Yazar "Şeker, Abdulkadir" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 8 / 8
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    A new cloud service for interpreting taxi trajectories via crowdsensing approach
    (Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2018) Şeker, Abdulkadir; Güvensan, M. Amaç
    In recent years, with the development of IoT, particularly vehicle mobility, a wide range of studies have been conducted on smart city concept. As monitoring a city's traffic conditions have a significant impact on city planning and environmental monitoring. In fact, with the aid of smart systems, it can be both generated mobility maps for cities, and saved gas consumption of vehicles in traffic. This study aims at analyzing the efficient usage of taxis that follow perpetual and non-stationary roads in a city. Following the obtained results, a new cloud-based architecture which enables taxis to find passengers easier via knowledge extracted from the past trips of taxis is designed. The most frequently routes followed by taxis, the starting points of short and long trips, the areas with a high-demand filtered by time/day and the common areas where passengers are get in/drop in, are determined as main parameters in this architecture. The introduced model makes possible to direct taxi drivers worthwhile areas. Meanwhile it will reduce the amount of traffic jam caused by taxis and make it easier for passengers to find a taxi. © 2018 IEEE.
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Deprem Sonrası Twitter'daki Yıkılan Bina İhbarlarının Doğrulanması: Türkiye'den Bir Örnek Olay
    (Lütfiye KUŞAK, 2023) Şeker, Abdulkadir
    6 Şubat 2023 tarihinde Türkiye'de 11 şehrin bulunduğu geniş bir bölgede hasarlara sebep olan ve resmi rakamlara göre 50 binden fazla kişinin hayatını kaybettiği çok yüksek şiddetli 2 deprem meydana gelmiştir. 11 şehri etkileyen bu çaptaki bu felakette, arama-kurtarma faaliyetleri için, altında canlıların olduğu enkazları tespit etmek önemli bir problemdir. Ancak buradaki bir diğer, doğru/gerçek adreslerin elde edilmesidir. Adresleri ihbar edebilmek için kendisi ya da yakınları enkaz altında olan kişiler geleneksel iletişim yöntemleri denemişlerdir. Yaşanan hat problemleri, afetzedeleri internet bazlı iletişim yöntemlerine sevk etmiştir. Bu noktada, çok kısa bir sürede milyonlara bilgi ulaştırma gücüyle sosyal medya devreye girmiştir. Ancak, sosyal medyanın bu etkisi sahte haberlerden dolayı ciddi infial olasılığını da beraberinde getirmektedir. Bu çalışmada, Twitter üzerinden depremden sonraki ilk 24 saatte atılan tweetlerle bir analiz yapılmıştır. Öncelikle, enkaz ihbarı içeren tweetler tespit edilmiş ve metin ayrıştırma yöntemleri ile ilgili adres bilgileri alınmıştır. Bu adreslerin koordinatlarında gerçek bir yıkım olma durumu ise deprem sonrası alınan İHA görüntüleri üzerinden teyit edilmiştir. Sonuç olarak, sosyal medyada en çok yayılan 100 ihbardaki adreslerde veya 100 metre yakınında bir yıkım olma doğruluğu %90 olarak görülmüştür. İhbarlardan tespit edilemeyen çok sayıda adres ise Türkiye’de kullanılan adres sisteminin ne kadar yanlış olduğunu da göstermiştir.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Determination of Photonuclear Reaction Cross-Sections on Stable P-shell Nuclei by Using Deep Neural Networks
    (Springer, 13 Mayıs 2023) Akkoyun, Serkan; Kaya, Hüseyin; Şeker, Abdulkadir; Yeşilyurt, Saliha
    Photonuclear reactions are widely used in investigations of nuclear structure. Thus, the determination of the cross-sections are essential for the experimental studies. In the present work, (γ, n) photonuclear reaction cross-sections for stable p-shell nuclei have been estimated by using the neural network method. The main purpose of this study is to find neural network structures that give the best estimations for the cross-sections, and to compare them with the available data. These comparisons indicate the deep neural network structures that are convenient for this task. Through this procedure, we have found that the shallow NN models, tanh activation function is better than the ReLU. However, as our models become deeper, the difference between tanh and ReLU decreases considerably. In this context, we think that the crucial hyperparameters are the size of the hidden layer and neuron numbers of each layer.
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Kanıta Dayalı Yazılım Mühendisliği ile Özel NER Üzerine Sistematik Bir Literatür İncelemesi
    (Sivas Cumhuriyet Üniversitesi, 2023) Kekül, Hakan; Şeker, Abdulkadir
    Verilerin önemi artmaya devam ettikçe, veri analiz yöntemlerinin önemi de artmaktadır. Halihazırda çeşitli modeller uygulanmakta ve sürekli yeni modeller önerilmektedir. Bu çalışma kapsamında, bir veri analiz modeli olan Adlandırılmış-Varlık Tanıma üzerine detaylı bir inceleme gerçekleştirdik. Analiz yöntemi olarak uzun yıllardır başarıyla kullanılan Kanıta Dayalı Yazılım Mühendisliği yöntemini uyguladık. Çalışmada, bu yöntemle belirlenen 114 farklı araştırma makalesi arasından seçilen 38 makale analiz edildi. Analiz edilen verilerin detaylı bir sunumu yapılmıştır. Çalışma, NER kullanan yöntemler arasında en etkili olanı belirlemeyi amaçlamıştır. Analiz, BERT'in NER çalışmalarında en başarılı yöntem olduğunu göstermektedir. "Haberler" alanının en fazla sayıda NER veri kümesi içerdiği tespit edilmiştir. Çalışma ayrıca tespit edilen diğer yöntemler ve etki alanları hakkında da detaylı bilgi vermektedir. Özgün ve kapsamlı bir rehber olan bu çalışma, alanla ilgilenenler için mükemmel bir kaynak niteliğindedir.
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Summarising big data: public GitHub dataset for software engineering challenges
    (2020) Şeker, Abdulkadir; Diri, Banu; Arslan, Halil; Amasyalı, Mehmet Fatih
    In open-source software development environments; textual, numerical, and relationshipbased data generated are of interest to researchers. Various data sets are available for this data,which is frequently used in areas such as software engineering and natural languageprocessing. However, since these data sets contain all the data in the environment, the problemarises in the terabytes of data processing. For this reason, almost all of the studies using GitHubdata use filtered data according to certain criteria. In this context, using a different data set ineach study makes a comparison of the accuracy of the studies quite difficult. In order to solvethis problem, a common dataset was created and shared with the researchers, which wouldallow to work on many software engineering problems.
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Summarising big data: public GitHub dataset for software engineering challenges
    (Sivas Cumhuriyet University, 2020) Şeker, Abdulkadir; Diri, Banu; Arslan, Halil; Amasyalı, Fatih
    In open-source software development environments; textual, numerical, and relationship-based data generated are of interest to researchers. Various data sets are available for this data, which is frequently used in areas such as software engineering and natural language processing. However, since these data sets contain all the data in the environment, the problem arises in the terabytes of data processing. For this reason, almost all of the studies using GitHub data use filtered data according to certain criteria. In this context, using a different data set in each study makes a comparison of the accuracy of the studies quite difficult. In order to solve this problem, a common dataset was created and shared with the researchers, which would allow to work on many software engineering problems.
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Sürüm Notu Açıklamaların BERT Kullanarak Sınıflandırılması: Dağıtık Yazılım Geliştirmede Otomatik Versiyonlamaya İlk Adım
    (Dicle Üniversitesi, 2023) Şeker, Abdulkadir
    Dağıtık Yazılım Geliştirme, farklı konumlarda bulunan bir takımla yazılım geliştirmenin uygulamasıdır. Yazılım versiyonlama süreci, geliştirilen çeşitli yazılım sürümlerinin izlenmesine ve projelerin sürdürülmesine yardımcı olduğu için dağıtık geliştirmede kritik bir öneme sahiptir. Her yeni sürüm geçişinde, geliştirme ekibi, tüm ekip üyelerini ve paydaşları değişiklikler hakkında bilgilendiren ve proje süreçlerinin takip edilmesini sağlayan sürüm notları sunar. Sürüm notları, yeni bir yazılım sürümündeki özellikler, hata düzeltmeleri ve diğer değişiklikler hakkında bilgi içerir. Yeni yazılım sürümleri için sürüm notları oluşturmak ve sürüm geçiş zamanını belirlemek maliyetli olabilir. Literatürde sürüm notlarının oluşturulması hakkında bazı makaleler bulunmasına rağmen otomatik sürümleme hakkında hiçbir çalışma yoktur. Bu bağlamda, bu çalışmanın amacı, gelecekteki çalışmalarda oluşturulması planlanan bir otomatik sürümleme aracının ilk aşaması olarak sürüm notlarındaki geliştirme türlerini tahmin edilmesidir. Sürüm notlarındaki geliştirme türünü sınıflandırmak için popüler bir transformer olan BERT'i kullanılmış ve model kendi açık veri setimizde %86 doğruluk oranı elde etmiştir. Ayrıca, bu çalışmada, ELI5 kütüphanesi kullanarak açıklanabilir yapay zeka bağlamında modelin karar verme sürecine ilişkin fikirler de sunulmuştur.
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    The Effect of the Coronavirus Pandemic on the Human Development Index of EU Countries: An Analysis Using Machine Learning Methods
    (Sivas Cumhuriyet Üniversitesi, 2024) Kahreman, Yusuf; Şeker, Abdulkadir
    The Human Development Index (HDI) is a pivotal indicator in gauging the extent of development and living standards across countries. However, the global pandemic of the Coronavirus disease 2019 (Covid-19) is believed to exert a deleterious influence on these indices. It is therefore important to understand the effects of the pandemic on HDI and how HDI would be shaped in a scenario without the pandemic. In this context, the HDI data for the years 1995-2019 were subjected to linear regression analysis, and the HDI values for 2020, 2021 and 2022, when the effects of the pandemic were observed, were estimated. Furthermore, the original HDI indicators were compared for these years. The study demonstrates that in the absence of the pandemic, the HDI values of the countries would continue the upward trajectory observed in previous years. Furthermore, despite the initial negative effects, the Netherlands and Portugal have reached the simulated HDI values by 2022, indicating that they have been able to overcome the significant slowdown or decline in HDI caused by the pandemic. The original HDI values of Austria, Croatia, Cyprus, Denmark, Finland, France, Greece, Ireland, Italy, Spain, Sweden and Sweden were only approximated by the simulated HDI values by 2022. In other EU countries, it is observed that the effects of the pandemic on HDI are long-lasting. In the analysis, Sweden is a notable exception.