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

Yazar "Uyaver, Şahin" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 3 / 3
Sayfa Başına Sonuç
Sıralama seçenekleri
  • Küçük Resim Yok
    Yayın
    Controlling electrical appliance by thinking in mind
    (Maltepe Üniversitesi, 2019) Sharif, Md. Haidar; Uyaver, Şahin
    Brain Computer Interface (BCI) technologies open up a world of possibilities. They use signals recorded from the brain (e.g., EEG: Electroencephalography) to apply miscellaneous controls and communications without using any external devices or muscle intervention. Their applications include but not limited to: (i) Brain to device control, (ii) Device to brain control, (iii) Brain to Internet communications with an infinite amount of information storage and retrieval, (iv) Mind to mind communication, (v) Memories and feelings transformation, and (vi) Brain to brain control. However, BCI technologies are still in its emerging stages. This paper demonstrates a brain to device control application for controlling electrical appliances by deeming mind thinking signal of the EEG.
  • Küçük Resim Yok
    Yayın
    Sentiment analysis of turkish twitter data
    (Maltepe Üniversitesi, 2019) Shehu, Harisu Abdullahi; Tokat, Sezai; Sharif, Md. Haidar; Uyaver, Şahin
    In this paper, we present a mechanism to predict the sentiment on Turkish tweets by adopting two methods based on polarity lexicon (PL) and artificial intelligence (AI). The method of PL introduces a dictionary of words and matches the words to those in the harvested tweets. The tweets are then classified to be either positive, negative, or neutral based on the result found after matching them to the words in the dictionary. The method of AI uses support vector machine (SVM) and random forest (RF) classifiers to classify the tweets as either positive, negative or neutral. Experimental results show that SVM performs better on stemmed data by achieving an accuracy of 76%, whereas RF performs better on raw data with an accuracy of 88%. The performance of PL method increases continuously from 45% to 57% as data are being modified from a raw data to a stemmed data.
  • Küçük Resim Yok
    Yayın
    Zayıf/annealed polielektrolitlerin kötü çözücülerde simülasyonu
    (2008) Uyaver, Şahin; Gümüş, İdris
    [Abstract Not Available]

| Maltepe Üniversitesi | Kütüphane | Açık Bilim Politikası | Açık Erişim Politikası | Rehber | OAI-PMH |

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


Maltepe Üniversitesi Kütüphane ve Dokümantasyon Daire Başkanlığı, 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