FSM Vakıf Üniversitesi Araştırma ve Akademik Performans Sistemi
DSpace@FSM, FSM Vakıf Üniversitesi’nin bilimsel araştırma ve akademik performansını izleme, analiz etme ve raporlama süreçlerini tek çatı altında buluşturan bütünleşik bilgi sistemidir.
Güncel Gönderiler
Öğe Türü: Öğe , A Large-Scale Peripheral Blood Cell Dataset for Automated Hematological Analysis(Nature, 2026) Yarıkan, Atıf Eren; Örer, Can; Akyıldız, Volkan; Kuş, Zeki; Aydın, Musa; Palaoğlu, Kerim Erhan; İncir, Said; Baysal, Kemal; Özçelik, Cemal; Kiraz, Berna; Kiraz, AlperWhite blood cell classification is fundamental to hematological diagnosis, yet existing datasets are limited in scale and class diversity. We present a comprehensive peripheral blood cell dataset comprising 31,489 high-resolution microscopic images across 13 distinct cell classes, representing the largest publicly available collection for automated blood cell analysis. Images are acquired using the Sysmex DI-60 system from May-Grünwald-Giemsa-stained blood smears at 100 × magnification under standardized laboratory conditions. Expert hematologists with over 10 years of experience performed manual annotation with high inter-rater agreement (Cohen’s kappa >0.85 for all classes). The dataset includes common cell types such as segmented neutrophils and lymphocytes, alongside diagnostically critical but rare subtypes, including myelocytes, blasts, and reactive lymphocytes. Images are organized into training, validation, and test splits (70:10:20 ratio) with consistent 368 × 368 pixel resolution. Baseline experiments using 14 deep learning architectures demonstrate the dataset’s utility, with DenseNet-121 achieving 95.23% accuracy. KU-Optofil PBC Dataset addresses critical gaps in medical image analysis datasets and supports the development of robust automated hematology systems for clinical applications.Öğe Türü: Öğe , Kütüphane Bülteni, 13(FSM Vakıf Üniversitesi, 2026)Sahn-ı Seman Medreseleri, Osmanlı İmparatorluğu’nun “Klasik Çağı'nı inşa eden insan kaynağının kalbidir. Bizans kiliselerindeki geçici çözümlerin ardından devletin kendi özgüveniyle ve muazzam bir bütçeyle kurduğu bu akademi, Fatih Sultan Mehmed’in “kılıçla fethedilen coğrafyanın ancak kalemle, kanunla ve bilimle elde tutulabileceği” yönündeki derin felsefesinin tasa oyulmuş halidir. Bu kurumda atılan sağlam temeller, Osmanlı ilmiye sınıfını yüzyıllar boyunca ayakta tutacak olan kurumsal omurgayı oluşturmuştur.Öğe Türü: Öğe , Nişancı Mehmed Paşa Vakfiyesi Üzerinden Osmanlı Külliye Sistemine Dair Mimari ve Toplumsal Bir İnceleme(İstanbul Üniversitesi, 2026) Ceran, İremBu çalışma, Osmanlı Klasik Dönem külliye mimarisinin geç örneklerinden biri olan Nişancı Mehmed Paşa Külliyesi’nin vakfiyesi üzerinden, mimarlık tarihi ve şehir tarihi bağlamında kapsamlı bir değerlendirme sunmaktadır. Bazı araştırmacılar tarafından Mimar Sinan’ın son eseri kabul edilen bu külliyenin birçok yapısı günümüze ulaşamamıştır. Bu sebeple, külliyenin mimari organizasyonu, sosyal ve vakıf sistemiyle bağlantılı işleyişi hakkında en önemli kaynak vakfiye metnidir. Bu çalışmada daha önce arşiv uzmanları tarafından transkripsiyonu yapılmış fakat yayımlanmamış vakfiyenin mimarlık tarihi açısından sistematik biçimde analiz edilerek içerdiği tarihî verilere eklenen değerlendirme ile vakfiyede yer alan bilgilerin birçok saha için yönlendirici nitelikte olması hedeflenmektedir. Çalışma kapsamında, vakfiyenin satır aralarından Mimar Sinan’ın Osmanlı sanatının zirvesinde tasarladığı son yapının inşa gerekçesi, mekânsal organizasyonu, görevlendirmeleri, toplumsal beklentileri ve dönemin mimari üslubuna dair çıkarımlar yapılmıştır. Böylece Mimar Sinan sonrası külliye kavrayışının devamlılığı ve dönemin devlet ricalinin mimariye müdahale biçimleri üzerine yeni bir katkı sunmak amaçlanmaktadır.Öğe Türü: Öğe , Efficient Olive Leaf Disease Detection via Hybrid Artificial Rabbit Optimization and Genetic Algorithm-Based Deep Feature Selection(MDPI, 2026) Türkmenoğlu, Cumali; Gündüz, Hakan; Gazioğlu, EmrullahArtificial intelligence (AI)-supported agricultural disease detection has become increasingly important for addressing global food security challenges. In this study, a hybrid metaheuristic optimization-based feature selection approach is proposed for the detection of peacock eye disease (Venturia oleaginea) on olive leaves. The proposed method combines Artificial Rabbit Optimization (ARO) and Genetic Algorithm (GA) strategies to balance global exploration and local exploitation during feature selection. Comprehensive experiments conducted on a dataset of 954 olive leaf images demonstrate that the proposed approach achieves an F1-score of 99.7% while reducing the feature dimensionality by 95%, selecting only 100 features from ResNet101. Statistical analysis confirms that the method significantly outperforms standalone GA and ARO approaches (p < 0.05, paired t-tests), demonstrating superior long-term convergence behavior and a 47–56% reduction in performance variance across repeated runs. Compared to existing approaches in the literature, the proposed method attains competitive or superior accuracy with substantially fewer features, indicating a marked reduction in computational complexity. These results suggest that the proposed hybrid feature selection framework has strong potential for deployment in resource-constrained agricultural monitoring scenarios, where efficient inference and reduced model complexity are critical.Öğe Türü: Öğe , Heterogeneous Co-Movements in US State and Metropolitan Statistical Area Housing Prices: New Insights from Quantile Factor Models(Wiley, 2026) Nazlıoğlu, Şaban; Tidwell, Alan; Lee, JunsooPrevious research demonstrates that housing prices frequently move in tandem across regions, underscoring the interconnectedness and correlation present within housing markets. Building on this foundation, our study advances the analysis by examining quantile comovements and the synchronization between local and national housing markets. Using the quantile factor model across the full distribution of housing prices, we identify distinct factor structures at the lower and upper tails that contrast with those observed in the middle of the distribution. This analytic framework enables the detection of previously hidden factors influencing housing markets. With this approach, we illuminate how housing price dynamics interact across market segments, price levels, and geographic areas. Our findings reveal that co-movements can vary substantially across low, stable, and high housing price regimes, thus providing more comprehensive and nuanced economic insights into the complex nature of housing price fluctuations.
