No abstract

No abstract

No abstract

Hydrogen, called the energy source of the future, is a superb energy carrier. Electrolysis of water is the only method in the production of hydrogen classified with the green category. However, although the cost of hydrogen production by electrolysis has decreased considerably in recent years, it still has not reached reasonable levels. It is necessary to develop economical catalysts instead of precious metals with high catalytic efficiency such as platinum to reduce the electrolysis costs and increase the hydrogen evolution efficiency. In this study, the cathode electrode was prepared by depositing Ni, Sn, and Co on the nickel mesh support material using the electrochemical method. The efficiency of the prepared electrodes in terms of hydrogen evolution reaction abilities was investigated. Therefore, electrochemical impedance spectroscopy, linear sweep voltammetry, cyclic voltammetry, and potentiodynamic polarization measurements were taken with a three-electrode technique in a 1.0 M KOH electrolyte medium. The lowest overvoltage for the hydrogen evolution was determined as 0.1911 V with the SnCo#Ni electrode. The surface characterizations of the prepared electrodes were made using scanning electron microscope-energy-disperse X-ray.

ÖzChatbot yani sohbet robotu; kullanıcıların bilgisayar ile sesli veya yazılı olarak iletişime geçtiği bir uygulamadır. Günümüzde chatbotlar yaygın olarak birçok sektörde kullanılmaktadır. Chatbotlar kural tabanlı ve makine öğrenme temelli olmak üzere temel olarak iki şekilde tasarlanmaktadır. Bu çalışmada gerçek bir işletmenin çağrı merkezi işlemlerini yönetebilmek adına makina öğrenimi ile çeşitli doğal dil işleme (NLP) teknikleri kullanılarak bir chat bot tasarımı gerçekleştirilmiştir. Bu sohbet robotunun geliştirilmesindeki temel amaç kullanıcıların firma veya firma ürünleri hakkındaki soru veya soruları karşısında bir çalışana ihtiyaç duymadan hızlı ve efektif bir şekilde çözüm bulmasıdır. Bu sohbet robotunda kullanıcı sorular sorarak girdiler oluşturmaktadır. Bu girdilere yanıt olarak ise veri setinde uygun alan altındaki oluşturulmuş responses alanı cevap olarak kullanıcıya dönmektedir. Veri setinde ise niyet, bu niyete ait olan patern ve verilmesi gereken cevaplar bulunan bir json dosyası kullanılmaktadır. Veri setini oluşturan patern ve cevaplar firmanın sıkça sorulan sorular (S.S.S) bölümüyle birlikte, firmanın çağrı merkezine gelen telefon konuşmaları ve whatsApp müşteri hizmetleri hattındaki veriler ile oluşturulmuştur. Eğitilen model 32 gün boyunca her gün belli saat aralıklarında canlı olarak devreye alınmış ve chatbotun sorulan sorulara karşın verdiği cevapların oldukça yüksek olduğu görülmüştür.