Bu çalışmada görev odaklı simülasyonlarda pekiştirmeli öğrenme ile eğitilmiş sanal ajanların, yalnızca operasyonel görev icracısı değil, aynı zamanda askeri harekat analizinde karar destek aracı olarak kullanılabilirliği incelenmektedir. Doğrusal, dinamik programlama, Monte Carlo simülasyonları gibi geleneksel yöntemler, görev kurallarının önceden tanımlanmasını gerektirdiğinden, gerçek dünyadaki belirsizlikleri yeterince yansıtamamaktadır. Buna karşılık, farklı senaryolarda eğitilen RL tabanlı sanal pilotlar çok sayıda görev icrasıyla davranışsal veri üretmekte; isabet-zaiyat oranları, mühimmat kullanımı, rota tercihleri, tehdit düzeyleri ve müttefik zafiyetleri üzerinden taktiksel çıkarımlar yapılabilmektedir. Isı haritaları, karar ağaçları ve öznitelik önem analizleri gibi yöntemlerle öngörüsel değerlendirmeler gerçekleştirilebilmekte, senaryolar arası farklar sayısal olarak ortaya konmaktadır. Sonuç olarak, RL ajanlarının öğrenilmiş politikalarının istatistiksel ve açıklanabilir analiz teknikleriyle birleştirilmesi, yalnızca görev icra eden değil aynı zamanda karar destek süreçlerinde etkin rol üstlenen yeni nesil askeri analiz altyapılarının geliştirilmesini mümkün kılmaktadır.

In architectural education, architectural studios are the environments where designers spend most of their time, where mutual communication and teachings about design methods are discussed the most. Education in architectural studios is based on a system of learning by doing and a constant flow of verbal and visual information. In this system, user satisfaction depends on the presence of building physics comfort conditions in design studios. In this regard, ensuring speech intelligibility and acoustic arrangements become important in design studios that are used constantly. In this study, an architectural studio with mutual conversation and constant information flow, noise factor and high number of users was discussed. The architectural studio was modeled and the current noise level was determined through the SoundPlan 8.2 simulation program. An acoustically comfortable studio model with appropriate surface absorption has been tried to be created through the program that allows the transfer of different surface absorptions. Three architectural studio models were designed according to the number of users and the size of the volume. The total absorption values required to provide optimum acoustic comfort conditions in these volumes were determined with the help of graphs created as a result of the analysis. In relation to the arrangements made and noise control, it will be possible to determine whether the acoustic comfort limit value is met by evaluating the graphics and noise maps obtained with simulation programs.

Görüntü bölütleme uygulamalarında yaygın olarak kullanılan UNet modeli, yüksek parametre sayısı, konvolüsyon ağırlık parametrelerini bağımsız değişkenler olarak güncellemesi ve sabit boyutta giriş gereksinimi gibi bazı önemli sınırlılıklara sahiptir. Bu çalışmada, geleneksel UNet modeli ile iki farklı türevinin (Monai-UNet ve WSN-UNet) bölütleme performansları karşılaştırılmıştır. Monai-UNet, görüntüleri bütün olarak değil, parçalar halinde öğrenerek veri işleme sürecini optimize etmektedir. WSN-UNet ise, UNet’in kodlama katmanının yerine dalgacık saçılım ağı (Wavelet Scattering Network) entegre edilerek oluşturulmuştur. Modellerin bölütleme performanslarını değerlendirmek amacıyla farklı karakteristik özelliklere sahip dört farklı veri kümesi (Diş, Hücre, STN ve Kalem) kullanılmıştır. Deneysel sonuçlar, Monai-UNet’in eğitim süresini geleneksel UNet modeline kıyasla %78 oranında azalttığını ve bölütleme doğruluğunu %13 oranında artırdığını göstermektedir. Öte yandan, WSN-UNet modelinin geleneksel UNet modeline kıyasla %49 daha az parametre ile benzer doğruluk seviyesine ulaştığı belirlenmiştir. Bu bulgular, görüntü bölütleme alanında daha optimize ve verimli modellerin kullanımına yönelik yeni araştırmaları teşvik edebilecek niteliktedir.

The growing use of Large Language Models (LLMs) in healthcare raises important questions about the need for domain-specific training in medical applications. This study presents a detailed evaluation of medical-domain and general-purpose LLMs using three medical datasets (PubMedQA, BioASQ, and WikiDoc), which contain approximately 11,000 question-answer pairs. We evaluated four medical-domain models (Meditron-7B, BioMistral-7B, MedAlpaca-13B, and PMC-LLaMA-13B) against four general-purpose instruction-tuned models (Ministral-8B-Instruct, Gemma 2-9B-it, Vicuna-13B v1.5, and Llama 3-8B-Instruct). Across 182,944 prompts in both zero-shot and few-shot settings, our findings show that general-purpose models consistently outperformed their medical-specific counterparts on all evaluation metrics. Specifically, Ministral-8B-Instruct achieved the highest performance in few-shot settings with a BERTScore of 0.613, SimCSE of 0.764, and semantic similarity of 0.684. These scores were significantly higher than those of the best medical model, BioMistral-7B (0.545, 0.678, and 0.533, respectively). Furthermore, zero-shot performance often matched or surpassed few-shot results, as seen with Llama-3-8B-Instruct achieving a SimCSE score of 0.794. These findings challenge the common assumption that domain-specific pretraining is required for optimal performance in specialized tasks and have major implications for how resources are allocated in healthcare AI development.

Kentsel nüfus artışı ve ekonomik büyüme ile birlikte artan tüketim, doğal kaynakların hızla tükenmesine neden olmaktadır. Kaynakların sınırlı olması, geri dönüşümü etkin bir atık yönetimi stratejisinin vazgeçilmez unsuru haline getirmektedir. Etkin bir atık yönetimi; ekonomik, çevresel, teknik ve sosyal boyutlarıyla, farklı paydaşların iş birliği çerçevesinde çok boyutlu olarak ele alınmalıdır. Bu bağlamda, Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemleri, bu tür karmaşık sistemlerin eşzamanlı değerlendirilmesinde başarılı bir şekilde uygulanmaktadır. Bu çalışmanın temel amacı, endüstriyel sektörleri sürdürülebilir geri dönüşüm sürecine yapacakları katkılara göre sıralamaktır. Bu kapsamda entegre bir ÇKKV yaklaşımı benimsenmiştir: kriterlerin önem dereceleri Bulanık Entropi yöntemiyle belirlenmiş, sektörlerin performans değerlendirmesi Bulanık EDAS yöntemiyle yapılmış ve nihai sıralama TOPSIS yöntemiyle elde edilmiştir. Bulgular, sürdürülebilir tedarik, işlem maliyeti, enerji kullanımı, ürün kârlılığı, geri dönüşüm oranı ve su tüketiminin sürdürülebilir atık yönetiminde öne çıkan kriterler olduğunu göstermektedir. Endüstriyel atık türleri arasında metal, kâğıt, plastik ve tekstil en etkili bileşenler olarak belirlenmiştir. Ayrıca, petrol rafinerileri, kauçuk ve plastik, kimya, tekstil ve matbaa sektörleri, sürdürülebilirlik açısından öncelikli sektörler olarak öne çıkmaktadır. Bu çalışma, sürdürülebilir atık yönetimi alanında politika yapıcılara, yeşil finans uygulamalarına ve geri dönüşüm yatırımlarına yol gösterici nitelikte bulgular sunmaktadır.

Süperkapasitörler günümüzün en çok ilgi gören enerji depolama sistemlerinden biri konumdadır. Bataryaların eksiklerini giderme potansiyeline sahip olan süperkapasitörler, yüksek özgül güçleri ve dikkat çekici enerji yoğunlukları sebebiyle birçok bilimsel araştırmaya konu olmuşlardır. Süperkapasitörlerin elektrikli taşıtlardan mobil sistemlere ve aygıtlara kadar farklı uygulama alanları mevcuttur. Özellikle hızlı şarj-deşarj kabiliyetleri; tüketici elektroniği, taşınabilir aygıtlar ve yenilenebilir enerji sistemleriyle entegrasyonlarını kolaylaştırmaktadır. Esneklik, tekstile gömülebilme, çevre dostu bileşenler içerme ve şarj seviyesi göstergesi gibi yeni özellikler kazanmaları durumunda, süperkapasitörlerin daha birçok diğer elektronik sistemde de yaygınlaşması söz konusu olabilecektir. Bu çok fonksiyonlu özellikleri barındıran süperkapasitör cihazları hem endüstriyel hem de ticari uygulamalar için cazip bir alternatif olacaktır. Süperkapasitörlerin performanslarını nanokompozitler vasıtasıyla iyileştirmek için birçok çalışma yapılmış ve bu alanda kayda değer bir literatür oluşmuştur. Bununla birlikte, nanokompozit malzemelerin çok farklı kombinasyonları nedeniyle halen bu alanda birçok çözüm bekleyen konu bulunmaktadır ve bu nedenle daha fazla çalışmaya ihtiyaç duyulmaktadır. Mevcut çalışmada bor nitrür nanotüp katkılı aktif karbon esaslı nanokompozit süperkapasitör cihazı geliştirilerek bu cihaza ait elektrokimyasal performans analizi gerçekleştirilmiştir. Yapılan değerlendirmeler sonucunda bor nitrür nanotüp katkısının süperkapasitör cihazının Kulombik verim ve çevrim ömrü performanslarını artırdığı gözlemlenmiştir.

Bu çalışma, restoran ve lokantalarda kullanılan masif ahşap tepsilerin yanma özelliklerine koruyucu doğal yağlar ile emprenye yöntemlerinin etkilerini değerlendirmeyi amaçlamıştır. Bu amaçla, Doğu kayını (Fagus orientalis L.) ve sarıçam (Pinus silvestris L.) ağaç türlerinden alınan örnekler, ASTM-D 1413-99 standardına uygun olarak, fırça ile sürme, 2 ve 24 saat daldırma yöntemleri uygulanarak zeytin, ayçiçek ve ceviz yağı ile emprenye edilmiştir. Örneklerin yanma özellikleri ASTM E 160–50 standardına göre hazırlanmıştır. Yapılan analizler sonucunda, tekli etkileşimde alev kaynaklı yanma sıcaklığı, en yüksek sarıçam (422,1°C), ayçiçek yağı (393,7°C), 2 saat daldırmada ( 441,7°C), en düşük Doğu kayını (348,2°C), ceviz yağı (368,5°C) ve 24 saat daldırmada (385,2°C), üçlü etkileşimde en yüksek sarıçam+ceviz yağı+fırça ile sürmede (518,3°C), en düşük Doğu kayını+ayçiçek yağı+fırça ile sürmede (269,7°C) bulunmuştur. Sonuç olarak, ahşap tepsilerde yanma üzerinde etkili olan faktörler, birinci derecede yağ çeşidi, ikinci derecede emprenye tekniği ve üçüncü derecede ise ağaç türüdür. Malzeme çeşidi açısından yanmaya en yüksek direnç Doğu kayını, ceviz yağı ve 24 saat daldırma tekniği kombininde bulunmuştur. Buna göre, ahşap tepsi ile servis veren işletmelerde bu sonuçların göz önünde bulundurulması hem can hem de mal güvenliği açısından önemli avantajlar sağlayabilir.

Start-stop ve mikro hibrit elektrikli araçlarda düşük maliyetli ve sık şarj-deşarj döngülerine dayanıklı yapıları nedeniyle güçlendirilmiş sulu aküler (EFB) giderek daha önemli hale gelmektedir. Bu çalışmada, karbon nanotüp (CNT) katkılarının elektrokimyasal performans üzerindeki etkilerini değerlendirmek amacıyla, negatif aktif malzeme (NAM) ve pozitif aktif malzeme (PAM) içerisine CNT ilave edilmiştir. Standart formülasyon ve üç farklı CNT bazlı varyasyonu içeren dört farklı akü reçetesi tasarlanmıştır. Aküler EN 50342-1 ve EN 50342-6 standartlarına göre test edilmiş; soğuk marş akımı (CCA), şarj kabulü (CA), kapasite (C20) ve kısmi şarj durumu (PSoC) koşullarındaki dayanım incelenmiştir. Elde edilen sonuçlar, hem NAM hem de PAM’a CNT ilave edilen Reçete 2’nin en yüksek iyileştirmeleri sağladığını göstermiştir. Bu tasarım, 60 gün boyunca CCA değerinin daha iyi korunması, üstün dinamik şarj kabulü ve standart akülere kıyasla daha uzun çevrim ömrü sunmuştur. Taramalı elektron mikroskobu (SEM) analizleri, CNT katkısının her iki plakada da morfolojik stabiliteyi artırarak sülfatlaşmayı azalttığını ve iletkenliği iyileştirdiğini doğrulamaktadır. Bu bulgular, CNT katkılı EFB’lerin mikro hibrit araçların zorlu gereksinimlerini karşılamada güçlü bir aday olduğunu ve hem teknolojik yenilik hem de endüstriyel rekabet açısından önemli fırsatlar sunduğunu ortaya koymaktadır.

This study presents a method for purifying acidic aluminum chloride solutions, specifically targeting the removal of iron (Fe) impurities to enhance the quality of alumina produced from aluminum silicate clay. The research employed solvent extraction using di(2-ethylhexyl)phosphoric acid (D2EHPA) dissolved in kerosene as the extracting agent. The investigation was conducted using both simulated solutions and actual leach solutions derived from hydrochloric acid processing of clay ore. Key experimental parameters included reaction time, organic-to-aqueous phase ratio (O/A), and the concentrations of HCl, D2EHPA, iron, aluminum, potassium, and sodium. The results demonstrated that the efficiency of iron extraction improved significantly with increased concentrations of both HCl and the D2EHPA extractant. However, the presence of excessive chloride ions was found to have a negative impact on this efficiency. Analysis using a McCabe-Thiele diagram indicated that a high iron removal rate exceeding 91% necessitates a two-stage extraction process. The study identified optimal conditions for this purification: a mixing time of 30 minutes, a D2EHPA concentration of 20%, and an equal organic-to-aqueous phase ratio (O/A = 1:1). Under these precise conditions, the process achieved a remarkable iron removal efficiency of 95.58%, demonstrating its high effectiveness for this specific application.

A cost-effective and reusable catalyst, manganese(II) bromide supported on activated carbon (MnBr₂/AC), was developed for the controlled dehydrogenation of sodium borohydride (NaBH₄) under alkaline conditions. The system exhibited stable hydrogen release at 22 °C in 1 M NaOH solution, achieving 98.3 % hydrogen yield and maintaining activity over 14 cycles with zero-order kinetics. The MnBr₂/AC catalyst provides a simple, durable, and scalable approach for long-term hydrogen generation.