Bilgisayar Bilimi makaleleri
Bilgisayar Bilimi anadalı Pofolia’da 11 alt alana ayrılıyor: toplam 892 makale (1958–2026), her biri kısa Türkçe özetiyle. Aşağıda önce alt alanlar, sonra anadalın genelinde en çok atıf alan çalışmalar.
Alt alanlar
- Bilgisayar Ağları ve İletişim 86 makale
- Bilgisayar Bilimi Uygulamaları 78 makale
- Bilgisayar Grafikleri ve Bilgisayar Destekli Tasarım 79 makale
- Bilgisayarlı Görü ve Örüntü Tanıma 85 makale
- Bilişim Sistemleri 72 makale
- Donanım ve Mimari 83 makale
- Hesaplamalı Kuram ve Matematik 74 makale
- İnsan-Bilgisayar Etkileşimi 79 makale
- Sinyal İşleme 84 makale
- Yapay Zeka 86 makale
- Yazılım 86 makale
Bir bakışta
- En çok atıf alan çalışma: Derin Artık Öğrenme ile Görüntü Tanıma (2016, 223.583 atıf).
- Listedeki 12 çalışma toplam 928.974 atıf almış.
- Dergi çeyreği bilinen 3 çalışmanın 3 tanesi Q1 dergide yayımlanmış.
- 6 çalışmanın ücretsiz tam metni var (açık erişim).
- En sık görülen dergiler: arXiv (Cornell University), DROPS (Schloss Dagstuhl – Leibniz Center for Informatics), Communications of the ACM.
- Listedeki çalışmalar 2012–2023 arasında yayımlanmış.
Anadalda en çok atıf alan çalışmalar
Sıralama atıf sayısına göre. Atıf zamanla biriktiği için bu liste doğal olarak birkaç yıl önce yayımlanmış çalışmalara ağırlık verir; alanın bugünü için “son eklenenler” bölümüne bak.
Derin Artık Öğrenme ile Görüntü Tanıma
Deep Residual Learning for Image Recognition
2016 · 223.583 atıf
Yeni bir artık öğrenme çerçevesi, önemli ölçüde daha derin sinir ağlarının eğitimini kolaylaştırarak son teknoloji görüntü tanıma performansı elde edilmesini sağlıyor.
lme4 Kullanarak Doğrusal Karma Etkili Modellerin Uygun Hale Getirilmesi
Fitting Linear Mixed-Effects Models Using lme4
Journal of Statistical Software · 2015 · Q1 · SJR 3.00 · FWCI 6077.98 · 86.393 atıf · Açık erişim
R'deki lme4 paketi, maksimum olabilirlik veya REML tahmini kullanarak doğrusal karma etkili modelleri uydurmak için `lmer` fonksiyonunu sağlar.
Adam: Stokastik Optimizasyon İçin Bir Yöntem
Adam: A Method for Stochastic Optimization
UvA-DARE (University of Amsterdam) · 2014 · FWCI 1726.23 · 84.793 atıf
Adam, alt dereceli momentlerin uyarlanabilir tahminlerine dayanan, stokastik amaç fonksiyonlarının gradyan tabanlı optimizasyonu için yeni, hesaplama açısından verimli bir algoritmadır.
Inline Donanım KV-Önbellek Sıkıştırması için Uzun Bağlamlı Transformer Çıkarımı: Bellek Yolu Sıkıştırma Motoru için Bir Mimari Durum
Inline Hardware KV-Cache Compression for Long-Context Transformer Inference: An Architectural Case for a Memory-Path Compression Engine
DROPS (Schloss Dagstuhl – Leibniz Center for Informatics) · 2023 · FWCI 7347.72 · 77.000 atıf · Açık erişim
Bu çalışma, Mizar teoremlerinin önemli bir bölümünü otomatik olarak ispatlayan bir Yapay Zeka/TP sistemi sunarak, çekiç (hammer) ayarında %60 ve insan tarafından seçilen öncüller kullanıldığında %75 başarı oranına ulaşıyor.
Derin Evrişimli Sinir Ağları ile ImageNet Sınıflandırması
ImageNet classification with deep convolutional neural networks
Communications of the ACM · 2017 · Q1 · SJR 1.00 · FWCI 4435.36 · 75.715 atıf · Açık erişim
Derin bir evrişimli sinir ağı, ImageNet sınıflandırmasında son teknolojiye ulaşarak 2010'da %17.0, 2012'de ise kazanan %15.3'lük ilk-5 hata oranlarını düşürdü.
Büyük Ölçekli Görüntü Tanıma için Çok Derin Evrişimsel Ağlar
Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition
arXiv (Cornell University) · 2014 · 75.542 atıf · Açık erişim
Çok küçük (3x3) evrişim filtreleri kullanan 16-19 ağırlık katmanına sahip evrişimsel ağ derinliğini artırmak, büyük ölçekli görüntü tanımada doğruluk oranını önceki konfigürasyonlara göre önemli ölçüde iyileştirir.
Scikit-learn: Python'da Makine Öğrenmesi
Scikit-learn: Machine Learning in Python
arXiv (Cornell University) · 2012 · 63.878 atıf · Açık erişim
Scikit-learn, orta ölçekli problemler için geniş bir makine öğrenmesi algoritması yelpazesini entegre eden ve uzman olmayanlar için tasarlanmış yeni bir Python modülüdür.
Daha Hızlı R-CNN: Bölge Öneri Ağları ile Gerçek Zamanlı Nesne Tespiti Hedefi
Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks
IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence · 2016 · Q1 · SJR 4.00 · FWCI 1672.08 · 54.589 atıf
Bu makale, nesne tespit ağlarıyla sorunsuz bir şekilde entegre olan ve neredeyse hiçbir hesaplama maliyeti olmadan bölge önerileri üreterek gerçek zamanlı performansı mümkün kılan bir Bölge Öneri Ağı (RPN) sunmaktadır.
XGBoost
2016 · 49.653 atıf · Açık erişim
XGBoost, büyük veri kümelerinde yüksek performans için tasarlanmış yeni ve ölçeklenebilir bir ağaç güçlendirme sistemidir ve makine öğrenimi zorluklarında son teknoloji sonuçlar elde etmektedir.
Konvolüsyonlarla daha derine inmek
Going deeper with convolutions
2015 · 46.948 atıf
Inception kod adlı yeni bir derin evrişimli sinir ağı mimarisi, ILSVRC14 yarışmasında görüntü sınıflandırma ve tespit alanında yeni bir en iyi performansı elde etti.
Ölçekte Güvenilir Sağlık Takviyesi İçeriğinin Dinamik Üretimi için Yapay Zeka Destekli İş Akışı
AI-Assisted Pipeline for Dynamic Generation of Trustworthy Health Supplement Content at Scale
DROPS (Schloss Dagstuhl – Leibniz Center for Informatics) · 2018 · FWCI 2503.48 · 45.742 atıf
Yeni bir çerçeve, bir geoparseri, bir kesinlik tabanlı akıl yürütme sistemini ve cevap çıkarma özelliğini entegre ederek nitel uzamsal soruları yanıtlama zorluğunu ele alıyor.
Aracılık, Moderasyon ve Koşullu Süreç Analizine Giriş: Regresyon Tabanlı Bir Yaklaşım
Introduction to Mediation, Moderation, and Conditional Process Analysis: A Regression-Based Approach
2013 · FWCI 1860.33 · 45.138 atıf
Bu kitap, verilerdeki karmaşık ilişkileri anlamak için birleşik bir regresyon tabanlı çerçeve sunarak aracılık, moderasyon ve koşullu süreç analizini tanıtmaktadır.
Bu alanı günlük akışına ekle
İlgi alanlarını seç, her gün alanındaki yeni makaleler Türkçe özetleriyle önüne gelsin. Özetlerin tamamı uygulamada.
Uygulamayı aç