Açık Erişim Sistemine Hoş Geldiniz

Bursa Uludağ Üniversitesi, bilimin ve teknolojinin ilerlemesine katkı sağlamayı, açık, tekrarlanabilir ve güvenilir araştırma çıktıları ile uygulamalarını benimseyerek; toplum ve tüm dış paydaşları yararına bilginin geniş yayılımını taahhüt eder.

BUU Açık Erişim Sistemi, öğretim üyelerimiz ve öğrencilerimizin uluslararası standartlara ve fikri mülkiyet haklarına uygun olarak ürettikleri kitap, makale, tez, ansiklopedi, sanat eseri gibi bilimsel ve sanatsal ürünleri sunmaktadır.

Bursa Uludağ Üniversitesi DSpace kullanan lider kurumlardan biridir.

Supported by @SelenSoft Yazılım
Makaleler
Makaleler
Other Publications
Kitaplar
Master & PhD Theses
Tezler
Journals
Dergiler


43236

Yayınlar

31222

Açık Erişimliler

4117

Üniversite Personeli

40

Akademik Birimler


Web of Science

17751

12.5%
Scopus

14002

9.23%
PubMed

4564

10%
TR Dizin

624

2.5%
 

Son Gönderiler

Profil Resmi
Kişi
Profil Resmi
Kişi
Profil Resmi
Kişi
İNCİ YOLAL, ŞULE
Küçük Resim
YayınAçık Erişim
Tasarım hukukunda hoşgörü süresi (grace period)
(Bursa Uludağ Üniversitesi, 2025-01-07) Bayram, Beyza Başak; Yaşar, Sevgi Bozkurt; Sosyal Bilimler Enstitüsü; Özel Hukuk Ana Bilim Dalı; Ticaret Hukuku Bilim Dalı; 0009-0005-5170-4950
AB ve Türk hukukunda tasarımlar, yeni ve ayırt edici nitelikte olmak şartıyla korumadan yararlanmaktadır. Tescilli tasarımların başvuru veya rüçhan tarihinden önce kamuya sunulması kural olarak tasarımın yeniliğini ve ayırt edici niteliğini kaybetmesine yol açmaktadır. Ancak başvuru veya rüçhan tarihinden önceki on iki ay içinde tasarımcı, halefi ya da bu kişilerin izni ile üçüncü bir kişi tarafından veya tasarımcı ya da halefleri ile olan ilişkinin kötüye kullanımı sonucu kamuya sunulan tasarımların yeniliği ve ayırt edici niteliği etkilenmemektedir. Tescilli tasarımlar bakımından öngörülen on iki aylık bu süre, hoşgörü süresi olarak ifade edilmektedir. Bu tez çalışmasının amacı, tescilli tasarım korumasındaki on iki aylık hoşgörü süresinin AB ve Türk hukukundaki etki ve sonuçlarına ilişkin karşılaştırmalı bir inceleme yaparak farklılıkları ortaya koymaktır. Çalışmamızda ilk olarak tasarım kavramı ve tasarım hakkına ilişkin genel esaslar açıklanmıştır. Devamında ise tescilli tasarım korumasında hoşgörü süresine ilişkin AB ve Türk hukukundaki düzenlemeler ve uygulamalar; yenilik, ayırt edici nitelik ve kamuya sunma kavramları çerçevesinde karşılaştırmalı olarak incelenmiştir. Son olarak hoşgörü süresinin aşılmasının AB ve Türk hukukunda yol açacağı sonuçlar ele alınmıştır. Çalışmamızın sonucunda, tasarımcı veya haleflerinin izniyle gerçekleşen kamuya sunumlar ile tasarımcı veya halefleri ile olan ilişkinin kötüye kullanımı sonucu gerçekleşen kamuya sunumların birbirine zıt durumlar olmasına karşın aynı hoşgörü süresine tabi tutulmasının makul olmadığı sonucuna ulaşılmıştır.
Küçük Resim
YayınAçık Erişim
Finansal varlıkların verileri kullanılarak Bitcoin fiyatlarının makine öğrenmesi teknikleriyle tahmini ve modellerin performanslarının karşılaştırılması
(Bursa Uludağ Üniversitesi, 2025-08-26) Yıldırım, Yunus; Işığıçok, Erkan; Sosyal Bilimler Enstitüsü; Ekonometri Ana Bilim Dalı; İstatistik Bilim Dalı; 0009-0008-5126-8724
Bu tez çalışmasının amacı, geleneksel finansal varlıkların verileri kullanılarak Bitcoin fiyatlarının tahmini amacıyla farklı derin öğrenme modelleri geliştirilmiş ve bu modellerin performansları karşılaştırmalı olarak incelenmiştir. Bitcoin gibi yüksek dalgalanmalara sahip kripto paraların gelecekteki fiyatlarının doğru şekilde tahmin edilmesi, yatırım kararları açısından büyük önem taşımaktadır. Bu doğrultuda çalışmada Nasdaq100 Endeksi, ABD Dolar Endeksi, Euro Stoxx 50 Endeksi ve S&P 500 Endeksi girdi olarak kullanılmıştır ve bu verilerin Bitcoin fiyatları üzerindeki etkisi değerlendirilmiştir. Modelleme sürecinde özellikle LSTM, RNN-LSTM, LSTM-CNN gibi hibrit derin öğrenme modelleri kullanılmış; farklı modellerin tahmin başarıları çeşitli metriklerle ölçülerek kıyaslanmıştır. Elde edilen sonuçlara göre, LSTM-CNN hibrit modeli, hem zaman bağımlılıklarını modelleme hem de örüntü veya desen çıkarımı açısından üstün bir performans sergilemiş ve diğer modelleri geride bırakmıştır. Bu çalışma, geleneksel finansal göstergelerin kripto para piyasalarındaki fiyat tahminlerinde etkin biçimde kullanılabileceğini ve derin öğrenme modellerinin bu tür karmaşık ilişkileri yakalamada başarılı olduğunu ortaya koymaktadır.