Akademik Arşiv Sistemine Hoş Geldiniz
Ankara Ünivrsitesi Akademik Arşiv Sistemi:
- Üniversitemiz Akademik ve Kültürel Mirasını toplama, saklama ve geniş kitlere duyurmak amacını taşır
- Üniversitemiz akademik çıktılarını uluslararası standartlarda dijital ortamda depolar
- Etkisini artırmak için telif haklarına uygun şekilde Açık Erişime sunar
Ayrıca Üniversitemiz Önlisans, Lisans ve Yüksek Lisans ders notlarına Açık Ders Malzemeleri sistemi üzerinden erişebilirsiniz.
Akademik Arşiv Sistemi birçok farklı bölümden oluşur:
- Dergiler = Bu kategoride Ünivrsitemizde yayınlanan dergilere ulaşabilirsiniz
- Kitaplar= Üniversitemizde yayınlanan kitapları bu kategoride bulabilirsiniz.
- Gazeteler= Geçmişten günümüze bazı gazetelerin, bazı sayıları sizi tarihte bir yolculuğa çıkarıcak.
- Tezler= Yüksek Lisans, Doktora ve Uzmanlık Tezleri bu kategori altında yer almaktadır.
Recent Submissions
Item type:Item, Yap-işlet-devret modeli (yid modeli)(Ankara Üniversitesi, 2025) Şenol, Ali FurkanBu ödevde, yap işlet devret modelinin Türkiye ve dünya üzerindeki uygulama alanları, bu modelin sağladığı faydalar ve modelin uygulanması sonucu ortaya çıkabilecek muhtemel zararları incelemek ayrıca modelin işleyiş aşamaları kullanılan yöntemler ve modelin uygulanmasında karşılaşılan zorluklar modelin dünya ve Türkiye’deki gelişimi incelenmektedir. Bunlara ek olarak bu modelin tarafları ve görevleri ele alınmaktadırItem type:Item, Derin öğrenme ile meyve yaprakları hastalıklarının tespiti(Ankara Üniversitesi, 2024) Doutoum, Assad SouleymanMeyveler besleyici bir diyetin vazgeçilmez bir parçasıdır. Antioksidanlar, diyet lifi, vitaminler ve mineraller sunarak etkili bir beslenme etkisi sağlarlar. Örneğin meyveler mükemmel bir kalsiyum, demir, magnezyum, manganez ve potasyum sağlayıcısıdır. Ayrıca A, B5, folat, C, E ve K vitaminlerini de içerir. Hızla artan dünya nüfusunu doyurabilmek için insanlığın gıda üretimini artırması gerekiyor, ancak bitki hastalıkları verimi sürdürülemez seviyelere düşürüyor. Aşağıdaki hasat hastalıklarının bir sonucu olarak meyve kaybı, küresel üretimin %50'sine kadarını oluşturabilir. Pestisit kullanmak hastalıkları kontrol etmenin en etkili yolu haline geldi. Ancak toksisiteleri nedeniyle hasattan sonra kullanımları ciddi şekilde kısıtlanmaktadır (Pétriacq ve ark., 2018). Derin öğrenmeye dayalı bilgisayar görüşündeki en son gelişmeler, bir kamerayla fotoğraf çekerek ve bu görüntüleri çeşitli bitki hastalıklarını tanımlamak için kullanarak hastalıklı bitkileri tanımlamayı ve tespit etmeyi mümkün kılmıştır. Bu araştırma, çeşitli bitki kategorilerindeki birçok hastalığın tanımlanması için etkili bir yöntem sunmaktadır (Militante vd., 2019). Bakteri veya diğer patojenlerin neden olduğu yaprak hastalıkları tarımsal verimi olumsuz etkileyebilir. Bu çalışma, literatürdeki yaprak hastalığı araştırmalarının kapsamlı bir incelemesini sunmaktadır. Ayrıca, doldurulması gereken boşlukları ve araştırma projelerinin karşılaştığı engelleri ve sorunları vurgulamaktadır. Ek olarak, bu çalışma derin öğrenme kullanılarak guava yaprağı hastalıklarının sınıflandırılmasını tartışmaktadır. Elma yaprağı hastalıklarını tespit etmek ve sınıflandırmak için çok ölçekli bir özellik birleştirme ağı da araştırılmıştır.Item type:Item, Melezleme yoluyla kesme gül ıslahı(Ankara Üniversitesi, 2024) Şahin, Elçin GözdeÇalışma, melezleme ıslahı yöntemi ile kesme gül çeşitlerinin geliştirilmesi amacıyla, 2017-2020 yılları arasında yürütülmüştür. Melezleme çalışmalarında, ana ebeveyn olarak; Rosa x hybrida L. türüne ait 10 farklı ticari kesme gül çeşidi (Layla, Myrna, Samourai, Avalanche, Sweet Avalanche, Jumilia, Annakarina, Magnum, Inferno, First Red), baba ebeveyn olarak ise yine aynı türe ait 5 farklı ticari kesme gül çeşidi (Jumilia, Magnum, Inferno, First Red, Moonlight) kullanılmıştır. Çalışmada, 46 farklı melez kombinasyonu oluşturulmuş ve 1775 adet melezleme yapılmıştır. Bütün gül genotiplerinin 2n=4x=28 kromozom sayısı ile tetraploid oldukları tespit edilmiştir. Baba ebeveyn olarak kullanılan genotiplerin canlı polen oranlarının %18.95 (Moonlight) ile %46.94 (First Red) arasında, polen çimlenme oranlarının ise %9.43 (Moonlight) ile %23.85 (Jumilia) arasında değiştiği belirlenmiştir. Melezlemeler sonucunda toplam 564 adet meyve ve 7724 adet tohum elde edilmiştir. Elde edilen F1 tohumlarının ortalama tohum çimlenme oranı %12.51 olarak belirlenmiştir. Melez bireylerde tekrarlı çiçeklenme, petal sayısı, petal rengi, çiçek sapı uzunluğu, gonca uzunluğu, gonca eni, çiçek çapı, dikenlilik, koku, çiçek sapı kalınlığı, boğum sayısı gibi özellikler bakımından morfolojik karakterizasyon yapılmıştır. Toplam 574 adet F1 genotipinin %94.10'unun (540 adet) tekrarlı çiçeklendiği, tüm kombinasyonlarda genotiplerin petal sayılarının 10-198 adet, çiçek çaplarının 4.01-13.64 cm, gonca boylarının 2.30-6.91 cm, gonca enlerinin 1.34-7.29 cm ve çiçek sapı uzunluklarının 12.00-70.20 cm arasında değiştiği saptanmıştır. Tüm ebeveynler kokusuz olmasına rağmen, tekrarlı çiçeklendiği belirlenen melez bireylerin %47.09'unun kokulu, %52.91'inin kokusuz olduğu tespit edilmiştir. Tartılı derecelendirme yöntemi sonucunda puan bakımından 'çok iyi' sınıfına giren 8 adet, 'iyi' sınıfına giren 51 adet F1 genotipi ümitvar olarak seçilmiştir.Item type:Item, En iyi yapay sinir ağı modelinin belirlenmesinde istatistiksel yöntemlerin kullanılması(Ankara Üniversitesi, 2024) Kılıç, AdilOtoregresif, hareketli ortalama ve otoregresif hareketli ortalama gibi lineer zaman serilerinde hata terimlerinin dağılımının normal dağılıma uymadığı durumlarla daha yaygın karşılaşılır. Burada, bu tür zaman serisi problemleri için klasik istatistiksel modellere yaygın bir alternatif olarak kullanılan yapay sinir ağları kullanıldı. Ancak, yapay sinir ağlarının uygulamasında karşılaşılan önemli bir problem yapay sinir ağlarının katmanlarındaki nöronların sayılarının uygun bir şeklide belirlenmesi olarak tanımlanan mimari seçim işlemidir. Buradan yola çıkarak, bahsedilen zaman serisi modellerinde hata terimlerinin dağılımının, normal dağılım dahil olmak üzere simetrikten çarpığa birçok farklı dağılımı kapsayan esnek bir dağılım olan, çarpık t dağılımına uyduğu varsayılarak, bu zaman serilerinin yapay sinir ağları ile öngörüsü bağlamında uygun mimarinin belirlenmesi problemine odaklanılmıştır. Bu amaçla ele alınan bu problemin çözümü için, a×b faktöriyel tasarım ve Duncan çoklu aralık testine dayalı bir yaklaşım ortaya konulmuş ve bu yaklaşım kapsamlı bir Monte-Carlo simülasyon çalışması ile incelenmiştir. Sonuç olarak, otoregresif ve otoregresif hareketli ortalama serilerinde genellikle hata terimlerinin dağılımındaki çarpıklık derecesi arttıkça yapay sinir ağlarının gizli katmanındaki nöron sayısının arttığı görülmüştür. Bu sonuç, hareketli ortalama serileri için geçerli değildir. Ayrıca, hata terimlerinin dağılımındaki değişimin girdi katmanındaki nöron sayısı üzerinde bir etkisi olmadığı görülmüştür. Çalışmanın sonunda, önerilen yaklaşımın gerçek bir veri seti için uygulaması gösterilmiştir.Item type:Item, Yapay zekanın gazetecilikteki önemi(Ankara Üniversitesi, 2025) Sarıkaya, ReyhanGünlük hayatımızda siber güvenlik ve savunma sanayiinde, dil çevirilerinde sosyal güvenlik, sağlık hizmetleri, navigasyon, e-ticarette kullanılmaktadır. İnsan görevlerinin yerini almaya başlamıştır. Bugün kendi kendine giden gerekli yerlerde hizmet gören derin öğrenme ve doğal dil işlemeye dayanmaktadır. Aleva, Siri, Geogle Asistant, Microsoft, Cartona, İnnova’da kullanılmaktadır. Tıp, sağlık, eğitim, askeri, tarım, madencilik, medya, bankacılık farklı iş alanlarında sıkça kullanılmaktadır. Kullanırken de akıllı algoritmalar ve yinelenen işlemleri birleştirerek çalışır. Farklı yöntem ve teknolojiler ile birlikte çalışır. İnsanın bilgiyi veri olarak kayıt altında tutabildiği hayatın her anında kullanılır.