The potentiality determination of renewable energy resources is very important. The biomass is one of the alternative energy and material resources. There is great effort in their conversion to precious material but yet there is no generalized rule. Therefore, the prediction of the energy and material potentials of these resources has gained great importance. Also, the solution to environmental problems in real time can be found easily by predicting models. Here, the basic products of pyrolysis process, char, tar and gas were also predicted by artificial neural network modelling. The half of data obtained from real experimental process along with some content and proximate analysis were fed into artificial neural network modelling. After the training of the model with this data, the remaining half of the data were introduced into this artificial neural network model. And the model predicted the pyrolysis process products (char, tar and gaseous material). The predicted data and the real experimental data were compared. In addition, another aim of this study is to reduce the labour in identification and characterization of the pyrolysis products. For this purpose, a theoretical framework has also been sketched. The necessity of a generalized rule for generation of energy and matter production from biomass pyrolysis has been punctuated. As a result, the ANN modelling is found to be applicable in the prediction of pyrolysis process. Also, the extensive reduction in labour and saving in economy is possible.

Siber güvenlik, bilgi kaynaklarının korunmasını ve kişinin kendisi de dahil olmak üzere diğer varlıkların korunmasını kapsamaktadır. Bu çalışmada, bilişim teknolojileri ile ilgili bir bölümde öğrenim gören üniversite öğrencilerinin siber güvenlik davranışları farklı değişkenler açısından incelenmiştir. Çalışma gurubunu bir devlet, bir vakıf üniversitesinin Bilgisayar Mühendisliği ile Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Öğretmenliği (BÖTE) bölümlerinde öğrenim gören toplam 170 öğrenci oluşturmaktadır. Verilerin toplanmasında Siber Güvenlik Ölçeği (SGÖ) kullanılmıştır. Çalışmanın sonuçlarına göre öğrencilerin siber güvenliğe yönelik davranışlarının siber güvenliği sağlayacak düzeyde olduğu görülmektedir. Faktörlere göre daha ayrıntılı bir inceleme yapıldığında, öğrenciler kişisel gizliliklerini koruyabilmektedirler. Ayrıca güvenilmeyen uygulamalardan kaçınmakta ve güvenlik için önlem alabilmektedirler. Bunun yanı sıra kredi kartı veya banka kartı gibi ödeme bilgilerini koruyabilmekte ve İnternet üzerinde gezinirken arkalarında iz bırakmamaktadırlar. Erkek ve kızların siber güvenlik davranışları arasında anlamlı bir farklılık yoktur. Kişisel güvenliği koruma faktörü açısından BÖTE bölümünde kızlar, Bilgisayar Mühendisliği bölümünde ise erkekler daha olumlu siber güvenlik davranışına sahiptirler. İnternet-bilgisayar güvenlik eğitimi alan veya bu konuda iş deneyimi olan öğrencilerin siber güvenlik davranışları daha olumludur. Farklı sınıflarda öğrenim gören öğrencilerin siber güvenlik davranışları arasında anlamlı bir farklılık bulunmamaktadır. Meslek lisesinden mezun olan öğrencilerin iz bırakmama faktörü açısından genel/düz liseden mezun olan öğrencilere göre daha dikkatli oldukları görülmektedir.