Arşiv logosu
  • Türkçe
  • English
  • Giriş
    Yeni kullanıcı mısınız? Kayıt için tıklayın. Şifrenizi mi unuttunuz?
Arşiv logosu
  • Koleksiyonlar
  • Sistem İçeriği
  • Analiz
  • Talep/Soru
  • Türkçe
  • English
  • Giriş
    Yeni kullanıcı mısınız? Kayıt için tıklayın. Şifrenizi mi unuttunuz?
  1. Ana Sayfa
  2. Yazara Göre Listele

Yazar "Senan, Sibel" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 1 / 1
Sayfa Başına Sonuç
Sıralama seçenekleri
  • Yükleniyor...
    Küçük Resim
    Öğe
    Deep Learning and Internet of Things (IoT) Based Monitoring System for Miners
    (PLEIADES PUBLISHING INC, PLEIADES HOUSE, 7 W 54 ST, NEW YORK, NY 10019, UNITED STATES, 2022) Saray Çetinkaya, Tuğba; Senan, Sibel; Orman, Zeynep
    In this study, a miner monitoring system is designed using the Deep Learning (DL) approach and the IoT technology together. It is aimed to determine the area where the miners are located while a possible accident occurs by the proposed system. Experiments were carried out to analyze the effectiveness of the proposed system and the performance evaluations were made. The best result was obtained with an accuracy rate of 97.14%. This rate indicates that the designed miner monitoring system can be used effectively in practice.

| İstanbul Gelişim Üniversitesi | Kütüphane | Açık Erişim Politikası | Rehber | OAI-PMH |

Bu site Creative Commons Alıntı-Gayri Ticari-Türetilemez 4.0 Uluslararası Lisansı ile korunmaktadır.


Cihangir Mahallesi, Şehit Jandarma Komando Er Hakan Öner Sokak, No:1, Avcılar, İstanbul, TÜRKİYE
İçerikte herhangi bir hata görürseniz lütfen bize bildirin

DSpace 7.6.1, Powered by İdeal DSpace

DSpace yazılımı telif hakkı © 2002-2025 LYRASIS

  • Çerez Ayarları
  • Gizlilik Politikası
  • Son Kullanıcı Sözleşmesi
  • Geri Bildirim