4 sonuçlar
Arama Sonuçları
Listeleniyor 1 - 4 / 4
Yayın Teknolojinin konut mekan tasarımına etkisi ve akıllı evler; İstanbul örneği(Işık Üniversitesi, 2019-01-10) Akyazıcı, Benazir; Süyük Makaklı, Elif; Işık Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İç Mimarlık Yüksek Lisans ProgramıMekân düzenlemeleri 1980’li yıllardan günümüze teknolojik gelişmelere paralel olarak toplumun ihtiyaçlarına ve beklentilerine göre her geçen gün gelişmektedir. Bu çalışmada, tarihsel gelişim sürecinde teknolojinin mekân tasarımına yansımaları, konut mekânı ve ‘akıllı ev’ kavramları üzerinden irdelenmiştir. Çalışma; yerinde inceleme, literatür araştırması ve gözleme dayalı olarak gerçekleştirilmiştir. Mekân tasarımının fonksiyonel, estetik ve konfor koşulları, örnekler üzerinde analiz yapılarak anlatılmıştır. Artan dünya nüfusu ve kentleşme hızına paralel olarak kentlerin önemli unsurlarını oluşturan yüksek akıllı konutlar tüm dünyada güncel çözümler olarak üretilmektedir. İstanbul’da da son yıllar içerisinde kentsel dönüşüm ile yapı stoğu değişerek akıllı ev olma iddiasıyla üretilen yüksek konutlar artmıştır. Araştırılan örnekler, akıllı ev kavramını projelerini tanımlamak için kullanan yüksek konut projelerinden seçilmiştir. Çalışmanın amacı teknoloji ve mekân tasarım ilişkisi, etkileşimi ve değişimi kavramlarıyla ilişkili olan otomasyon sistemleri ve ‘akıllı ev’ kavramlarını seçilen örnekler üzerinden anlamaktır. Birinci bölümde; mekân ve teknoloji ilişkisi, ikinci bölümde, mekân tasarım gelişimleri, konut tipolojileri ve mekânsal özellikleri irdelenmiştir. Üçüncü Bölümde, akıllı evler ve otomasyon sistemleri tanımları, özellikleri ve çeşitleri irdelenmiş, dünyadan örnekler araştırılırken İstanbul’dan seçili 10 yapı araştırılmıştır. Çalışmanın Dördüncü bölümünde ise araştırılan örneklerden İstanbul’da bulunan Nisbetiye On Rezidans yapısı detaylandırılarak genel özellikleri, plan, mekân ve otomasyon özellikleri incelenmiştir. Çalışmanın Beşinci bölümünde konu ile ilgili güncel teknolojiler değerlendirilmiştir. Geleceğin teknolojisi ve önemli bir parçası olarak düşünülen akıllı ev sistemleri yüksek konut projelerinde kentlerin vazgeçilmez unsurları olacağı ön görülmektedir. Bu doğrultuda çalışmanın teknoloji ve mekân tasarımı alanında araştırma yapan öğrencilere, akademisyenlere ve diğer araştırmacılara faydalı olacağı düşünülmektedir.Yayın Developing an efficient deep neural network for automatic detection of COVID-19 using chest X-ray images(Elsevier B.V., 2021-06) Sheykhivand, Sobhan; Mousavi, Zohreh; Mojtahedi, Sina; Yousefi Rezaii, Tohid; Farzamnia, Ali; Meshgini, Saeed; Saad, IsmailThe novel coronavirus (COVID-19) could be described as the greatest human challenge of the 21st century. The development and transmission of the disease have increased mortality in all countries. Therefore, a rapid diagnosis of COVID-19 is necessary to treat and control the disease. In this paper, a new method for the automatic identification of pneumonia (including COVID-19) is presented using a proposed deep neural network. In the proposed method, the chest X-ray images are used to separate 2–4 classes in 7 different and functional scenarios according to healthy, viral, bacterial, and COVID-19 classes. In the proposed architecture, Generative Adversarial Networks (GANs) are used together with a fusion of the deep transfer learning and LSTM networks, without involving feature extraction/selection for classification of pneumonia. We have achieved more than 90% accuracy for all scenarios except one and also achieved 99% accuracy for separating COVID-19 from healthy group. We also compared our deep proposed network with other deep transfer learning networks (including Inception-ResNet V2, Inception V4, VGG16 and MobileNet) that have been recently widely used in pneumonia detection studies. The results based on the proposed network were very promising in terms of accuracy, precision, sensitivity, and specificity compared to the other deep transfer learning approaches. Depending on the high performance of the proposed method, it can be used during the treatment of patients.Yayın An automatic calibration procedure of driving behaviour parameters in the presence of high bus volume(Faculty of Transport and Traffic Engineering, 2019-11) Dadashzadeh, Nima; Ergün, Murat; Kesten, Ali Sercan; Zura, MarijanMost of the microscopic traffic simulation programs used today incorporate car-following and lane-change models to simulate driving behaviour across a given area. The main goal of this study has been to develop an automatic calibration process for the parameters of driving behaviour models using metaheuristic algorithms. Genetic Algorithm (GA), Particle Swarm Optimization (PSO), and a combination of GA and PSO (i.e. hybrid GAPSO and hybrid PSOGA) were used during the optimization stage. In order to verify our proposed methodology, a suitable study area with high bus volume on-ramp from the 0-1 Highway in Istanbul has been modelled in VISSIM. Traffic data have been gathered through detectors. The calibration procedure has been coded using MATLAB and implemented via the VISSIM-MATLAB COM interface. Using the proposed methodology, the results of the calibrated model showed that hybrid GAPSO and hybrid PSOGA techniques outperformed the GA-only and PSO-only techniques during the calibration process. Thus, both are recommended for use in the calibration of microsimulation traffic models, rather than GA-only and PSO-only techniques.Yayın The routine design-modular distributed modeling platform for distributed routine design and simulation-based testing of distributed assemblies(Cambridge University Press, 2008-12-12) Eskil, Mustafa Taner; Sticklen, Jon; Radcliffe, ClarkIn this paper we describe a conceptual framework and implementation of a tool that supports task-directed, distributed routine design (RD) augmented with simulation-based design testing. In our research, we leverage the modular distributed modeling (MDM) methodology to simulate the interaction of design components in an assembly. The major improvement we have made in the RD methodology is to extend it with the capabilities of incorporating remotely represented off-the-shelf components in design and simulation-based testing of a distributed assembly. The deliverable of our research is the RD-MDM platform, which is capable of automatically selecting intellectually protected off the shelf design components over the Internet, integrating these components in an assembly, running simulations for design testing, and publishing the approved design without disclosing the proprietary information.
