ASAYİŞ - 24 Şubat 2025 Pazartesi 19:54

Aydın’da 35 aranan şahıs jandarmadan kaçamadı

A
A
A
Aydın’da 35 aranan şahıs jandarmadan kaçamadı

Aydın’da jandarma ekiplerince yapılan çalışmalarda son iki günde çeşitli suçlardan aranan 35 kişi yakalandı.



Aydın İl Jandarma Komutanlığı JASAT Timleri ve İlçe Jandarma Komutanları tarafından hakkında yakalama kararı bulunan şahıslara yönelik çalışma gerçekleştirildi. Yapılan çalışmalar kapsamında son iki günde, 0-2 yıl arası hapis cezası ile aranmakta olan 15 şahıs, 2-5 yıl arası hapis cezası ile aranmakta olan 2 şahıs, 5-10 yıl arası hapis cezası ile aranmakta olan 1 şahıs, 20 yıl üzeri hapis cezası ile aranmakta olan 1 şahıs ve ifadeye yönelik aranan 16 şahıs olmak üzere toplam 35 aranan şahıs yakalandı. Yakalanan 35 şahıs arasında hırsızlık suçundan 5 şahıs, uyuşturucu suçundan 4 şahıs, yaralama suçundan 2 şahıs, dolandırıcılık suçundan 1 şahıs ve diğer suçlardan 23 şahıs bulunurken, çalışmaların hız kesmeden süreceği öğrenildi.



Aydın’da 35 aranan şahıs jandarmadan kaçamadı

Bunlar Da İlginizi Çekebilir
Erzurum ETÜ’nün otomotiv sektörüne yönelik geliştirdiği proje desteklendi Erzurum Teknik Üniversitesi (ETÜ) Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi, Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü öğretim üyelerinden Dr. Öğr. Üyesi Ali Ünlütürk’ün yürütücülüğünü yaptığı ve Arş. Gör. Tuğrulhan Akgül’ün Araştırmacı olarak yer aldığı "Farklı Yol Profillerine Uyum Sağlayabilen Aktif Süspansiyon Sistemi için Makine Öğrenme ve Optimizasyon Tabanlı Anahtarlamalı Lineer Kuadratik Regülatör Denetleyici Tasarımı ve Uygulaması" başlıklı proje TÜBİTAK 1002-A Hızlı Destek Programı kapsamında destek almaya hak kazandı. Geliştirilen projeye ilişkin detayları paylaşan Dr. Öğr. Üyesi Ünlütürk ve Arş. Gör. Akgül, otomotiv endüstrisinin her geçen yıl büyüdüğüne dikkat çekerek: "Otomobil ve taşımacılık sektöründe kullanılan taşıtların performans, konfor ve güvenlik beklentileri giderek artıyor. Özellikle araçlarda bulunan Aktif Süspansiyon Sistemleri arzu edilen performans, konfor ve güvenlik noktasında en önemli unsurlardan biridir. Önerdiğimiz proje ile farklı yol sınıfı profilleri için Makine Öğrenmesi tabanlı sınıflandırma yapılarak Aktif Süspansiyon Sisteminine sahip araçlara bulundukları yol sınıfı bilgisinin aktarılması hedefliyoruz" dedi. Yol sınıfına özgü en uygun denetleyici parametreleri optimizasyon algoritmaları ile elde edeceklerini belirten proje ekibi, şu ifadeleri kullandı: "Aktif Süspansiyon Sistemi’ne gelen yol sınıfı bilgisinin algılanarak en uygun denetleyici paramatresinin uygulanması aşaması ise özgün bir adaptasyon mekanizması ile gerçekleştirilecek. Tasarlanacak ve uygulanacak olan Makine Öğrenmesi ve Optimizasyon tabanlı anahtarlama mekanizmasına sahip denetleyicinin, Aktif Süspansiyon Sistemi’ne sahip akıllı araçların sürüş ve güvenlik performanslarına olumlu katkılar sağlamasını ön görmekteyiz"