research.
Dış ticaret işlemlerinin muhasebeleştirilmesi: TMS-2 stoklar, TMS-21 kur değişiminin etkileri standartları ve VUK ile karşılaştırılması
(PressAcademia, 2020-07-30) Yılmaz, Emine; Teker, Suat
Amaç- Mal, hizmet ve sermaye hareketlerinin ulusal sınırları aşmasıyla birlikte uluslararası ticaret işlemlerine taraf olan işletmeler; anlaşılır, karşılaştırılabilir ve gerçeğe uygun raporlama yapılabilmesi için muhasebe ve finans alanında ortak bir dile ihtiya ç duymuşlardır. Bu nedenle farklı finansal bilgi okuyucularının aynı sonuca varabilmeleri için mali tabloların uluslararası genel kabul görmüş muhasebe standartlarına göre raporlanması gerekmektedir. Raporlama dönemi sonunda ödenecek verginin, vergi kanunlarına göre hesaplanması gerekmekte fakat buna göre oluşturulan muhasebe kayıtları, standartlar ile örtüşmemektedir. Uygulama farklılıkları ve sonuçları bu çalışmanın konusunu oluşturmaktadır. Yöntem- Bir dış ticaret işletmesinin ithal ettiği mallar ile ilgili muhasebe kayıtları incelenmiştir. Bulgular- Yabancı para cinsinden gerçekleştirilen dış ticaret işlemlerinin, işlem tarihi ile ödeme tarihinin farklı olması halinde, işletmenin lehine ya da aleyhine kur farkları oluşmaktadır. Sonuç- Kur farklarının muhasebeleştirilmesinde uygulanan kurallar, dönem sonunda stokların değerini, dönem kârını ve ödenecek vergi tutarını değiştirmiştir.
Belediyelerde iç kontrol sisteminin stratejik yönetime etkisi üzerine bir inceleme
(PressAcademia, 2020-07-30) Yüksel, Mihriban; Teker, Suat
Amaç- Türkiye’de 5018 sayılı Kamu Mali Yönetimi ve Kontrol Kanununun (KMYKK) yürürlüğe girmesiyle eski kanunun aksine birçok yeni düzenleme getirilmiştir. Uluslararası Standartlar ve Avrupa Birliği kontrol mekanizmasına uygun bir iç kontrol sistemi oluşturulmaya başlanmıştır. Bu araştırma, belediyelerde meydana gelebilecek usulsüzlük ve yolsuzluk gibi olumsuz olayları engellemek ve finansal ve finansal olmayan her türlü işlemin kontrolünü sağlayarak iç kontrol sisteminin stratejik yönetim üzerindeki etkisini ortaya koymak ama cıyla yapılmıştır. Yöntem- İstanbulda yer alan 21 ilçe belediyesine ait iç kontrol eylem planları ve stratejik yönetimin temel unsuru olan stratejik planları mevzuat hükümleri ve başlıca yönetişim ilkeleri olan hesap verebilirlik, katılımcılık, açıklık ve etkinlik kriterlerine uygunluğu incelenmiştir. Verilerin analizinde dörtlü likert ölçek kullanılmış ve yorumlayıcı bir yöntemle değerlendirmeler yapılmıştır. Bulgular- Araştırma kapsamında iç kontrolün etkinliğine yönelik gerekli eylemlerin belirlendiği ancak kurumsal risk çalışmalarının yetersiz olduğu, iç kontrolün izleme bileşenine daha çok önem verilmesi gerektiği dolayısıyla stratejik yönetime etkisinin yüksek önemde olduğu tespit edilmiştir. Sonuç- Belediyelerde iç kontrol sisteminin, bir yönetim modeli olarak üst yönetici tarafından kurgulanması ve iç kontrolün 5 bileşenin koordineli bir şekilde yürütülmesi gerekmektedir. Ayrıca stratejik yönetimin bir gereği olarak iç kontrol standartları kapsamında kurumsal risk çalışmaları, prosedürlerin belirlenip kurumsal raporların yayınlanması, ön mali kontrol çalışmalarının yapılması ve kurumda iç denetçilerin çalıştırılması hususlarına önem verilmelidir. Bu sayede stratejik yönetim üzerinde güçlü bir etkisi olacaktır.
BOUN-ISIK participation: an unsupervised approach for the named entity normalization and relation extraction of Bacteria Biotopes
(Association for Computational Linguistics (ACL), 2019-11-04) Karadeniz, İlknur; Tuna, Ömer Faruk; Özgu, Arzucan
This paper presents our participation at the Bacteria Biotope Task of the BioNLP Shared Task 2019. Our participation includes two systems for the two subtasks of the Bacteria Biotope Task: the normalization of entities (BB-norm) and the identification of the relations between the entities given a biomedical text (BB-rel). For the normalization of entities, we utilized word embeddings and syntactic re-ranking. For the relation extraction task, pre-defined rules are used. Although both approaches are unsupervised, in the sense that they do not need any labeled data, they achieved promising results. Especially, for the BB-norm task, the results have shown that the proposed method performs as good as deep learning based methods, which require labeled data.
Özel sağlık kurumlarında çalışan personelin vergisel boyutu
(PressAcademia, 2020-07-30) Hacı, Burcu; Teker, Suat
Amaç- Özel Sağlık Kurumlarında serbest meslek mükellefiyeti tesis ettirilerek görev alan hekimlerin, elde ettikleri kazançların vergisel avantajları ve çalışan haklarına ilişkin kayıplarına yönelik farkındalık oluşturmaktır. Konumuz itibarıyla özel sağlık kurumlarında çalışan personelin elde edilen ücretlerin Türk Vergi Sistemi açısından ücret sayılan kazanç ile serbest meslek elde edilen ücretlerin karşılaştırmalarıyla incelenmiştir. Yöntem- Araştırma modelinde, serbest meslek mükellefiyeti tesis ettirilen uzmanlıkları doğrultusunda görev alan özel sağlık kurumlarında çalışan doktorların elde ettikleri kazançları ele alınmıştır. Bulgular- Özel sağlık kurumunda serbest meslek olarak mesleklerini icra eden hekimlerin ücretli olarak mesleklerini icra eden hekimlere ile karşılaştırıldığında vergisel yönden avantajlı olduğu tespit edilmiştir. Sonuç- Özel sağlık kurumunda serbest meslek erbabı ile ücretli olarak mesleğini icra eden hekime göre, vergisel yönden avantajlı olduğu ancak iş hukuku tarafından dezavantajlı olduğu tespit edilmiştir.
Mükelleflerin sahte veya yanıltıcı belge kullanma eğilimi ve çözüm önerileri
(PressAcademia, 2020-07-30) Öztürk, Hüseyin; Teker, Suat
Amaç- Bu çalışmada vergi mükelleflerinin sahte ve yanıltıcı belge (smiyb) kullanma nedenleri, bunun vergi sistemine etkileri ve soruna çözüm önerileri anlatılmaktadır. Ekonomimizde mükelleflerin neden smiyb kullandıkları, smiyb kullanımının mükelleflere KDV, Gelir ve Kurumlar Vergisi açısından ne gibi avantajlar sağladığı değerlendirilerek, sahte belge kullanımının ülke ekonomisine, kamu idarelerine ve toplumumuza etkileri anlatılarak, vergi denetimi iş yükünü nasıl artırdığına vurgu yapılmıştır. Yöntem- Literatürdeki mevcut kaynaklardan (mevzuat, kitap, makale, tez çalışması, yargı kararları vb.) yararlanılarak, mükelleflerin smiyb kullanım eğilimlerinin nedenleri ve ülkede yol açtığı etkiler incelenmiştir. Ortaya konan bu neden ve etkiler dikkate alınarak, bu soruna çözüm olabilecek önerilerin oluşturulması amacıyla bir anket çalışması yapılmıştır. Bulgular- Yapılan bu çalışma göre; vergi idaresinin enerjisinin önemli bir ısmını bu gibi problemleri çözmeye harcadığı, konuyla ilgili cari dönem vergi denetimlerinin yapılamadığı, yargı organlarında iş yükü sebebiyle davaların arttığı, smiyb kullanarak avantaj sağlayan mükelleflerin yanında rekabet dışı kalan diğer mükelleflerin de piyasada rekabet edebilmek amacıyla smiyb kullanma eğilimine yöneldiği, ekonominin kötü gittiği dönemlerde mükelleflerin kazancını devletle paylaşmak istememeleri, KDV iadesi alabilmek ve hayali ihracat yapmak maksadıyla smiyb’nin araç olarak kullanılması, kayıt dışı ekonomide talep görmesi gibi sebepler yüzünden, ekonomide smiyb kullanım eğiliminin oldukça fazlalaştığı tespit edilmiştir. Sonuç- Konu hakkında uzman olan kişilerle yapılan anket çalışması sonucunda; vergi denetiminin artırılması gerektiği, smiyb kullanımına uygulanan cezaların artırılması gerektiği, mükelleflerin vergi bilinç ve ahlakının geliştirilmesi gerektiği, vergiye gönüllü uyumun teşvik edilmesi ile vergi sistemindeki eksikliklerin giderilmesi ve sık vergi affı kanunlarının çıkarılmaması gerektiği, kayıt dışı faaliyet ve haksız rekabetin engellenmesi gerektiği, sosyal medyanın etkin olarak kullanılması gerektiği, mükelleflerin işlemlerinin yoklamalarla sık sık kontrol edilmesi gerektiği sonuçlarına varılmıştır.
Elden çıkarılan maddi duran varlıkların TMS-16 ve VUK açısından karşılaştırması
(PressAcademia, 2020-07-30) Ergül, Özge; Teker, Suat
Amaç- Küreselleşen dünya ekonomisinde şirketlerin ortak bir dil oluşturabilmesi ve şirket değerlerinde anlaşılabilir olmak önem kazanmıştır. Ortak dil oluşturulabilmesi muhasebe alanında, şirketler tarafından ortak standartlar benimsenerek uygulanmaya başlanmıştır. Ülkemiz tarafından bu hususta muhasebenin küresel dili olan standartlara uyum sağlama sürecine girilmiş ve uygulamalar a geçilmiştir, muhasebe standartlarına uyum sağlama konusu Avrupa Birliği süreci açısından önemli bir olgudur. Yöntem- Özellikle hizmet ve ticaret sektörü dışında kalan üretim işletmeleri gibi işletmelerin finansal tablolarında önemli bir kısmı oluşturan maddi duran varlıklar kalemlerine ilişkin uygulamalar, maddi duran varlıklara ait gerçekleştirilecek maliyet hesaplamalarının doğru bir şekilde tablolara yansıtılması, maddi duran varlıkların hangi şekilde bilanço dışı bırakılabileceği, bilanço dışı bırakılmasında kullanılan muhasebe hesapları ve kayıt düzenleri, bu işlemlerin finansal tablolara hangi şekilde yansıtılacağı konusu, finansal tablo kullanıcılarının talep ettiği bilgi ihtiyacı ile uyumlu olarak düzenlemesi yönünden önemli hususlardır. Bu çalışmada, maddi duran varlıklar konusunu kapsayan muhasebe standartları karşılaştırmalı olarak incelenmiş ve gerçek firmaların bu konu ile ilgili uygulamaları analiz edilmiştir. Bulgular- Maddi duran varlıkların elden çıkarılması konusunda, Türkiye Muhasebe Standartları 16 ve Türk vergi mevzuatında yer alan hükümler karşılaştırıldığında; elden çıkarılan maddi duran varlıkların hangi şekilde bilanço dışı bırakılacağı konusunda benzerlik ve farklılıkların olduğu görülmektedir. Sonuç- Çalışmanın kapsamında maddi duran varlık konusu kısmen ele alınmış olup, elden çıkarılan maddi duran varlıklara ilişkin var olan mevcut uygulamalar üzerinde ağırlıklı olarak durulmuş ve uygulamaya yansıyan sonuçları incelenmiştir.
Analysis of single image super resolution models
(IEEE, 2022-11-18) Köprülü, Mertali; Eskil, Mustafa Taner
Image Super-Resolution (SR) is a set of image processing techniques which improve the resolution of images and videos. Deep learning approaches have made remarkable improvement in image super-resolution in recent years. This article aims and seeks to provide a comprehensive analysis on recent advances of models which has been used in image superresolution. This study has been investigated over other essential topics of current model problems, such as publicly accessible benchmark data-sets and performance evaluation measures. Finally, The study concluded these analysis by highlighting several weaknesses of existing base models as their feeding strategy and approved that the training technique which is Blind Feeding, which led several model to achieve state-of-the art.
Adaptation of the businesses not to fall behind in the new normal period
(PressAcademia, 2020-07-30) Şerifsoy, Anıl; Teker, Suat
Purpose - This paper aims to be an exploratory study that ascertains the impacts of COVID-19 on business life and ushers further research on the subject. Methodology - Internet-based research is conducted to collect the fundamental information on the impacts of COVID-19 on business life as secondary data. Findings- It is imminently possible that COVID-19 will be a milestone in business life due to changing many things; such as working conditions, working hours, working locations, brand strategy, innovation involvement and even changing the product itself. Conclusion- This article is intended to be one of the first steps of a guide for the business owners to take appropriate action and adapt to the new normal in the future not to fall behind in the harsh conditions of the demanding markets.

Güncel Gönderiler