“makine” için 17 patent ve faydalı model kaydı bulundu. Başvuru yapmak istiyor musunuz?
Sayfa 1/1Buluş, bir sol ventrikül destek cihazi (LVAD), sağ ventrikül destek cihazi (RVAD) ve/veya total yapay kalp (TAH) sisteminin çalışması esnasında ürettiği mekanik ses ve titreşimleri (akustik veriler) gerçek zamanlı olarak toplayan, işleyen, ileri seviye sinyal işleme ve makine öğrenmesi modelleri ile derinlemesine analiz eden, ve elde ettiği sonuçları hasta hemodinamiği ve pompa performansı ile ilişkilendirerek cihazın optimum çalışma koşullarını otomatik olarak belirleyen veya klinisyene bu yönde spesifik, aksiyona dönüştürülebilir öneriler sunan kapsamlı bir sistem ve bu sisteme ilişkin bir metot ile ilgilidir. TR 2025 022253 A2
Buluş, verilerdeki sıralama sapmalarını algılamak için bir makine öğrenimi modeli kullanan bir sistem ve yöntemle ilgilidir. TR 2025 021742 A2
Bu buluş; iş ilanlarını doğal dil işleme (NLP) ve makine öğrenimi teknikleriyle analiz ederek öğrencilere/kullanıcılara ?İşe Uygunluk Skoru (İUS)? hesaplayan, eksik becerileri tanımlayan ve hangi becerilerin geliştirilmesi gerektiğini açıklanabilir biçimde öneren bir yöntem ile ilgilidir. Buluş; doğal dil işleme (NLP), yapay zekâ (makine öğrenimi), veri madenciliği, kariyer rehberliği sistemleri ve eğitim teknolojileri alanlarının kesişiminde yer almaktadır. Buluş konusu yöntem; web-tabanlı bir veri hattı ile iş ilanlarını periyodik olarak toplar, metinleri temizler, hibrit öznitelik çıkarımı uygular, bölüm-bazlı yetenek setleri (BYS) ve yetenek ağırlıkları oluşturur, her öğrenci/kullanıcı için İşe Uygunluk Skoru (İUS) hesaplar ve İUS?u maksimize edecek şekilde açıklanabilir tavsiyeler üretir. TR 2025 021293 A2
Buluş, girişim algılama ve girişim sayısı tahmini için bir makine öğrenimi modeli kullanan bir yöntem ve sistemle ilgilidir. TR 2025 021195 A2
Buluş, eğitim ortamlarında kullanılmak üzere plastik atıkların eritilip kalıplanarak birbirine geçebilen yapı bloklarına dönüştürülmesini sağlayan çocuk-dostu plastik geri dönüşüm makinesi ile ilgili olup, özelliği; kalıp (7) içerisindeki eriyik plastiğin soğutulmasını sağlayan en az bir fanı içerdiği, kalıp boşluğunun (7.3) bir yapı bloğu (Y) geometrisine sahip olduğu ve pedala (9) basılmasıyla pnömatik silindir (6) aracılığıyla kalıbın (7) kalıp boşluğu (7.3) ağzının yolluk plakasına (8) temas edecek şekilde yukarı hareket ettiği ve bu konumda vana tuşuna (10) basılması ile vana (5) üzerinden eriyik plastiğin kalıp boşluğuna (7.3) aktığı bir sistem olması ile karakterize edilmesidir. TR 2025 020732 A2
Buluş, mesajlaşma platformlarından gerçek zamanlı veri edinmeyi sağlayan, verileri işleyen ve tokenize eden, makine öğrenimi ve örüntü eşleştirme kullanarak hassas içeriği ve anomalileri algılayan, bulguları uyum politikalarına göre valide eden, bloklama veya redaksiyon gibi otomatik yanıtlar uygulayan, veri güvenliği için şifreleme ve erişim kontrolü sağlayan ve gerçek zamanlı izleme, politika yönetimi ve uyum raporlama için bir yönetim arayüzü sunan güvenli mesajlaşma içeriği algılama ve yönetimine yönelik bir yöntem ve sistem sunmaktadır. TR 2025 013152 A2
Bu buluş, ticari binalarda, alışveriş merkezlerinde, otellerde, üniversite kampüslerinde, hastanelerde ve geniş kapsamlı akıllı şehir projelerinde kullanılabilen ticari binalar için akıllı atık yönetim sistemi ile ilgili olup, özelliği; doluluk oranını ve çevresel koşulları izlemek için atık kutularına yerleştirilen ultrasonik sensörler, sıcaklık sensörleri, nem sensörleri ve gaz sensörlerinden oluşan sensör sistemleri (1), sensör sistemlerinden (1) gelen verileri IoT platformu üzerinden işleyen ve sistemin yönetiminin sağlandığı merkezi kontrol ünitesi (2), makine öğrenim algoritmaları ve yapay zeka destekli yazılım ile enerji ve zaman tasarrufu sağlamak için rota planlaması yaparak atık toplama süreçlerinin verimini arttıran analiz modülü (3), toplanan atıkların mekanik ve optik ayrıştırma sistemleri yardımıyla ayrıştırılarak ilgili yere gönderildiği ayrıştırma modülü (4), atıkların işlenerek biyogaz ve termal enerjiye dönüştürüldüğü enerji üretim ünitesi (5) ve merkezi kontrol ünitesinden
Buluş, çocuğun veya bebeğin enteral beslenmesinde arzu edilen zaman ve arzu edilen akış debisi ile mamanın pompalanarak beslenmesinin sağlanması ile mamanın bir askı ile yükseğe asılması ihtiyacını ve solunum yoluna kaçma riskini ortadan kaldırmak üzere mamanın gerektiği kadar ısıtılmasını sağlayan rezistanslı ısıtıcı (1.1), mamanın ayarlanan sürede bebeğe gönderilmesi sağlayan kızılötesi damla sensörü (1.2), mama şişesinin (M) yerleştirildiği ve sabitlendiği bölüm olan mama şişesi takma haznesi (1.3), mama şişesinin (M) ağız bölümünün içine yerleştirildiği bölüm olan ağız (1.31), mamanın akış debisi ile akış zamanının ve sıcaklık değerinin kontrol edildiği ve gösterildiği dokunmatik ekran (1.4), beslenmenin sağlandığı bölümün temiz kalmasını sağlamak üzere kapak (1.5) içeren kateter ile beslenen çocuklar için otomatik bir besleme makinesi (1) ile ilgilidir. TR 2024 019624 A2
Buluş, yanıltma saldırılarını tespit etmek ve azaltmak için AV’#&de PLS’#&yi geliştirmeye yönelik bir sistem ve yöntem sunmaktadır. Yakın (N) ve uzak alanlardaki (F) küresel ve düzlemsel dalga cephesi özelliklerini analiz ederek meşru hedefleri ve yanıltıcıları ayırt etmek için radar sinyal işlemeyi kullanmaktadır. Yöntem, yanıltma tespit doğruluğunu arttırmak için gelişmiş sinyal işleme, filtreleme teknikleri, makine öğrenimi ve uyarlanabilir geri bildirim döngüleri içermektedir. Radar özelliklerinden ve dalga cephesi analizinden yararlanan sistem, AV iletişiminde sağlam güvenlik sağlayarak yanıltma girişimlerini önlemektedir ve gerçek zamanlı olarak hedef tanımlama ve yanıtı geliştirmektedir. TR 2024 018558 A1
Buluş, daha çok besin değeri yüksek, elle toplama olasılığı olmayan alanlarda ve mineral değeri yüksek bitkileri makine sayesinde tanıyarak toplayan, hayvanlarımızın standart sanayi tipi yemlerden daha çok organik kendi başına otladıkları zamanlarda ki gibi bitkilerden daha verimli beslenmeler, zamandan tasarruf ve aynı zamanda fire vermeden en kısa sürede hayvana ulaştırmasını sağlayan, kameralar (1), depo (2), tamburlu biçme bıçakları (3), sıcak-soğuk sistem motorları (4), kurutma-soğutucu sistemleri (5), vakumlama aparatı (6), sensörler (7), güneş paneli (8), lidar lazer (9) ve palet motorları (10) kısımlarından oluşan kaba yem toplama makinesi ile ilgilidir. TR 2024 012188 A2
Buluş, ağız içinde oluşan koku ve görüntü yardımı ile hastada mevcut olması muhtemel ağız ve boğaz ile ilgili bir hastalığın olma olasılığını, bunun viral veya bakteriyel olup olmadığını, bakteriyse hangi tür bir bakteriyel enfeksiyon olduğunu tahmin edebilen, makine öğrenmesi ile geliştirilmiş bir yapa zekâ modeline dayanan bir sistem ile ilgilidir. TR 2023 016386 A2
Bu buluş, Bishop skorlamasında elde edilen verileri ve bu verilere ek olarak çeşitlendirilebilir birçok ölçüm ve görsel veriyi sensör ve kamera sistemine sahip bir cihaz vasıtasıyla otonom bir şekilde elde ederek doğumun ilerleme durumuna ve saatine ait değerlendirmelerin yapay zekâ tabanlı makine öğrenme sistemi ile oluşturan doğum zamanını hesaplayan bir cihaz ile ilgili olup, özelliği; bir cihaz gövdesi (C), cihaz gövdesinin (C) uç kısmında olacak şekilde konumlandırılmış yumuşak ve esnek özellikte bir vajinal prop (1), proba (1) entegre edilmiş rahim ağzındaki değişiklikleri ölçen en az bir adet sensör (2), proba (1) entegre edilmiş rahim ağzındaki değişiklikleri tespit etmek ve değerlendirmek için görüntü verileri elde eden en az bir adet kamera (3), sensör (2) ve kameradan (3) elde edilen verilerin yapay zeka algoritmaları ile analiz edilmesini sağlayan bir işlemci
Bu buluş, telekomünikasyon sektörü, özellikle 6. Nesil (6G) hücresel iletişim sistemlerinin geliştirilmesi ve konuşlandırılmasında kullanılan kablosuz ağların tasarımı ve yönetiminde uygulanarak, ağ operatörlerinin ve hizmet sağlayıcıların çeşitli kullanıcı taleplerini karşılamak ve genel ağ performansını geliştirmek için farklı dalga biçimlerini verimli bir şekilde kullanmalarına yardımcı olan 6G sistemleri için makine öğrenimi tabanlı dalga biçimi kontrol yöntemi ile ilgili olup, özelliği; akıllı şehir ağları bilgilerinden ve kanal özelliklerinden elde edilen kablosuz iletişim kanalı özellikleri, kullanıcı gereksinimleri ve çevresel etkilerle ilgili verilerin toplanması (100), çevresel faktörler ve kullanıcı gereksinimleri hakkında bilgi içeren sentetik bir veri kümesi oluşturulması (200), sentetik veri kümesindeki farklı sınıfları temsil eden CP-OFDM, FBMC, UFMC, f- OFDM, GFDM ve OTFS dalga biçimleri veri kümesinde sınıf etiketi olarak yer alması (300), setteki her dalga formunun farklı performans özellikleri ve senaryoları için dalga formlarının uygunluğunun ve üstünlüklerinin belirlenmesi (400), dalga biçimi seçimini etkileyen veri kümesinden ilgili özelliklerin çıkarılması (500), sentetik veri kümesine dayalı olarak değişen kullanıcı gereksinimlerine ve farklı kablosuz iletişim kanalları için setten en uygun dalga biçimini seçmek üzere Neural Network (NN) algoritmalarını içeren ve eğitilen makine öğrenimi modelinin kullanılması (600), seçilen makine öğrenimi (ML) modelinin çıkarılan özellikleri ve çevresel koşulları dikkate alarak belirli bir kapsama alanı için en iyi dalga biçimini belirlemesi (700), sistemin kapsama alanı içinde iletişim için seçilen dalga biçimini uygulaması (800), sistemin ve haberleşmenin performansı için dalga biçimi seçimini ayarlamak için çevresel değişiklikleri ve kullanıcı gereksinimlerini sürekli olarak izlemesi (900) işlem adımlarını içermektedir. TR 2023 011717 A2
Buluş, haberleşme sistemlerindeki herhangi en az bir OSI katmanına ve/veya söz konusu OSI katmanının herhangi en az bir alt katmanına yapılacak en az bir saldırının önceden tahmin/tespit edilebilmesini ve bu sayede önceden tedbir alınmasını sağlamak üzere; - İlk adımda, makine girdileri (G) ve makine çıktılarının (Ç) belirlenerek eğitim veri setinin oluşturulması - İkinci adımda, eğitim veri setlerinin makine (bilgisayar) tarafından anlaşılır hale getirilmesi - Üçüncü adımda, makine öğrenimi tasarımının yapılması - Dördüncü adımda, doğrulama veri setinin oluşturulması - Beşinci adımda, makinenin eğitilmesi (veya eğitilmiş makine) - Altıncı adımda, test verilerinin (veya setlerinin) elde edilmesi - Yedinci adımda, beşinci adımda eğitilmiş makine ve altıncı adımda elde edilen test girdi seti kullanılarak makine çıktıların (Ç) tahmin edilmesi(veya test edilmesi) adımlarının herhangi bir sırada gerçekleştirilmesini sağlayan bir yöntem (100) ile ilgilidir. TR 2020 22543 A1
Buluş, tüp bebek işleminde gebelik oluşturma potansiyeli en yüksek olan embriyo/ların, makine öğrenmesi yoluyla, embriyo seçiminde etkili olan parametrelerin aynı anda değerlendirilerek seçilmesini sağlayan bir yöntem ile ilgilidir. TR 2020 20705 A1
Bu buluşta, çeşitli kanser tiplerinde oldukça yaygın bir mutasyon olan birleştirme faktörü 3B alt birimi 1 (SF3B1) K700E mutasyonunun etkisi, moleküler dinamik simülasyonlar yoluyla gösterilmektedir. Sonuçlara göre, K700E mutasyonu mutant SF3B1'in esnekliğini arttırmaktadır. Sonuç olarak, bu mutasyon i) ön- mRNA'nın SF3B1 ve p14 ile etkileşiminin bozulmasına, böylece mRNA'nın uygun şekilde hizalanmasının önlenmesine ve anormal 3' birleştirme sahasının kullanımına neden olmasına, ve ii) ön-mRNA birleştirme makinesinde diğer proteinlerle etkileşimlere katılan kritik bölgelerde iletişimin bozulmasına sebep olmaktadır. Bu buluşun, birleştirme makinesi ile ilişkilendirilen fonksiyonel anormalliklerin mekanizmasının anlaşılmasını geliştirmesi, böylece daha erken bir aşamada kanserle savaşmak için etkili tedavilerin tasarlnma olasılığını arttırması beklenmektedir. TR 2020 20494 A2
Mevcut buluş, etiketleme, sayma ve miktar ölçme yükünü düşürmek amacıyla görüntü analizi tabanlı bir yöntem ve otomatik miyelin algılamaya yönelik bir sistemdir. TR 2019 19929 A2