The field of dentistry lacks satisfactory tools to help visualize planned procedures and their potential results to patients. Dentists struggle to provide an effective image in their patient's mind of the end results of the planned treatment only through verbal explanations. Thus, verbal explanations alone often cannot adequately help the patients make a treatment decision. Inadequate attempts are frequently made by dentists to sketch the procedure for the patient in an effort to depict the treatment. These attempts however require an artistic ability not all dentists have. Real case photographs are sometimes of help in explaining and illustrating treatments. However, particularly in implant cases, real case photographs are often ineffective and inadequate. The purpose of this study is to develop a mobile application with an effective user interface design to support the dentist–patient interaction by providing the patient with illustrative descriptions of the procedures and the end result. Sketching, paper prototyping, and wire framing were carried out with the actual user's participation. Hard and soft dental tissues were modeled using three dimensional (3D) modeling programs and real cases. The application enhances the presentation to the patients of potential implants and implant supported prosthetic treatments with rich 3D illustrative content. The application was evaluated in terms of perceived ease of use and perceived usefulness through an online survey. The application helps improve the information sharing behavior of dentists to enhance the patients' right to make informed decisions. The paper clearly demonstrates the relevance of interactive communication technologies for dentist–patient communication.

Most of the studies on electricity consumption were conducted using econometric models and statistical methods. Studies that aiming at predicting electricity consumption levels using household characteristics and utilizing machine learning methods couldn't be found in the literature. This study is aiming at presenting a model proposal that predicts the electricity consumption levels in dwellings as lower consumption and higher consumption classes, using household and dwelling characteristics. Artificial Neural Networks were utilized as a machine learning method in modeling phase. Data were gathered from Turkish Statistical Institution's Household Budget Survey. The records having no electricity consumption were removed and mean electricity consumption was determined from remaining 32,765 households. Records above the mean were labelled as high-consumption class and that are below the mean were labelled as low-consumption class. ANN model training was carried out using 24,574 (70%) household data. Remaining 8,191 (30%) household data were used for testing the model. The success of the model was 75.11% at training phase, and it was 65.56% at testing phase. As a result, the model proposal predicting electricity consumption levels using household and dwelling characteristics to contribute electricity production and distribution planning is presented.

Maliye Bakanlığı Gelir İdaresi Başkanlığı'nın "Özel Tüketim Vergisi (ÖTV)" uygulamasında yapmış olduğu "Ticari Taşıtların Yenilenmesinde Geçici Madde Uygulaması" kapsamında şehir içi taksi taşımacılığı faaliyeti gösteren ticari taşıtların yenileme işlemlerinin 30/06/2019 tarihine kadar yapılması halinde ÖTV muaf tutulmuştur. Binek ticari taksi olarak araç almak isteyenler net fiyat, anahtar teslim fiyat, vergi indirim kazancı, yakıt türü, şehir içi yakıt tüketimi, şehir dışı yakıt tüketimi, şanzıman tipi, motor hacmi, motor gücü, maksimum hız, hava yastık sayısı, hızlanma, CO2 emisyonu, bagaj hacmi ve koltuk sayısı gibi kriterlere önem vermektedir. Gereksinimleri karşılayacak aracın seçilmesi önemli ve karmaşık bir süreç haline gelmektedir. Taksicilerle yapılan görüşmelerde genellikle tecrübe ve tavsiyelerin göz önünde bulundurulduğu, Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri (ÇKKV) vb. bilimsel yaklaşımların dikkate alınmadığı gözlemlenmiştir. Bu çalışmada kullanıcının seçmiş olduğu kriterlerin karar verme sürecinde kullanıldığı, 667 adet ticari taksi alternatifinin kullanıcı kriter ağırlıklarına uygun sıralama yapabilecek, android ve IOS işletim sistemine sahip cep telefonu ve tabletlerden kolaylıkla ulaşılabilen karar destek sistemine sahip mobil uygulama tasarlanmıştır. Mobil uygulama kriter ağırlıklandırma için AHS, ticari araçları sıralamak için MOORA tekniğini kullanmaktadır. Hazırlanan mobil uygulama hızlı ve kolay bir şekilde uygulama marketlerinden indirilebilmektedir. Uygulamanın sade ve kullanıcı dostu arayüzü her yaş ve kesimden kullanıcıya hitap etmektedir. Mobil uygulama sadece gerekli olan özellikleri ve araç bilgilerini içerdiğinden kullanıcılar kolaylıkla ticari araç seçimi yapabilmektedir.

Yabancı dildeki bir filmi altyazılı izlemek filmi anlama konusunda büyük kolaylık sağlamaktadır. Ancak, bir videoya altyazı eklenmesi izleme davranışını büyük oranda değiştirmektedir. İzleyici video üzerindeki görsel ve işitsel verileri işlemenin yanında metin okumak durumunda kalmaktadır. Araştırma, bu durumun izleyicilerin görsel veri işleme performanslarını olumsuz etkilediği varsayımından hareket etmektedir. Araştırma kapsamında, katılımcının bilmediği yabancı dildeki bir filmden alınan 1 dakika 55 saniye uzunluğundaki video altyazılı ve dublajlı olarak iki farklı gruba izletilmiştir. Göz izleme teknolojisi ile katılımcıların izleme sırasındaki göz hareketleri kaydedilmiştir. Video sonunda, katılımcıların görsel veri işleme performanslarını ölçmek üzere test uygulanmıştır. Yapılan analizler sonucunda, altyazılı video izlemenin yüz tanıma üzerinde olumsuz bir etkisinin olmadığı fakat detay yakalama ve sahne sıralama performansını olumsuz etkilediği tespit edilmiştir.