Akademik arama
Arama sonuçları
“Algoritmalar” için 8 doğrulanmış makale incelemesi bulundu.
Sağlık Bilimleri · Klinik ve Halk Sağlığı
Güvenilir Tıbbi Yapay Zekanın Etiği ve Yönetişimi: Tasarım ve Uygulama Düzeyinde Çok Disiplinli Bir Çerçeve
Yapay zeka teknolojilerinin sağlık hizmetlerine entegrasyonu, tanı ve tedavi süreçlerinde büyük bir dönüşüm sağlarken veri kalitesi, algoritmik sapma, şeffaflık eksikliği ve güvenlik gibi etik ve hukuki riskleri de beraberinde getirmektedir. Tıbbi yapay zekaya duyulan güvenin sarsılması, klinik uygulamalarda bu sistemlerin benimsenmesini zorlaştırmakta ve hekim-hasta ilişkisindeki özerklik ile sorumluluk dengelerini sarsmaktadır. Bu bağlamda, teknolojinin kontrolü dilemması çerçevesinde yapay zeka sistemlerinin tasarım ve uygulama boyutlarında güvenilirliğini etkileyen etik, hukuki ve düzenleyici etkenlerin çok disiplinli bir yaklaşımla incelenmesi literatürde kritik bir gereksinim haline gelmiştir.
Sosyal Bilimler · İşletme, Ekonomi ve İletişim
Elektroensefalografi Temelli Nöropazarlama Araştırmalarında Yapay Zekanin Rolü ve Uygulamasi
Modern pazarlama araştırmalarında tüketici zihninin bilinçli ve bilinçdışı tepkilerini anlamak amacıyla nörobilim yöntemleri ile pazarlama stratejilerinin entegrasyonu giderek önem kazanmaktadır. Bu bağlamda elektroensefalografi teknolojisi, pazarlama uyarıcılarına karşı beyin sinyallerinin kaydedilmesinde temel bir araç olarak öne çıkmaktadır. Bununla birlikte, büyük hacimli beyin dalgası verilerinin işlenmesi, yorumlanması ve tüketici tercihlerinin öngörülmesi süreçlerinde insan araştırmacılarının kapasitesi sınırlı kalabilmektedir. Bu durum, yapay zeka algoritmalarının nöropazarlama araştırmalarına entegre edilmesini zorunlu kılmakta ve yapay zeka ile elektroensefalografi birlikteliğinin tüketici davranışı analizinde nasıl bir dönüşüm yarattığı sorusunu güncel bir tartışma alanı haline getirmektedir.
Mühendislik ve Teknoloji · Bilgisayar ve Elektrik Mühendisliği
Nesnelerin İnterneti Sistemlerinde Veri Dağılımı Zorluklarına Karşı Saldırı Tespitinde Federatif Öğrenme Yaklaşımlarının Karşılaştırmalı Analizi
Nesnelerin İnterneti sistemlerinin yaygınlaşması ve veri hacminin artması, geleneksel makine öğrenmesi modellerinin merkezi sunucularda eğitilmesini veri güvenliği ve gizliliği açısından sürdürülemez kılmaktadır. Bu bağlamda, model eğitimini uç cihazlara dağıtan Federatif Öğrenme yaklaşımı alternatif bir çözüm olarak öne çıkmaktadır. Ancak farklı cihazlardaki veri dağılımlarının birbiriyle özdeş ve bağımsız olmaması durumu, federatif öğrenme algoritmalarının başarısını doğrudan etkileyen istatistiksel heterojenlik sorununu doğurmaktadır. Mevcut literatürde, Nesnelerin İnterneti ağlarındaki saldırı tespiti bağlamında bu istatistiksel heterojenliği ele alan farklı federatif öğrenme yaklaşımlarını kapsamlı bir şekilde karşılaştıran çalışmaların eksikliği dikkat çekmektedir.
Sosyal Bilimler · İşletme, Ekonomi ve İletişim
Çevrimiçi Marka Konumlandırmasını Geliştirmede Belirleyici Faktörler Olarak Arama Motoru Optimizasyonu (SEO) Stratejileri
Dijital pazarlama dünyası, arama motoru algoritmalarındaki sürekli değişimler nedeniyle marka konumlandırma stratejilerinde büyük bir dönüşüm yaşamaktadır. Modern pazarda varlığını sürdürmek isteyen işletmelerin çevrimiçi ortama geçiş yapması bir zorunluluk haline gelmiş olsa da, pek çok girişimci SEO stratejisinin rekabetçi avantaj sağlayan gücünü tam olarak kullanamamaktadır. Bu çalışma, SEO stratejisinin alt bileşenlerinin marka başarısı üzerindeki etkisini sörgülayarak alan yazındaki uygulama ve teori arasındaki boşluğu doldurmaya çalışmaktadır.
Doğa Bilimleri · Fizik, Kimya ve Yaşam Bilimleri
UCSF ChimeraX: Yapı İnşası ve Analiz Araçları ile Kriyojenik Elektron Mikroskopisi Modelleme Süreçlerinin Çözümlenmesi
Biyomoleküler yapı biyolojisinde ve kriyojenik elektron mikroskopisinde (cryo-EM), yüksek çözünürlüklü haritalardan üç boyutlu atomik modellerin inşa edilmesi ve doğrulanması temel bir araştırma alanını oluşturmaktadır. Yapay zeka tabanlı yapı tahmini araçlarının gelişimi ve cryo-EM çözünürlüklerinin 3-4 Angstrom seviyelerine ulaşması, büyük moleküler komplekslerin modellenmesini hızlandırmıştır. Bununla birlikte, farklı yazılımlar arasındaki veri transferi karmaşası ve model doğrulama hataları önemli metodolojik zorluklar yaratmaktadır. İncelemeye konu olan bu yayın, UCSF ChimeraX moleküler modelleme ortamına eklenen yeni araçların, yapay zeka tahminlerinin, haritaya oturtma algoritmalarının ve eklenti ekosisteminin bu zorlukları nasıl çözdüğünü ele almaktadır.
Sağlık Bilimleri · Klinik ve Halk Sağlığı
Klinik Uygulamada Yapay Zekanin Rolu: Sağlık Hizmetlerinde Dönüşum ve Gelecek Perspektifleri
Sağlık sistemleri, artan hasta yuku, karmasik tani süreçleri ve devasa veri hacimleri nedeniyle kapsamli bir teknolojik dönüşum süreçinden gecmektedir. Yapay zeka, makine öğrenmesi ve derin öğrenme algoritmalarinin klinik süreçlere entegrasyonu; tibbi tesgis doğrulugunu artirma, tedavi planlarini kisisellestirme ve hasta bakim kalitesini yukseltme potansiyeli sunmaktadir. Ancak veri gizliligi, algoritmik sapmalar, siber guvenlik riskleri ve insan uzmanligi ihtiyaci gibi etik, hukuki ve operasyonel engeller, teknolojinin guvenli ve sürdurulebilir bicimde benimsenmesini karmasiklastirmaktadir. Bu çalışma, yapay zekanin klinik pratik, tani, tedavi ve toplum sağlığı yönetimindeki rolunu butoncul bir yaklaşimla ele almaktadir.
Mühendislik ve Teknoloji · Bilgisayar ve Elektrik Mühendisliği
Foldseek ile Hızlı ve Hassas Protein Yapısı Arama Algoritması
Yapay zeka tabanlı protein yapısı tahmin yöntemlerinin milyonlarca yeni protein yapısı üretmesi, yapısal biyoloji ve biyoinformatik alanında devasa veri tabanlarının oluşmasını sağlamıştır. Ancak bu devasa veri tabanlarında benzerlik araması yapmak mevcut hizalama araçlarının yüksek hesaplama maliyetleri nedeniyle bir darboğaz oluşturmaktadır. Klasik dizi hizalama yöntemleri hızlı olsa da uzak evrimsel ilişkileri yakalamada yetersiz kalırken, üç boyutlu yapısal hizalama araçları son derece yavaş çalışmaktadır. Bu durum, hem yüksek hassasiyete sahip hem de hesaplama süresini kökten azaltabilecek yeni algoritmaların geliştirilmesini zorunlu kılmaktadır.
Sağlık Bilimleri · Klinik ve Halk Sağlığı
ChatGPT'nin USMLE Sınavındaki Performansı: Büyük Dil Modelleri Kullanılarak Yapay Zekâ Destekli Tıp Eğitimi Potansiyeli
Klinik tıp alanında yapay zekâ uygulamalarının yaygınlaşması, serbest metin verilerinin düzensizliği, sistemler arası entegrasyon eksikliği ve etiketlenmiş yapılandırılmış veri yetersizliği nedeniyle uzun süredir sınırlı bir düzeyde kalmıştır. Derin öğrenme algoritmalarının klinik bakımda genelleştirilebilir sonuçlar üretmekte zorlanması, alana özgü ve yüksek maliyetli eğitim verilerine olan bağımlılıktan kaynaklanmaktadır. Son dönemde gelişen büyük dil modellerinin (LLM), genel alan verileriyle eğitilmesine rağmen karmaşık tıp bilgisini işleme, klinik akıl yürütme ve mantıksal çıkarım yapma yetenekleri tıp eğitimi ve akademik literatürde yoğun bir tartışma konusu haline gelmiştir. Bu çalışma, alan odaklı eğitim almamış genel bir dil modelinin üst düzey klinik akıl yürütme gerektiren tıp lisanslama sınavlarındaki başarısını ölçerek alandaki bu temel soruyu incelemektedir.