ÖzHızla gelişen teknoloji dünyasında; özellikle yazılım sektöründe geliştirilen ürünlerin, pazara hızlı sunulması ve değişen gereksinimlere çabuk yanıt vermeleri gerekmektedir. Değişen şartlara uyum sağlayabilmek için, dünyadaki yazılım endüstrisinde klasik ve çevik yaklaşım metodolojileri kullanılmaktadır. Bu çalışma kapsamında, Türkiye yazılım endüstrisindeki organizasyonlarda çevik ve geleneksel yaklaşımların hangi düzeyde kullanıldığı ve yazılım geliştiricilerin bu yaklaşımlarla ilgili görüşlerinin nasıl olduğunu belirlemeye yönelik bir anket hazırlanarak uygulanması sağlanmıştır. Hazırlanan anket, https://www.onlineanketler.com/ çevrimiçi anket sağlama hizmeti kullanılarak, 2019 Kasım ayı boyunca katılımcıların erişimine açılmıştır. Katılımcılar çeşitli sosyal ağlar ve e-posta grupları kullanılarak anket bağlantısına davet edilmişlerdir. Yazılım sektöründe yer alan birçok farklı firmadaki çalışana ulaşılarak, 193 kişinin anketi tamamlaması sağlanmıştır. Katılımcılardan alınan anket sonuçlarına göre, çevik yöntemlerin uygulanma oranının geleneksel yöntemlere göre daha fazla olduğu tespit edilmiştir. Çevik yaklaşımları kullanan katılımcıların bu yöntemin verimliliği, kaliteyi ve müşteri memnuniyetini arttırdığı görüşünde olduğu görülürken, klasik yaklaşım kullanan katılımcıların bu konularda kararsız olduğu belirlenmiştir.

ABS TRACT Giant congenital melanocytic nevi (GCMN) are rare skin lesions that affect approximately 1 in 20,000 live births. GCMN must be followed up closely because of its association with an increased risk of malignant degeneration. We report a newborn with a giant lession of 14 cm in diameter which was located on the chest and multiple satellite lesions were present on the body. The patient required phototherapy due to hyperbilirubinemia. Some studies suggest that phototherapy can increase the incidence of neonatalnevi, and melanocytic nevi is the most important risk factor for the occurrence of skin melanoma. Considering the risk of developing kernicterus, we concluded that the most appropriate solution for the patient was to cover the lesions and apply phototherapy in the prone position.

Aim: The aim of this study is to evaluate the clinical and laboratory features and prognosis of scorpion stings in children. Methods: This retrospective study was in children with scorpion stings who were admitted to the pediatric emergency department in Alanya Alaaddin Keykubat University (ALKU) Training and Research Hospital between 1st of January 2019-31 st of December 2020. Demographic data, admission date, time intervals from sting to admission to hospital, geographical location in which the sting occurred, affected body sites, local and systemic signs and symptoms of envenomation, results of hematological and biochemical laboratory tests, management, length of hospital stay, and outcome were recorded. Results: Totally, medical records of 111 children were reviewed. Patients were divided according to the clinical findings into 3 groups, 70 patients (63.1%) with mild symptoms, 34 patients (30.6%) with moderate symptoms, 7 patients (29%) with severe symptoms. There was one exitus due to scorpion stings in the study period. Fortyone (37%) patients were hospitalised and 7 patients (%63) had hospitalisation in the pediatric intensive care unit. Five patients (4%) received doxasozin and 19 (17%) patients had antivenom therapy. Hospitalization in the intensive care unit was required for seven cases. No patient presented sequelae at the hospital discharge. Conclusions: Scorpion stings in our region mostly end up with mild envenomation. Doxazosin also a prazosin analog, which is more easily available in our country can be considered as a treatment option in serious scorpion envenomations with significant sympathetic symptoms.

Hızla gelişen teknoloji ile birlikte askeri, güvenlik ve bilişim sektöründe bilgi güvenliği sorunları meydana gelmiş bu sorunların çözümü için donanımsal ve yazılımsal yöntemler geliştirilmiştir. Görüntü işleme teknikleri yardımıyla bu güvenlik sorununa görüntüden şüpheli davranış tespiti ile gerçek zamanlı bir çözüm getirilmeye çalışılmaktadır. Görüntüden nesne ve pozisyon tanımlama, davranış belirleme ve derin öğrenme üzerine yapılmış birçok çalışma mevcuttur. Derin öğrenme, insanın düşünce yapısını veri setlerindeki örüntüler ile deneyimleyerek bilgisayara öğreten, yapay zekâ kavramının içinde barındırdığı makine öğrenmesi konusunun özel bir halidir. Makine öğrenme algoritmaları, belirlenmiş bir denkleme dayanmaksızın doğrudan bilgi verilerinden hesaplama yöntemlerini kullanarak öğrenir ve modellenirler. Derin öğrenme, yüz tanıma, plaka tanıma, nesne algılama, insansız hava araçlarında nesne tespiti, hareket algılama, otonom sürüş teknolojileri ile şerit tespiti gibi birçok gelişmiş sürücü yardım teknolojisi gibi problemleri çözmek için kullanılır. YOLO( You Only Look Once) algoritması, konvolüsyonel sinir ağlarını (CNN) kullanarak nesne tespiti yapan bir derin öğrenme algoritmasıdır. YOLO, konvolüsyonel sinir ağları ve benzerleri algoritmalara göre daha yüksek performansa sahip bir algoritma olduğundan; çalışma kapsamında gerçek zamanlı tespite en yakın performans elde edilmek istendiğinden, bu çalışmada YOLO algoritması ile çalışılmıştır. Gerçekleştirilen tez çalışması 3 adımdan oluşmaktadır. Birinci adımda 1116 etiketli görsel ile Marmara Üniversitesi Kriminal Davranış/Nesne Veri Seti(MÜKDN) oluşturulmuş, ikinci adımda derin öğrenme için kullanılan evrişimsel sinir ağı YOLOv4 modeli tasarımı ve konfigürasyonu yapılmıştır. Son olarak üçüncü adımda sistem eğitilmiştir. Evrişimsel sinir ağı ağırlıkları farklı sistemlerde kullanılmak üzere elde edilmiş ve proaktif model gerçeklenmiştir.