02.12.2019 tarihinde yapılan giriş sınavı sonucunda Kanser Sistem Biyolojisi Laboratuvarı (KanSİL) Uygulamalı Birim Öğretim Görevlisi olmaya hak kazanan adayın ismi aşağıda belirtilmektedir.
|
ADI SOYADI |
ALES |
LİSANS MEZUNİYET |
YABANCI DİL |
GİRİŞ SINAVI |
TOPLAM |
|
|
DENİZ CANSEN KAHRAMAN |
75.12851 |
89.50 |
90.00 |
90.00 |
85.39 |
|
Bu çalışma, bir ikna-edici oyunu trolleme davranışı hakkındaki farkındalığı artırmada kullanma çalışmasıdır. Çevrimiçi trolleme davranışını konu alan bir oyun tasarlanmış ve geliştirilmiştir. Bu çalışma, trolleme olarak kabul edilen toksik davranışların çevrimiçi oyunlarda nasıl algılandığını keşfederken, kullanılan ikna-edici oyunun farkındalık ve bilgi artırmadaki etkisi gözlemlemektedir.
Tarih: 09.12.2019 / 10:00 Yer: A-212
Konuşmadan çıkarılan özellikler, biyometrik konuşmacı tanıma gibi sorunlar için yaygın olarak kullanılır, ancak konuşma verilerinin kullanılması gizlilikle ilgili endişeleri doğurur. Sadece nefes verilerini kullanarak konuşma ve duruş sınıflandırması için bir yöntem öneriyoruz. Akustik bilgi Hilbert-Huang dönüşümü kullanılarak nefes örneklerinden elde edildi ve sınıflandırma için CNN-RNN ağımıza beslendi. Ayrıca 4 farklı mikrofonla 5 farklı duruşta, 20 katılımcının 5000'den fazla nefes örneğini içeren halka açık veri setimiz BreathBase'i oluşturduk. Bu veriler kullanılarak,% 85 konuşmacı sınıflandırması ve% 98 duruş sınıflandırması doğruluğu elde edilmiştir.
Tarih: 27.11.2019 / 15.00 Yer: A-212
Bilgisayar destekli gerçekçi görüntülere oyun ve film gibi birçok uygulama alanında yüksek talep vardır. Ateş, duman, sis gibi belirli doğal olayların karmaşık karakteristiklerinden dolayı, bu efektleri gerçekçi şekilde taklit etmek zordur. 3B yapay oluşumları görsel olarak gerçekçi şekilde sentezlemek için farklı yaklaşım metodları vardır. Akış alanlarının partiküllerin hareketlerin yönlendirmek için kullanımı rastlantısal ve doğal görünen bir etki oluşturur. Bu çalışmanın amacı akış alanları kullanarak gerçekçi 3B görsel efektler oluşturmaktır.
Tarih: 06.12.2019 / 13:00 Yer: B-116
Tez ödülleri hakkında detaylı bilgi için Lisansüstü Ödülleri sayfasını ziyaret edin.
Son Başvuru Tarihi: 15 Aralık 2020
Enformatik Enstitüsü Sağlık Bilişimi öğretim üyesi Doç. Dr. Nurcan Tunçbağ; Türkiye Sağlık Enstitüleri Başkanlığı (TÜSEB) tarafından verilen TÜSEB Aziz Sancar Bilim, TÜSEB Hizmet ve TÜSEB Teşvik Ödülleri kapsamında, 2019 yılı TÜSEB Teşvik Ödülü’nü almaya hak kazanmıştır.
Yüksek Lisans Adayı: Melih Turhanlar
EABD: Siber Güvenlik
Tarih: 06.11.2019 13:30
Yer: A-108
Özet: Oltalama saldırıları, bilgisayar kullanıcılarının merak ve endişe duygularını kullanarak onların kredi kartı numaraları, parolalarını ve kişisel bilgilerini çalmaya çalışan sosyal mühendislik saldırı tipidir. Bu saldırılarda saldırgan kullandığı atak vektörü içerisinde bulunan heyecan ve merak uyandıracak metin ve link ile kurbana saldırır. Eğer kurban gelen metin ile panikler ve saldırganın gönderdiği metin içerisinde bulunan linke bağlanır ise kurban tamamen saldırganın kontrolü altında bulunan ve gerçekmiş gibi görünen internet sitesine girmiş olur. Gerçekmiş gibi görünen site içerisinde kullanıcıdan bilgi isteyen html formlarının doldurulması ile kurban kendi kişisel bilgilerini bilinçsiz olarak tamamen saldırganın kontrolü altında bulunan internet sitesine gönderir ve saldırgan kullanıcının bilgilerini ele geçirir. Biz bu çalışmamızda Türkçe oltalama saldırılarının metin bölümlerine odaklandık. Kullandığımız veri seti sadece Türkçe oltalama epostalarından oluşmamakta ayrıca çalışmamız boyunca topladığımız Türkçe oltalama SMS ve tweetlerini de içermektedir. Logistic Regresyon Sentetik Azınlık Örnekleme yöntemi ile Türkçe oltalama saldırılarının diğer akademik çalışmalarda da kullanılabilecek olan eşit dağılımı olmayan veri seti üzerinde (0.923) F1 puanı ile tespit edilmesini başardık.
Doktora Adayı: Ali Mert Ertuğrul
EABD: Bilişim Sistemleri
Tarih: 20.11.2019 15:30
Yer: Konferans Salonu 1
Özet: Bireysel etkinlikler ve toplumsal olaylar (örneğin göçler, sosyal hareketler gibi) arasındaki ilişkiler, çeşitli sosyal, zamansal ve mekansal faktörler nedeniyle karmaşıktır. Bu tür ilişkileri, sokak protestoları ve opioid krizleri gibi çeşitli toplumsal olaylar bağlamında anlamak ve bu olayları tahmin etmek, kamu politikaları ve yetkililerin karar vermelerini desteklemede önemlidir. Bu tezde, (i) toplumsal olayları öngörmek ve (ii) toplumsal olaylar ile onların sosyal ve coğrafi bağlamları arasındaki ilişkileri incelemeye yardımcı olmak için yeni, uzay-zamansal, derin öğrenme ağları önerilmektedir. Önerilen modeller, yeni bir dikkat çeken ağ tasarımı ile yerel (bir konumdan gözlenen) ve küresel (tüm konumlardan gözlenen) faaliyetler arasındaki karmaşık etkileşimleri modellemektedir. Bu modeller, gelecekteki toplumsal olayların oluşumunu öngörebilir ve hangi özniteliklerin, hangi yerlerden ve olay tahminine nasıl katkıda bulunduklarını yorumlamaya izin verirler. Bu tez kapsamında, önerilen ağları değerlendirmek için, toplumsal hareketler ve opioid doz aşımı olmak üzere iki farklı popülasyon düzeyinde toplumsal olayda, çoklu veri setleri üzerinde kapsamlı deneyler yapılmıştır. Sonuçlar, önerilen modellerin karşılaştırılan yöntemlerden daha iyi tahmin performansı sağladığını göstermektedir. Ayrıca, önerilen modeller (i) hangi yerel ve küresel faaliyet özniteliklerin daha öngörücü olduğu, (ii) hangi konumların daha belirgin katkıları olduğu ve (iii) bu konumların daha sonraki olayları tahmin etmeye nasıl katkıda bulunduğu hakkında anlamlı yorumlar sağlamaktadır.
Bu çalışmada, işlevsel beyin görüntülemesi (iMRG) ile elde edilen veriden zihinsel durumların çözümlenmesi için bir beyin modeli sunuyoruz. Varsayımlarımız, insan beyinin duyu organlarından gelen bilgileri özelleşmiş beyin bölgelerinde işliyor oluşu ile bu özelleşmiş beyin bölgelerinin aktivitesini kullanarak bağdaşık bir zihinsel durumu oluşturuyor olmasıdır. Bu varsayımlardaki bilgi işleme örüntüsünden yola çıkan bir beyin modelini oluştururken: İlk olarak, özelleşmiş beyin bölgelerindeki aktiviteyi elde etmek için süpervoksel olarak adlandırdığımız homojen voksel (hacimli piksel) gruplarını kullanıyoruz. İkinci olarak, genel zihinsel durumu çözümlemek için süpervoksellerin aktivitelerini Beyin Bölgesi Toplulukları (BBT) olarak adlandırdığımız sınıflandırıcı toplulukları ile birleştiriyoruz.
Modelimiz, denediğimiz üç farklı iMRG veri kümesinde, yaygın olarak kullanılmakta olan ve voksel seçimine dayanan beyin çözümlemesi yöntemlerinden zihinsel durumların sınıflandırılmasının doğruluğu bakımından daha yüksek başarım göstermektedir. Bunun yanında, süpervoxellerin fMRI deneylerine ilişkin zihinsel durumları birbirinden ayırmada etkin bölgeleri belirlemek için nasıl kullanılabileceğini de gösteriyoruz.
Tarih: 07.10.2019 14:30 Yer: Konferans Salonu 1
Siber Güvenlik EABD Tezsiz Yüksek Lisans Programına, 2019-2020 Eğitim Öğretim Yılı sonbahar dönemi için, 2.Grup başvurularına ait yapılan mülakatlar neticesinde programa kabul edilen öğrencilerin isimleri aşağıda belirtilmiştir.
* Programa yeni kabul edilen öğrencilerimizle ayrıca, 18 Eylül 2019 saat 10:00'da oryantasyon toplantısı yapılacak olup, web sayfamız üzerinden toplantı tarih ve saat bilgileri yayınlanacaktır.
|
Soyadı |
Adı |
|
AVCI |
EMRAH |
|
ÇETINKAYA |
SERBAY |
|
DEMİREL |
ABDULLAH |
|
DİNÇ |
DENİZ GÖRKEM |
|
ERGİN |
UMUT |
|
GÜLDEN |
ÇINAR |
|
KAYA |
HAZAL |
|
MUTLU |
EMRE |
|
SEHLİKOĞLU |
MUSTAFA EMİR |
|
SELVİTOPU |
UTKU |
|
ŞAHİN |
HİLAL |
|
ŞAHİN |
NAZENİN |
|
TOKSAVUL |
MURAT |
|
YILDIRIM |
FATİH AYKUT |
