Akademik arama
Arama sonuçları
“Doğruluk” için 8 doğrulanmış makale incelemesi bulundu.
Doğa Bilimleri · Fizik, Kimya ve Yaşam Bilimleri
Sosyal Ağlar Aracılığıyla Bilgi Edinimi: Doğruluk, Hata ve Kutuplaşma Üzerine Ajan Tabanlı Simülasyon Analizi
Sosyal epistemoloji ve bilişsel bilimler alanında, insanların dünya hakkındaki inançlarının büyük bir kısmını doğrudan gözlem yerine başkalarının tanıklığına dayandırarak oluşturduğu bilinmektedir. Ancak bilgi aktarımında bulunan kaynakların güvenilirliğini ve bilgilerin doğruluğunu değerlendirmek önemli bir metodolojik ve epistemolojik sorun teşkil etmektedir. Dijital iletişim ağlarının ve sosyal medya platformlarının yaygınlaşmasıyla birlikte toplumsal ölçekte fikir ayrılıklarının, yankı odalarının ve inanç kutuplaşmasının artması bu tartışmayı yeniden alevlendirmiştir. Bu çalışma, kaynak güvenilirliğini kestirme stratejileri ile iletişim ağlarının yapısının inanç doğruluğu ve toplumsal kutuplaşma üzerindeki etkilerini simülasyonel olarak modelleyerek literatürdeki causal mekanizma eksikliğini gidermeyi hedeflemektedir.
Mühendislik ve Teknoloji · Bilgisayar ve Elektrik Mühendisliği
PacBio Yüksek Doğruluklu Okumalardan Mitokondriyal Genom Montajı İçin Python Boru Hattı: MitoHiFi
Biyoçeşitlilik genomik araştırmalarında, PacBio HiFi gibi yüksek doğruluklu uzun okuma teknolojileri karmaşık genomların montajında devrim yaratmıştır. Ökaryotik hücrelerde mitokondriyal genomlar nükleer genomla birlikte yüksek kapsama oranlarında dizilenmektedir. Ancak mitokondriyal dizilerin nükleer genoma aktarılmış kopyaları (NUMT), tandem yinelemeler ve heteroplazmi gibi yapılar geleneksel kısa okumalı biyoenformatik araçlarıyla tam çözülememekte ve tekrarlı bölgelerin eksik monte edilmesine yol açmaktadır. Bu bağlamda HiFi verilerini doğrudan işleyerek tam uzunlukta organel genomlarını güvenle monte eden ölçeklenebilir araçlara ihtiyaç duyulmaktadır.
Doğa Bilimleri · Fizik, Kimya ve Yaşam Bilimleri
AlphaFold 3 ile Biyomoleküler Etkileşimlerin Yapısının Bütünleşik Derin Öğrenme Modeliyle Yüksek Doğrulukta Tahmini
Biyolojik komplekslerin atomik düzeyde yapısının doğru biçimde modellenmesi, hücresel işlevlerin anlaşılması ve rasyonel ilaç tasarımı açısından kritik bir gereksinimdir. Protein yapısı tahmininde AlphaFold ve AF2 modelleri ile büyük bir devrim yaşanmış olsa da hücresel sistemler yalnızca proteinlerden ibaret değildir; nükleik asitler, küçük moleküllü ligandlar, iyonlar ve kovalent modifikasyonlar da biyolojik süreçlerin temel bileşenleridir. Önceki derin öğrenme yaklaşımları genellikle belirli etkileşim türlerine özelleşmiş, genelleştirilebilirliği sınırlı ve fizik tabanlı simülasyon yöntemlerinin gerisinde kalan performanslar sunmuştur. Bu makale, tüm bu biyomoleküler yapı tiplerini tek bir bütünleşik derin öğrenme mimarisinde bir araya getirerek bir arada yapı tahmini gerçekleştirme sorununu ele almaktadır.
Mühendislik ve Teknoloji · Bilgisayar ve Elektrik Mühendisliği
Açıklanabilir Yapay Zekâ ile Makine Öğrenmesi Tabanlı Saldırı Tespit Sistemlerinin Değerlendirilmesi: Şeffaflık ve Yorumlanabilirliğin Artırılması
Modern ağ güvenlik altyapılarında makine öğrenmesi tabanlı saldırı tespit sistemleri, karmaşık siber tehditlerin ve daha önce karşılaşılmamış anormal trafik desenlerinin yakalanmasında kritik bir rol oynamaktadır. Buna karşın derin öğrenme ve topluluk öğrenmesi algoritmalarının kapalı kutu niteliği, güvenlik analistlerinin üretilen alarmların arka planındaki mantığı kavramasını zorlaştırmakta, sistem kararlarına duyulan güveni zedelemektedir. Bu durum yüksek tespit başarımı ile karar şeffaflığı arasında süre gelen bir ikileme yol açmaktadır. Makale, Açıklanabilir Yapay Zekâ tekniklerini sınıflandırma modellerine entegre ederek hem tespitte yüksek doğruluk elde etmeyi hem de kararların sunumunda izlenebilir ve doğrulanabilir bir yorumlanabilirlik sunmayı hedefleyen güncel alan tartışmasına odaklanmaktadır.
Mühendislik ve Teknoloji · Bilgisayar ve Elektrik Mühendisliği
Moleküler Dinamik Simülasyonlarında Çizge Sınır Ağı Atomlar Arası Potansiyelleri İçin Ölçeklenebilir Paralel Algoritma
Moleküler dinamik simülasyonlarında yoğunluk fonksiyonu teorisi gibi kuantum mekaniksel yöntemlerin O(N^3) ölçekleme kısıtı, büyük sistemlerin incelenmesini engellemektedir. Çizge sınır ağı atomlar arası potansiyelleri (GNN-IP) yüksek veri verimliliği ve doğruluk sunsa da çoklu mesaj iletim katmanları nedeniyle uzaysal ayrıştırma paralelleştirmesinde büyük iletişim yükü oluşturmaktadır. Bu çalışma, GNN-IP modellerinin paralel ölçeklenebilirliğini çözmeyi hedefleyen temel bir araştırmadır.
Mühendislik ve Teknoloji · Bilgisayar ve Elektrik Mühendisliği
Evrişimli Sınır Ağları Kullanılarak Optik Uydu Görüntülerinden Gemi Tespiti
Deniz taşımacılığı ve küresel ticaret hatlarının güvenliği, kural dışı avlanmanın önlenmesi, kaçakçılıkla mücadele ve boğaz trafiğinin yönetimi gibi kritik alanlarda optik uydu görüntülerinden otomatik gemi tespiti büyük stratejik önem taşımaktadır. Sentetik Açıklıklı Radar (SAR) verilerine kıyasla optik uydu görüntüleri zengin renk ve detay bilgisi sunsa da, bulutluluk, olumsuz hava koşulları ve karmaşık deniz arka planı nesne tespitini zorlaştırmaktadır. Son yıllarda evrişimli sınır ağları (CNN) ve özellikle YOLO (You Only Look Once) mimarileri, gerçek zamanlı tespit kapasiteleriyle ön plana çıkmıştır. Ancak literatürdeki kamuya açık veri setlerindeki etiketleme hataları ve çoklu sınıflandırma yetersizlikleri, tespit doğruluk oranlarını sınırlamaktadır. Bu çalışma, güncel YOLOv8 ve YOLOv9 modellerini optik uydu verileri üzerinde sınayarak bu zorluklara çözüm aramaktadır.
Mühendislik ve Teknoloji · Bilgisayar ve Elektrik Mühendisliği
Yapay Zeka Algoritmaları Kullanılarak E-Sağlık Hasta İzleme Sistemi İçin Akıllı IoMT Tabanlı Mimari
Kronik hastalıkların yaygınlaşmasıyla birlikte uzaktan hasta izleme ve e-sağlık sistemlerinin önemi her geçen gün artmaktadır. Nesnelerin Tıbbi İnterneti (IoMT), giyilebilir sensörler ve bulut bilişim teknolojileri sağlık verilerinin sürekli ve hızlı biçimde toplanmasına imkân tanırken; bu verilerin yüksek boyutluluğu, gürültülü yapısı ve eksik değer içermesi verimli sınıflandırmayı zorlaştırmaktadır. Mevcut yapay zeka ve makine öğrenmesi yaklaşımları, hayati bulguların anlık analizinde ve anormal durumların yüksek doğrulukla tespit edilmesinde bilgi işleme hızı ile doğruluk oranı arasında denge kurmak durumundadır. Bu çalışma, yüksek boyutlu veri indirgeme, nesnel özellik seçimi ve hibrit derin öğrenme mimarilerini bir araya getirerek tıbbi izleme süreçlerindeki doğruluk ve zaman karmaşıklığı sorunlarına etkili bir çözüm sunmayı amaçlamaktadır.
Sağlık Bilimleri · Klinik ve Halk Sağlığı
OpenCap: Akıllı Telefon Videolarından İnsan Hareket Dinamiklerinin Açık Kaynaklı Hesaplama Platformu ile Analizi ve Doğrulanması
İnsan hareketi dinamiklerinin ve nöromüsküloskeletal kontrolün nicel olarak değerlendirilmesi, kas-iskelet ve nöromüsküler hastalıkların anlaşılması, yaralanma risklerinin öngörülmesi ve rehabilitasyon süreçlerinin takibi açısından kritik bir öneme sahiptir. Geleneksel hareket analizi yöntemleri; 150.000 doları aşan yüksek donanım maliyetleri, özel laboratuvar alanları, karmaşık kalibrasyon süreçleri ve uzman personelin günler süren veri işleme adımlarını gerektirmektedir. Bu yüksek maliyet ve zaman engelleri, biyomekanik ölçümlerin geniş ölçekli klinik araştırmalara ve rutin klinik uygulamalara entegre edilmesini zorlaştırmaktadır. Akıllı telefon kameraları ve bilgisayarlı görü algoritmalarındaki gelişmeler alternatif sunsa da, donanım senkronizasyonu olmayan birkaç mobil cihazdan yüksek doğrulukta eklem kuvveti ve kas aktivasyonu gibi 3 boyutlu dinamik parametrelerin elde edilip edilemeyeceği belirsizliğini korumaktadır.