Haberler on Bilgisayar Mühendisliği

Tebrikler Dr. Goshgar Can Ismayilov!

Fri, 02 May 2025 00:00:00 +0000

Sıfır Bilgi İspatlarıyla Blokzincir Üzerinde Merkeziyetsiz, Mahremiyet Koruyucu, Kolektif ve Çok Amaçlı Protokoller

Bu tezde, üç temel problem için sıfır bilgi ispatlarıyla desteklenen merkeziyetsiz, mahremiyet korumalı kriptografik protokoller tasarladık. İlk olarak, ahremiyet korumalı ödeme problemi, bir kaynak adresin (gönderici) bir hedef adrese (alıcı) belirli bir miktarda jeton transfer ettiği, ancak bakiye ve işlem detaylarının gizliliğinin korunduğu özel bir işlem grubunu ifade etmektedir. Bu problemi, çoklu jeton ödemelerini de kapsayacak şekilde genişlettik. İkinci olarak, mahremiyet korumalı toplama problemi ise, bir grup blokzincir adresinin (toplayıcılar) kendi bireysel verilerini gizliliklerini koruyarak nihai bir toplam değere ulaşmak amacıyla birleştirdiği güvenli çoklu taraf hesaplamasını ifade etmektedir. Bu problemi de, önek toplamayı ve rastgele sayıda toplayıcı desteğini içerecek şekilde genişlettik. Üçüncü olarak, mahremiyet korumalı çoklu jeton takası problemi, bir grup blokzincir adresinin (takasçılar) belirli bir jeton grubunu başka bir jeton grubu karşılığında kolektif olarak değiştirdiği ve teklif vererek müzayede sürecine katıldığı güvenli çoklu taraf hesaplamasını ifade etmektedir; ki burada, bakiye ve teklif gizliliği korunmaktadır. Bu problemi de, Bellman-Ford ve pareto-dominasyonu kullanarak çok amaçlı takasları içerecek şekilde genişlettik. İlk problem için PTTS, ikinci problem için PVSS ve PRFX ve üçüncü problem için PMTBS ve zkMOBF protokollerini tasarladık. Bu protokolleri ölçeklenebilirlik (hesaplama, iletişim ve depolama) ve güvenlik (saldırılar ve indirgeme ispatları) açısından analiz ettik. Ethereum ve Avalanche üzerinde deneyler gerçekleştirerek, bu protokollerin blokzincir gaz tüketimi, ispat oluşturma/doğrulama süreleri ve ispat çıktı boyutları ölçülmüştür.

Tebrikler Dr. Barış Yamansavaşçılar

Fri, 21 Mar 2025 00:00:00 +0000

Derin Pekiştirmeli Öğrenme ile Havadan Bilişimde Verimli Orkestrasyon Yöntemleri

Özet

Akıllı cihazların yaygınlaşması ve çeşitli Nesnelerin İnterneti (IoT) gereksinimlerinin ardından, hareketlilik, yaygınlık ve gerçek zamanlı tepki açısından sürekli artan kullanıcı beklentileriyle öne çıkan ileri seviye uygulamaların baskın hale geldiğini gözlemliyoruz. Yıllar içinde, bu uygulamaların gereksinimlerini karşılamak amacıyla, bulut bilişim gerekli hesaplama kapasitesini sağlarken, uç bilişim düşük gecikmeyi garanti altına almıştır. Ancak, bu iki temel çözüm, son derece dinamik yükler nedeniyle yeni nesil uygulamalar için yetersiz kalmaktadır. Bu nedenle, tüm uygulama yelpazesi için dinamik, tepki verebilen ve yüksek çözünürlüklü bir 3B hesaplama ortamı sunan yeni nesil bir paradigma olan havadan bilişim (air computing) yaklaşımını ortaya koyuyoruz.

Bir EuroHPC Başarı Hikayesi

Wed, 05 Mar 2025 00:00:00 +0000

Profesör Akarun ve araştırma ekibinin yeni projesi EuroHPC (Avrupa Yüksek Performanslı Hesaplama Ortak Girişimi) aracılığıyla gerçekleştirilecek. Yakın zamanda yapılan röportajda, Profesör Akarun, süper bilgisayarlara erişimin araştırmalarını nasıl ilerlettiğini paylaşıyor ve Yapay Zeka (AI)’nın, işitme engelli topluluğu için kamu hizmetleriyle etkileşimleri nasıl daha sorunsuz hale getirme potansiyelini tartışıyor.

Röportajda, Profesör Akarun şöyle açıklamakta:

EuroHPC altyapısına erişim, araştırmamızı tamamen yeni bir seviyeye taşımamızı sağladı. Büyük dil modelleri, makine öğrenimi alanını devrim niteliğinde dönüştürdü, ancak bunların eğitilmesi ve ince ayar yapılması son derece kaynak gerektiren bir süreç. Önceki süper bilgisayar kaynaklarımızla, bu modelleri eğitmek haftalarca hatta aylarca sürebilir ve modeller tam olarak yakınsamadan önce tahsis edilen kotalarımızı aşardık. Bu nedenle, EuroHPC tarafından sağlanan şu anki erişimden önce, bu tür bir araştırma yapılması mümkün değildi.

Tebrikler Dr. Yiğit Yıldırım

Fri, 10 Jan 2025 00:00:00 +0000

Gösterim yoluyla robotik yön bulma ve manipülasyon temel hareketlerini öğrenme

Özet

Robotların mevcut varlık sebebi, insanların uygun gördüğü görevlerde ve insanlığın yararına kullanılabilme potansiyelleridir. Robotların belirlenen görevleri insanlar kadar başarılı şekilde yerine getirmesini sağlamak için insan zekâsı ya da işlevselliği hedeflemek mantıklıdır. Bu tezde sunulan araştırma, robot işlevselliğini insan seviyesine bir adım daha yaklaştırma girişimlerinin bir derlemesidir. Öğretimle Öğrenme (Learning from Demonstration - LfD), temel olarak robotlara yeni becerilerin gösterilerek öğretilmesini ifade eder ve bu doğrultuda ilerlemek için çok değerli kaynaklar sunar. Veri odaklı yaklaşımlardaki ilerlemelerle birlikte, LfD yöntemleri önemli bir dönüşüm geçirmiştir. İyileştirmelere rağmen, zekâ açısından insanlar ile robotlar arasında hâlâ büyük bir fark vardır. Bu farkı kapatmaya yardımcı olmak amacıyla, öncelikle mobil robotların sosyalliğini artırmayı önerdik. Gerçek dünya insan verilerinden navigasyonla ilgili hareket örüntülerini öğrenen veri odaklı bir navigasyon çerçevesi sunduk. Önerdiğimiz model, çevredeki bireylerin rahatsızlığını en aza indirmek için yakınlık (proxemics) mekansal ölçütlerinden ve yörünge özelliklerinden faydalanmaktadır. Bu çalışmanın üzerine inşa ederek, Koşullu Sinirsel Uzman Süreçleri (Conditional Neural Expert Processes - CNEP) adlı yeni bir LfD çerçevesi önerdik. CNEP, çeşitli becerilerin hareket örüntülerini denetimsiz bir şekilde aynı anda öğrenir. Entropi kavramından faydalanan CNEP, gösterimlerdeki çok-modluluğu yakalamak için bir zemin hazırlar. Son olarak, birçok gerçek dünya becerisi aynı hareket örüntüsünün ritmik olarak uygulanmasını gerektirir; örneğin çivi çakmak gibi. Bu tür beceriler için, doğrusal faz yerine açısal fazı kullanan Konum-Geliştirmeli Hareket Örüntüleri (Position-Enhanced Movement Primitives - PEMP) modelini önerdik. Deneylerimiz, PEMP’in periyodik hareket örüntülerini modelleme ve sentezleme konusunda büyük bir potansiyele sahip olduğunu göstermiştir.

Fatih Alagöz'e Araştırmada Üstün Başarı Ödülü

Sun, 01 Sep 2024 00:00:00 +0000

Boğaziçi Üniversitesi Vakfı (BÜVAK) her sene Boğaziçi Üniversitesi’nde kendi alanlarında yaptıkları araştırma faaliyet ve yayınlarıyla fark yaratan bilim insanlarını ödüllendiriyor. Bu yıl kıdemli ve genç kategorilerinde yedi bilim insanı, BÜVAK Akademide Üstün Başarı Ödülü’nün sahibi oldu. Ödülü alan bilim insanlarının belirlenmesinde görev alan Akademik Kurul, akademisyenlerin ulusal ve uluslararası yayın performanslarını değerlendiriyor. Bu kapsamda değişik tür yayınların nerelerde yayımlandıkları, sayıları, süreklilikleri ile önde gelen endekslere göre aldıkları atıf sayıları inceleniyor.

Tebrikler Dr. Sümeyye Ağaç!

Tue, 27 Aug 2024 00:00:00 +0000

Verimli Sensör Tabanlı İnsan Aktivitesi Tanıma için Hafif Modellerin İyileştirilmesi

Özet

Bu tez, özellikle mikrodenetleyicilere sahip giyilebilir cihazlar gibi bellek ve diğer kaynakların sınırlı olduğu ortamlarda, sensör tabanlı İnsan Aktivitesi Tanıma (İAT) için verimli ve hafif modeller geliştirmeye yönelik kapsamlı bir çalışma sunmaktadır. Sensör tabanlı İAT için önerilmiş olan DeepConvLSTM modelinin ve yüksek verimli SqueezeNet mimarisinin hafif versiyonlarına konvolüsyonel blok dikkat modülleri entegre edilerek, hesaplama gereksinimleri artırılmadan tanıma doğruluğunu artırma hedeflenmektedir. Çalışma, kanal ve mekansal dikkat mekanizmalarının farklı model büyüklüklerindeki etkilerini incelemektedir. Sonuçlar, dikkat mekanizmalı hafif modellerin, daha büyük ve daha fazla kaynak gerektiren modellerle karşılaştırılabilir performans seviyelerine minimum kaynak kullanımıyla ulaşabileceğini göstermektedir. Sonrasında, modelin verimliliğini daha da artırmak amacıyla bilgi damıtma ve dikkat mekanizmalarının çeşitli birleşimleri uygulanmıştır. Dikkat tabanlı damıtmanın, öğretici modelin dikkat modüllerinden yoksun olması durumunda bile hafif modellerin doğruluğunu önemli ölçüde artırabileceği ortaya konmaktadır. Daha sonra, geliştirilmiş modellerin etkinliği, sayısallaştırma ve budama gibi model sıkıştırma teknikleriyle karşılaştırılmıştır. Ayrıca, bu tez, kaynak sınırlı ortamlarda sensör tabanlı İAT konusunda bugüne kadar yapılmış en kapsamlı çalışmayı sunarak, verimli ve yüksek performanslı sensör tabanlı İAT sistemlerinin pratik uygulaması için içgörüler ve stratejiler sunarak alandaki önemli bir boşluğu doldurmaktadır.

Dr. Alper Ahmetoğlu'na BAP Doktora Tez Ödülü

Tue, 02 Jul 2024 00:00:00 +0000

Doktora mezunumuz Alper Ahmetoğlu’nun “Hayat Boyu Öğrenme için Nörosembolik Gösterimler” başlıklı doktora tezi, Boğaziçi Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Komisyonunu tarafından üstün bilimsel niteliğe sahip olması nedeniyle DOKTORA TEZ ÖDÜLÜ’nü almaya layık görmüştür. Eski bir CoLoRs Lab üyesi olan Dr. Ahmetoğlu, tez çalışmalarını Doç. Dr. Emre Uğur danışmanlığında ve ve Prof. Dr. Erhan Öztop eş-danışmanlığında yürütmüş olup doktora sonrası araştırmalarına Brown Üniversitesi’nde devam etmektedir.

Tebrikler Dr. Berrenur Saylam!

Tue, 02 Jul 2024 00:00:00 +0000

İyilik Hali Değerlendirmesi için Makine Öğrenimi: Dijital Biyobelirteçlerin Keşfi

Özet

Bu tez, dijital biyobelirteçleri kullanarak insan refahının (iyilik hali) farklı faktörlerini keşfetmek için giyilebilir sensörlerin ve kişisel anketlerin potansiyelini araştırmaktadır. Temel amaç, bu dijital biyobelirteçleri tanımlamak ve doğrulamak, bunları geleneksel psikolojik çalışmalarla karşılaştırmaktır. Makine öğrenimi modelleri; uyku, zihinsel sağlık (stres, kaygı, depresyon, olumlu ve olumsuz duygulanım ve akademik başarı dahil) farklı sağlık faktörlerini analiz etmek için eğitilmiş ve doğrulanmıştır. Bu araştırmalarda iki kapsamlı veri kümesi kullanılmıştır: NetHealth; 4 yıl boyunca 700’den fazla üniversite öğrencisinden ve Tesserae bir yıl boyunca 757 ofis çalışanından toplanmıştır. Zamansal kalıpları yakalamak için gecikmeli verilerin analizini ve çok görevli öğrenmeyi birleştiren gelişmiş teknikler, refah parametreleri arasındaki karmaşık ilişkileri çözmek için kullanılmıştır. Araştırma, sistemli bir şekilde ilerleyerek, başlangıçta tek bir iyilik hali faktörünün keşfinden zaman temelli ve çoklu görev yöntemlerine doğru evrilmektedir. Tez kapsamında, iyilik hali ve onu etkileyen faktörlerin daha kapsamlı bir şekilde anlaşılması için zamansal boyutları ve çok görevli öğrenme stratejilerini birleştirmenin önemi vurgulanmaktadır. Bulgularımız, güvenilir biyobelirteçlerin tanımlanmasına ve üniversite öğrencileri ve ofis çalışanlarından oluşan iki farklı hedef gruptaki çeşitli refah boyutları arasındaki ilişkilere dair bilgiler sunmaktadır. Bu çalışma, tek bir iyilik hali faktörü keşfinin ötesine geçerek sağlıklı yaşam çalışmalarının kapsamlılığını ve uygulanabilirliğini artırmayı hedefleyen yeni bir bakış açısı sunmaktadır.

Tebrikler Dr. Beytullah Yiğit!

Mon, 03 Jun 2024 00:00:00 +0000

Yazılım Tanımlı Ağlar İçin Bir Güvenlik Çerçevesi

Özet

Yazılım Tanımlı Ağlar (SDN), modern dijital hizmetler için hayati önem taşıyan esneklik ve ölçeklenebilirlik sunan dönüştürücü bir teknoloji olarak ortaya çıkmaktadır. SDN, geleneksel ağlardaki güvenlik eksikliklerini ele alma fırsatı sunsa da, özellikle veri ve kontrol düzlemi iletişimlerinde yeni güvenlik açıkları da getirmektedir.

Tebrikler Dr. Nuriye Özlem Özcan Şimşek!

Tue, 21 May 2024 00:00:00 +0000

Hastalık ve Hastalık-Geni Tahmini için Makine Öğrenme Yöntemleri Kullanarak Genomik Veri Analizi

Özet

Genomik hastalıklar, DNA’daki belirli mutasyonlar veya mutasyon kombinasyonları nedeniyle ortaya çıkar. Bu kombinasyon her hasta için farklı olabilir ve her mutasyonun hastalık üzerindeki etkisi farklıdır. Bu çalışmada, hastalıkların genomik nedenlerine odaklandık. İki araştırma problemi tanımladık. Biri, genetik koddan, mutasyonların listesi olarak temsil edilen hastalığı tespit etmektir. İkincisi ise hastalık-gen ilişkilerini tespit etmektir.

SIU 2024 Alper Atalay Ödülleri

Sun, 19 May 2024 00:00:00 +0000

14-18 Mayıs tarihleri arasında Tarsus’da düzenlenen Sinyal İşleme ve İletişim Uygulamaları (SIU) konferansında yüksek lisans öğrencilerimiz Merve Gül Kantarcı ve Timoteos Onur Özçelik tezlerinden kaynaklanan bildirilerle Alper Atalay en iyi öğrenci makalesi ikincilik ve üçüncülük ödülü kazandılar.

Sinyal İşleme ve İletişim Uygulamaları Kurultayı kapsamında Alper Atalay En İyi Öğrenci Makalesi Ödülü, Boğaziçi Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği bölümünden 1993 yılında onur derecesi ile mezun olan ve 16 Ağustos 1998 günü elim bir trafik kazasıyla hayatını kaybeden Alper Atalay anısına verilmektedir.

Tebrikler Dr. Binnur Görer!

Fri, 08 Mar 2024 00:00:00 +0000

Gereksinim Belirleme Görüşme Eğitimi İçin Robotik ve Sanal Ajanlarla Bir Eğitim Çerçevesi

Özet

Gereksinim belirleme görüşmeleri, görüşmenin başarısının görüşmecinin hazırlığına ve iletişim becerilerine bağlı olduğu yaygın olarak benimsenen bir tekniktir. Birçok öğrenci için pratik oturumlarını ölçeklendirmek, paydaş katılımının gerekliliği nedeniyle zordur. Bunu ele almak için, gereksinim belirleme görüşme eğitimi için robotik bir eğitmen tanıtıyoruz. Sistem, öğrencilerin görüşmeci olarak rol aldığı ve sistemin görüşülen kişi rolünü üstlendiği görüşme aşamasını ve sistemin öğrencilerin performansını değerlendirdiği ve bağlamsal geri bildirim sunduğu geri bildirim aşamasını destekleyen bileşenlere sahiptir. Sistemi yüksek lisans öğrencilerinden oluşan bir grupla ampirik olarak değerlendirdik. Bu çalışmaya dayanarak, eğitim ajanı için birden fazla teknolojiden yararlanmak üzere genel bir mimari tanıtıyoruz. Ayrıca, öğrencilerin yumuşak becerilerini geliştirmek için bir davranışsal geri bildirim değerlendirici özelliğine sahiptir. Mimariyi, fiziksel bir robotik ajan ve sanal yalnızca sesli bir ajanla olmak üzere iki uygulama aracılığıyla gösteriyoruz. Başka bir yüksek lisans öğrenci grubuyla yapılan ampirik çalışmalarla, katılımcıların her iki sistemi de takdir ettiğini gördük. Robotik ajanla eğitim aldıklarında daha yüksek öğrenme kazanımları gösterdiler ancak yalnızca sesli ajanı daha ilgi çekici ve kullanımı daha kolay buldular. Bulgularımız, her bir sistemin belirli fayda ve dezavantajlara sahip olduğunu ve eğitimcilerin tercihlerine ve kaynaklarına göre özelleştirilebilir bir yaklaşım önerdiğini gösteriyor. Ayrıca, görüşme eğitimi sistemini çeşitli senaryolarla zenginleştirmeyi amaçlayan büyük dil modelleri kullanarak görüşme senaryoları oluşturmayı araştırıyoruz. Oluşturulan senaryoların kalitesini dil kalitesi metrikleri ve uzman yargısı çalışmasıyla değerlendirdik ve bunların uygulanabilirliğini doğruladık.

Turna Türkçe Dil Modeli

Tue, 06 Feb 2024 00:00:00 +0000

Tebrikler Dr. Alper Ahmetoğlu

Wed, 31 Jan 2024 00:00:00 +0000

Hayat Boyu Öğrenme için Nörosembolik Gösterimler

Özet

Bu tez, derin sinir mimarilerinin yüksek boyutlu vektörleri işleme avantajlarını klasik yapay zeka arama teknikleriyle birleştirerek, robot öğrenme için yeni bir çerçeve sunar. Bu çerçeve, robotun sürekli duyarga hareket verilerini ve sonlu varlıklardan oluşan alanları birleştirmek için tasarlanmıştır. Amaç, etkileşimler yoluyla toplanan çevre bilgilerini uygun bir sembolik forma dönüştürmek ve istenen bir duruma ulaşmak için bir arama ağacı oluşturmaktır. Çerçeve, darboğaz katmanında ikili etkinleştirmelerle bir kodlayıcı-dekoder tipi ağdan oluşur. Çevrenin durumu, bir nesne özellikleri kümesi olarak temsil edilir ve kodlayıcıya girdi olarak verilir. Çıktı, bir nesnenin sembolü olarak işlenen bir kesikli vektördür ve aksiyon vektörüyle birlikte dekodere verilir. Dekoder, ajanın yürütülen eylemden kaynaklanan etkiyi tahmin eder. Ağ eğitildikten sonra, sürekli olarak temsil edilen çevre tanımını sembolik vektörlere dönüştürebiliriz. Bu, bu semboller üzerinde tanımlanan çevredeki geçişleri tanımlayan kuralların oluşturulmasına olanak tanır. Bu kurallar, bir hedef durumu aramak için kullanılacak olan bağımsız planlayıcıların kullanılmasına izin veren planlama alanı tanım dili (PDDL) olarak çevrilebilir. Masada nesne manipülasyonu kurulumlarında yaptığımız deneyler, sistemin çevre sembollerini öğrenerek, istenen yükseklikte nesne kuleleri ve nesneler arasındaki ilişkileri modellemeyi gerektiren karmaşık nesne yapıları oluşturmasına olanak tanıyan uygun semboller öğrenebildiğini göstermektedir. Çerçeve, farklılaştırılabilir bloklarla inşa edildiği için, derin öğrenmedeki son gelişmelerin kolayca eklenmesini sağlar, bu da çeşitli yönlere genişletilebilir hale getirilmesini sağlar.

CMPE Mezuniyet Töreni 2023!

Fri, 07 Jul 2023 00:00:00 +0000

CMPE Mezuniyet Töreni 7 Temmuz 2023’de gerçekleştirildi. Sabah Albert Long Hall’da düzenlenen diploma töreninin ardından öğleden sonra yeni mezunlar, aileleri ve CMPE üyeleri, CMPE bahçesinde bir araya geldi.

CMPE’nin yeni mezunlarını ve aile üyelerini tebrik ederiz. CMPE üyeleri olarak sizinle gurur duyuyor ve mezuniyetinizi sizlerle birlikte kutlamaktan onur duyuyoruz. Yeni başlangıçlarınızda size iyi şanslar diliyoruz!

Yavuz Köroğlu doktora tezini savundu

Mon, 25 Jul 2022 00:00:00 +0000

Yazılım testinin değerini hafife almanın yakın tarihte yıkıcı sonuçları olmuştur. Otomatik Test Yaratımı (OTY) test için gereken insan eforunun en aza indirilmesini amaçlayan bir yaklaşımdır. Bu tez OTY etkililiği ve performansını Makine Öğrenmesi (MÖ) tabanlı yönlendirme ile artırmayı amaçlamaktadır, ve spesifik olarak Takviyeli Öğrenme (TÖ) kullanan Android Grafiksel Kullanıcı Arayüzü (GKA) testine odaklanmaktadır. Önerdiğimiz dört çözüm; Q-öğrenme Tabanlı Keşif (QTK), Test Durumu Mutasyonu (TDM), Tam Otomatik Takviyeli Öğrenme Güdümlü (TOTÖG), ve TOTÖG2 test yaratıcılarıdır. QTK bir dizi uygulamada TÖ kullanarak gezinir ve keşif sırasında bir eylem yaratma ilkesi öğrenir. Sonra, bu öğrendiği ilkeyi yeni uygulamalarda ya daha fazla özgün çökme bulmak ya da daha fazla aktivite kapsamak için kullanır. TDM, QTK ile yaratılan testleri alır ve içlerindeki iyi huylu eylemleri daha da fazla çökme tespit edebilmek için kötü huylularla değiştirir. TOTÖG ise TÖ kullanarak izlenebilir kurallı belirtimler formundaki yüksek seviyeli test senaryoları olarak verilen fonksiyonel davranışları nasıl doğrulayacağını öğrenir. TOTÖG, QTK gibi deneme-yanılma ile öğrenir ama uygulama-spesifik kalıplar öğrenmektedir. Bildiğimiz kadarıyla, TOTÖG, GKA uygulamalarının tam otomatik fonksiyonel testini mümkün kılan ilk motordur. Son olarak, TOTÖG2, TOTÖG’ü Genellenmiş Deneyim Tekrarı (GDT) ve insan-okuyabilir Aşamalı Test Senaryosu (ATS) diliyle geliştirmektedir.Deneyler QTK’nın en gelişkin test yaratıcılarından çökme tespiti ve kapsamada daha performanslı olduğunu göstermektedir. Önce QTK çalıştırıp sonra TDM’ye geçmek ise bundan da daha fazla eşsiz çökme bulmaktadır. TOTÖG, otomatik testin kapsamını fonksiyonel davranış doğrulanmasına genişletmektedir. Son-uç olarak, bu test yaratıcıları otomatik GKA testini elle testin yerine geçmeye yakınlaştırmaktadır.

CMPE Mezuniyet Töreni 2022!

Wed, 06 Jul 2022 00:00:00 +0000

CMPE Mezuniyet Töreni 6 Temmuz 2022’de gerçekleştirildi. Sabah Albert Long Hall’da düzenlenen diploma töreninin ardından öğleden sonra yeni mezunlar, aileleri ve CMPE üyeleri, CMPE bahçesinde bir araya geldi.

Arzucan Özgür'e Araştırmada Üstün Başarı Ödülü

Tue, 25 Jan 2022 00:00:00 +0000

Lale Akarun'a Araştırmada Üstün Başarı Ödülü

Mon, 24 Jan 2022 00:00:00 +0000