Kuantum Teknolojileri ve Enformatik Araştırmaları Dergisi
https://journals.gen.tr/index.php/jqtair
<p><strong>KTEAD (Kuantum Teknolojileri ve Enformatik Araştırmaları Dergisi)</strong></p> <p><strong>Amaç:</strong> KTEAD, kuantum teknolojileri, enformatik, ve ilgili multidisipliner alanlardaki bilimsel gelişmeleri desteklemeyi, bu gelişmelere öncülük etmeyi ve bu alandaki yenilikçi fikirlerin ve araştırmaların global düzeyde tanınmasına katkı sağlamayı amaçlamaktadır. Dergi, bu alanda çalışan araştırmacılar, akademisyenler, endüstri profesyonelleri ve öğrenciler arasında işbirliğini teşvik etmek, bilgi ve deneyim paylaşımını kolaylaştırmak, ve disiplinler arası bir platform sunmak üzere tasarlanmıştır.</p> <p><strong>Kapsam:</strong> KTEAD, kuantum fiziği, enformatik teknolojileri, uygulamalı matematik, bilişim teknolojileri, bulut teknolojileri gibi geniş ve çeşitli alanları kapsar. Hem teorik hem de deneysel çalışmaları içermekle kalmaz, aynı zamanda teknoloji transferi, politika ve etik, eğitim ve toplumsal etki gibi konuları da ele alır. Yenilikçi fikirler, kavramlar, metodlar ve uygulamaların yanı sıra mevcut araştırmaların kritik incelemeleri, vaka çalışmaları, ve sektörel uygulamalar da dahildir. Dergi, sektör ve akademi arasında köprü oluşturmayı hedefler.</p>Holistence Academytr-TRKuantum Teknolojileri ve Enformatik Araştırmaları Dergisi3023-4735<h3>Key Points of CC BY 4.0</h3> <ol> <li><strong>Attribution Requirement</strong>: Others can share, adapt, and use the work, even commercially, as long as they credit the original author(s) and the journal (JQTAIR) as the source.</li> <li><strong>Flexibility in Usage</strong>: This license maximizes dissemination, as anyone can use the research in new projects, derivative works, or even commercial applications.</li> <li><strong>Global and Broad</strong>: The 4.0 version is legally global, compatible with other open-access content, and widely accepted by institutions and funders worldwide.</li> <li><strong>Freedom to Remix and Adapt</strong>: Researchers, educators, and industry professionals can freely build upon the work, encouraging collaboration and innovative uses in various fields.</li> </ol> <h3>Attribution Requirement for Users</h3> <p>To comply with CC BY 4.0, anyone who uses, shares, or builds upon the journal’s work must include:</p> <ul> <li>The title of the work.</li> <li>A link to the full text (ideally hosted on JQTAIR’s site or repository).</li> <li>Credit to the original authors and the journal (e.g., “Published by JQTAIR” or “Original work by [Author Name], published in JQTAIR”).</li> </ul>Feature Selection in Music Data with Meta-Heuristic Methods
https://journals.gen.tr/index.php/jqtair/article/view/2573
<p>In today's world, the rapid increase in multimedia content production has made accessing valuable information more challenging. Data mining has become critical to facilitate access to meaningful data, and an important step in this process is reducing the size of the data. Feature selection reduces the data size by eliminating irrelevant, noisy, or missing data from the dataset, allowing the methods used in data analysis to operate faster and more efficiently. In this study, feature selection was performed using nature-inspired metaheuristic algorithms. The selected features were analyzed by classifying them using machine learning algorithms and artificial neural networks. Improvements made on the music dataset increased track popularity classification performance by 3,2%, achieving an accuracy of 88%. The methods used were presented comparatively, and the findings were evaluated.</p>Abdurrahim Hüseyin Ezirmikİdiris Dağ
Telif Hakkı (c) 2024 Abdurrahim Hüseyin Ezirmik- İdiris Dağ
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
2024-11-282024-11-282310.70447/ktve.2573Kuantum Teknolojilerinin İstihbarat Düzleminde Gelecekteki Yeri
https://journals.gen.tr/index.php/jqtair/article/view/2576
<p>Bu çalışma, Kuantum Teknolojilerinin (KUT) istihbarat ve ulusal güvenlik alanlarındaki potansiyel etkilerini incelemektedir. Yıkıcı inovasyon olarak isimlendirilen bu teknoloji, istihbarat disiplininde hem fırsatlar hem de tehditler sunmaktadır. Özellikle Kuantum Bilgisayar ve Kuantum İnternet gibi çabalar, veri işleme, saklama ve iletme süreçlerinde devrim niteliğinde değişiklikler getirebilir. Kuantum teknolojilerinin aynı anda hem 0 hem de 1 değerine sahip olabildiği süperpozisyon özelliği, işlem hızını ve kapasitesini klasik bilgisayarların çok ötesine taşımaktadır. Bu teknoloji, özellikle güvenlik ve istihbarat sahasında büyük bir potansiyele sahiptir. Söz konusu çalışma, KUT’un istihbarat faaliyeti ve süreci üzerindeki etkilerini araştırırken, “Alternatif Gelecekler Analizi” ve “Kırmızı Takım Analizi” gibi yapılandırılmış analiz tekniklerinden yararlanmayı planlamaktadır. Bu analiz teknikleri, KUT’un belirsiz geleceğini değerlendirmek ve istihbarat faaliyetlerinde nasıl kullanılabileceğini öngörmek açısından faydalı olacağı değerlendirilmektedir.</p>Tuncay Doğantuna
Telif Hakkı (c) 2024 Tuncay Doğantuna
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
2024-11-282024-11-282310.70447/ktve.2576Modern Optimizasyon ve Arama Algoritmaları: Klasik Yaklaşımlardan Doğa-İlhamlı Tekniklere
https://journals.gen.tr/index.php/jqtair/article/view/2561
<p>Bu çalışma, optimizasyon ve arama algoritmalarının temel prensipleri, yöntemleri ve uygulama alanlarına odaklanmaktadır. Optimizasyonun tanımı, karar değişkenleri, amaç fonksiyonu ve kısıtlar gibi temel kavramlar ele alınarak, analitik, sezgisel ve meta-sezgisel yöntemlerin özellikleri detaylandırılmıştır. Doğadan ilham alan meta-sezgisel yöntemlerin, karmaşık problemler için hızlı ve etkili çözümler sunduğu vurgulanmıştır. Dijkstra, Bellman-Ford, A*, Ateş Böceği, Karınca Koloni ve Kurt Kolonisi algoritmaları incelenerek, bu algoritmaların çeşitli uygulama alanlarındaki (örneğin mühendislik, yapay zeka, veri analitiği ve robotik) etkinliği ve kullanım örnekleri tartışılmıştır. Çalışma, optimizasyon tekniklerinin karmaşık problemlere yönelik çözümler geliştirme sürecindeki önemini vurgulamaktadır.</p>Güray TONGUÇ
Telif Hakkı (c) 2024 Güray TONGUÇ
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
2024-11-282024-11-282310.70447/ktve.2561