Ulusal Taşıt Tanıma Sistemi (UTTS) Nedir? Gider olarak muhasebeleştirme konusu nasıl olacak?

Günümüzde, işletmelerin yakıt giderlerini kontrol altına almak ve ticari faaliyetlerini daha şeffaf bir şekilde yürütmek için çeşitli teknolojiler kullanılmaktadır. Bu teknolojilerden biri de Ulusal Taşıt Tanıma Sistemi (UTTS)'dir. UTTS, ticari araçların yakıt alımlarını düzenlemek ve kayıt altına almak için geliştirilen bir sistemdir. Peki, UTTS nedir, nasıl çalışır ve işletmelere ne gibi avantajlar sağlar? Gelin, bu soruların yanıtlarını birlikte keşfedelim.

UTTS Nedir ve Amacı Nedir?

Ulusal Taşıt Tanıma Sistemi, Türkiye'de ticari araçların yakıt alımlarının dijital ortamda izlenmesini sağlayan bir sistemdir. Hazine ve Maliye Bakanlığı tarafından düzenlenen ve zorunlu hale getirilen UTTS, akaryakıt istasyonlarındaki yeni nesil ödeme kaydedici cihazlarla (YN Pompa ÖKC) entegre çalışarak, ticari araçların yakıt tüketimini kayıt altına alır. Bu sistemin temel amacı, kayıt dışı ekonomiyle mücadele etmek, vergi güvenliğini artırmak ve yakıt alım süreçlerinin şeffaflığını sağlamak olarak özetlenebilir.

UTTS Nasıl Çalışır?

UTTS, Taşıt Tanıma Birimi (TTB) ve Taşıt Tanıma Okuyucu Cihazı (TTO) gibi unsurlarla çalışır. Ticari araçların yakıt depo girişine monte edilen TTB, araç plaka bilgilerini ve yakıt alım bilgilerini hafızasında tutar. TTO ise, bu bilgileri akaryakıt istasyonundaki YN Pompa ÖKC'ye ileterek, yakıt alım sürecini otomatik olarak kayıt altına alır. Böylece, yakıt alım işlemleri sırasında aracın plaka bilgisi ve tüketilen yakıt miktarı doğrudan sisteme aktarılır ve belgelenir.

UTTS'nin Avantajları Nelerdir?

UTTS, hem devlet kurumları hem de ticari işletmeler için çeşitli avantajlar sunar:

• Vergi Avantajı: Ticari araçların yakıt giderlerinin vergi indirimlerinden yararlanarak muhasebeleştirilebilmesi için UTTS kullanımı zorunludur. Bu sayede, işletmeler yakıt giderlerini resmi olarak belgeleyerek vergi avantajlarından faydalanabilir.

• Yakıt Tüketim Kontrolü: UTTS, araçların yakıt tüketimlerinin izlenmesini kolaylaştırır. Özellikle büyük filoya sahip işletmeler, yakıt giderlerini daha verimli bir şekilde kontrol altına alabilir.

• Şeffaflık ve Denetim: UTTS sayesinde yakıt alım süreçleri dijital ortamda kayıt altına alınır. Bu durum, olası vergi denetimlerinde belgelerin güvenilirliğini artırır ve işletmelerin şeffaf bir şekilde faaliyet göstermesine katkı sağlar.

UTTS Zorunluluğu Hakkında Bilinmesi Gerekenler

Tebliğe göre, 31 Aralık 2024 tarihine kadar ticari araçların UTTS'ye dahil olmaları ve araçlarına TTB takmaları gerekmektedir. 1 Temmuz 2025 itibarıyla ise, yeni kaydedilen araçların UTTS'ye dahil olması şartı bulunmaktadır. UTTS kapsamında düzenlenmeyen yakıt alım belgeleri, Vergi Usul Kanunu’na göre geçersiz sayılmakta ve bu durumda işletmelerin yakıt giderlerini muhasebeleştirmeleri mümkün olmamaktadır.

UTTS'nin İşletmelere Sağladığı Kolaylıklar

UTTS, ticari işletmelerin yakıt giderlerini daha etkin bir şekilde yönetmesine yardımcı olur. Özellikle büyük filo yöneten şirketler için yakıt alımlarının düzenli bir şekilde izlenmesi ve analiz edilmesi, maliyet tasarrufu sağlar. Ayrıca, UTTS'nin sağladığı dijital kayıtlar sayesinde, yakıt tüketimiyle ilgili veriler hızlıca raporlanabilir ve analiz edilebilir.

Sonuç: İşletmeler İçin UTTS'nin Önemi

Ulusal Taşıt Tanıma Sistemi (UTTS), ticari araçların yakıt alımlarını kayıt altına alarak vergi süreçlerinin daha düzenli ve şeffaf bir şekilde yürütülmesini sağlayan önemli bir sistemdir. Ticari faaliyetlerini düzenli bir şekilde sürdürmek isteyen işletmeler için UTTS'ye geçiş yapmak ve sistemin sunduğu avantajlardan yararlanmak büyük önem taşır.

Yakıt tüketimini daha iyi kontrol etmek ve resmi yükümlülüklere uyum sağlamak için UTTS, işletmelere güvenilir bir çözüm sunar.

Ulusal Taşıt Tanıma Sistemi (UTTS) Tebliğine göre, "Mevcutta bulunan Taşıt Tanıma Sistemi (TTS) ile aynı şey değildir. Ticari olan araçlarla alınan yakıtların muhasebeye gider olarak yazılabilmesi için UTTS sisteminin takılması zorunludur." ifadesinin doğruluğunu ve dayanağını değerlendirmek için ilgili tebliğin bazı maddelerine dikkat edilmesi gerekir:

Vergi Usul Değerlendirmesi:

UTTS'nin Zorunluluğu:

Tebliğin Madde 4(1)'ine göre, 213 sayılı Vergi Usul Kanunu'nun mükerrer 257. maddesi çerçevesinde, akaryakıt istasyonlarında UTTS'nin kurulması zorunlu hale getirilmiştir. Bu kapsamda, akaryakıt alım süreçlerinin UTTS aracılığıyla kayıt altına alınması gerekmektedir.

TTB ve TTO Zorunluluğu:

Madde 6(1), kiralama yoluyla edinilen veya işletmeye dahil olan ve işte kullanılan ticari taşıtlara UTTS kapsamında Taşıt Tanıma Birimi (TTB) takılmasını zorunlu hale getirmektedir. Bu zorunluluk, yakıt alım süreçlerinin UTTS sistemi aracılığıyla izlenmesini sağlar.

Belge Düzeni ve Vergi Usul Kanunu:

Madde 8(3), UTTS kapsamında düzenlenmeyen belgelerin, Vergi Usul Kanunu'nun 227. maddesine göre vergi kanunları bakımından geçersiz sayılacağını belirtir. Bu da, UTTS sistemi kullanılmadan yapılan yakıt alımlarının resmi olarak gider kaydedilemeyeceği anlamına gelir.

Sonuç:

Bu maddelere dayanarak, ticari araçlar için yakıt alımlarının gider olarak muhasebeleştirilebilmesi için UTTS kullanımı zorunludur. Mevcut Taşıt Tanıma Sistemi (TTS) ile UTTS'nin farklı olmasının yanı sıra, UTTS'nin özellikle ticari araçların yakıt alımlarının kayıt altına alınması ve resmi belgelenmesi açısından zorunlu bir uygulama olduğu anlaşılmaktadır. Bu zorunluluk, Tebliğ'deki yukarıda belirtilen maddelerle açıklanmaktadır.

Güncelleme: 05.12.2024

Başvuru: https://utts.gov.tr/basvuru?type=tasit-sahibi

Kaynak: https://utts.gov.tr/mevzuat

Yapay Sinir Ağlarıyla Makine Öğrenimi

 Yapay Sinir Ağlarıyla Makine Öğrenimi: Geleceğin Teknolojilerine Bir Adım Daha Yaklaşmak

Son yıllarda teknoloji dünyasında yaşanan gelişmeler gerçekten heyecan verici. Yapay zeka (YZ) ve makine öğrenimi (MÖ) artık hayatımızın her alanında etkisini göstermeye başladı. Sağlık sektöründen otomasyona, finans dünyasından günlük hayata kadar birçok farklı alanda bu teknolojiler şekil değiştiriyor. Peki, bu gelişmelerin ardında ne var? Bu yazıda, yapay sinir ağlarıyla (YSA) makine öğreniminin nasıl işlediğine ve bu ikiliğin gelecekte neler vaat ettiğine bir göz atalım.

Yapay Sinir Ağları: Beynimizi Taklit Etme Çabası

Yapay sinir ağları, aslında temel olarak insan beynindeki sinir hücrelerinden ilham alınarak geliştirilen bir yapı. Sinir ağları, beynimizdeki nöronların birbirine bağlanarak bilgiyi nasıl işlediğini model alıyor. Bu ağlar, verileri analiz etme ve öğrenme kapasitesine sahip. Kısaca, bilgisayarların, “bu veriyi nasıl anlamalıyım?” sorusuna cevap vermek için bir tür öğrenme sürecine girmesini sağlıyor.

Bu ağlarda temel bileşenler şunlardır:

• Nöronlar: Tıpkı beynimizdeki nöronlar gibi, bu birimler veriyi alır, işler ve çıkış üretir.
• Katmanlar: Genellikle giriş katmanı, gizli katmanlar ve çıkış katmanı olarak ayrılır. Her bir katman, veriyi farklı derecelerde işler.
• Ağırlıklar ve Bias: Verilerin nöronlar arasındaki yolculuğunu, ağırlıklar ve bias’lar belirler. Yani, her bir nöronun çıktısının ne kadar önemli olduğunu gösterir.

Makine Öğrenimi: Bilgisayarların Öğrenme Yolu

Makine öğrenimi, aslında bilgisayarların programlamadan bağımsız bir şekilde verilerden öğrenmesini sağlayan bir teknoloji. Bu, bir nevi bilgisayarların, büyük veri kümelerinden kalıplar bulmasını ve tahminler yapmasını sağlıyor. Bilgisayarlar her yeni veriyle birlikte daha da iyi hale geliyor, yani programı bir insan gibi güncellemek yerine kendi kendine gelişiyorlar.

Makine öğreniminde, verilerden öğrenme süreci genellikle denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme veya pekiştirmeli öğrenme gibi yöntemlerle gerçekleşiyor.

Peki, yapay sinir ağları bu işin neresinde?

Yapay sinir ağları, makine öğreniminin en güçlü araçlarından biri. Özellikle derin öğrenme (deep learning) dediğimiz teknolojiyle birlikte, sinir ağları oldukça popüler hale geldi. Derin öğrenme, çok katmanlı sinir ağlarını kullanarak, verilerin daha karmaşık ilişkilerini çözebiliyor. Yani bu ağlar, verinin yüzeyine bakmanın ötesine geçerek, çok daha derin anlamlar çıkarabiliyor.

Derin Öğrenme ve Sinir Ağlarının Gücü

Derin öğrenme, adından da anlaşılacağı gibi, "daha derin" bilgi işlem süreçlerine dayanır. Bu süreçte, ağların birçok gizli katmanı bulunur ve her bir katman, veriyi daha ileri düzeyde analiz eder. Bu da, makinelerin görselleri tanıma, sesleri analiz etme veya metinleri anlamlandırma gibi görevlerde yüksek doğruluk oranına ulaşmasını sağlar.

Örneğin:

• Görüntü tanıma: Sinir ağları, görüntülerdeki pikselleri analiz eder ve bu sayede bir resmi ya da nesneyi doğru bir şekilde tanıyabilir.
• Ses işleme: Ses sinyallerini analiz ederek, konuşmaları metne dökme ya da konuşma komutlarını anlamlandırma gibi işlemler yapabilir.
• Doğal dil işleme (NLP): Metin analizinde, cümlelerin anlamını kavrayarak çeviri yapabilir, metinleri özetleyebilir veya duygusal analiz yapabilir.

Yapay Sinir Ağlarının Makine Öğrenimine Katkısı

Yapay sinir ağları, makine öğreniminin kalbinde yer alır. Çünkü bu ağlar, makinelerin daha kompleks verileri anlamlandırmasına olanak tanır. Veriyi daha derinlemesine işleyebilmek, karmaşık ilişkileri keşfetmek ve daha iyi tahminler yapmak için mükemmel bir yapı sunar.

Sinir ağları, özellikle şu alanlarda etkili bir şekilde kullanılabiliyor:

1. Görüntü işleme: Görselleri analiz edip, yüz tanıma ya da nesne tespiti gibi işlemleri yapabiliyor.
2. Ses tanıma: Sesli komutları anlayıp, sesli asistanlar veya akıllı cihazlarla etkileşimi kolaylaştırabiliyor.
3. Doğal dil işleme: İnsan dilini analiz ederek, metinleri sınıflandırabilir, özetleyebilir veya metin bazlı soruları yanıtlayabilir.

Büyük Veri ile Sinir Ağlarının Gücü

Bir başka önemli nokta ise büyük veri. Günümüz dünyasında milyonlarca veriden bahsediyoruz ve bu veriler genellikle karmaşık ve düzensiz. Sinir ağları bu büyük veri yığınlarını işleyebilme kabiliyetine sahip. Büyük veri setleri, sinir ağlarının daha doğru tahminlerde bulunmasını sağlıyor. Örneğin, sağlık alanında hastalıkların teşhisinden finans sektöründe risk analizine kadar, büyük veriler ve sinir ağlarının gücü bir araya geldiğinde önemli sonuçlar elde ediliyor.

Geleceğe Dair Neler Bekleniyor?

Yapay sinir ağları ve makine öğreniminin gelecekteki yeri oldukça parlak görünüyor. Şu anki gelişmeler bile, gelecekte hayatımızın ne kadar değişeceğini göstermeye yetiyor. Sinir ağlarının ve makine öğreniminin daha da evrileceği alanlardan bazıları şunlar olabilir:

• Otomasyonun Artışı: Sinir ağları, makinelerin daha bağımsız çalışmasını sağlıyor. Bu da iş gücünü yeniden şekillendirebilir.
• Sağlıkta devrim: Daha hızlı ve doğru hastalık teşhisi, kişiye özel tedavi yöntemleri için yapay sinir ağlarının daha da gelişmesi bekleniyor.
• Otonom araçlar: Sürücüsüz araçlar, çevrelerini algılayarak daha güvenli yolculuklar sunacak.
• Yapay zeka etiği: Yapay zeka ve sinir ağlarının daha da yaygınlaşmasıyla birlikte, bu teknolojilerin etik kullanımı, güvenliği ve düzenlemeleri daha fazla konuşulacak.

Sonuç: Geleceğin Teknolojisine Yakın Duruyoruz

Yapay sinir ağları ve makine öğrenimi, teknoloji dünyasında çok önemli bir yer tutuyor. Sinir ağları sayesinde makineler, verileri çok daha derinlemesine anlayabiliyor ve daha doğru tahminlerde bulunabiliyor. Bu teknolojiler, gelecekte her şeyin daha hızlı, daha verimli ve daha akıllı bir hale gelmesini sağlayacak. Yapay zeka ve makine öğrenimi, hayatımızı yeniden şekillendirecek olan iki anahtar teknoloji olacak gibi görünüyor.

AD'ye katıldıktan sonra Parmak İzi ve Yüz Tanıma nasıl etkinleştirilir?

Windows 10 ortamında Kayıt Defteri Düzenleyicisi aracılığıyla Etki Alanı Kullanıcıları için dizüstü bilgisayarda parmak izinin nasıl etkinleştirileceği gösterilecektir.

1. Find this path on Registry editor   HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Policies\Microsoft\Windows\System

2. Create "dword" recode :  "AllowDomainPINLogon" 

3. Change value = dword:00000001

https://answers.microsoft.com/en-us/windows/forum/all/how-to-enable-fingerprint-recognition-when-it-is/f1b99c4a-7bc7-47a6-88ec-743293327033

https://www.youtube.com/watch?v=3RkmxwZx0lo&t=1s

Elektrikli mi? Hibrit mi? Yoksa Hidrojen Yakıtlı Araba mı Daha İyi? Hangisini Seçmeli? (Yapay Zeka yazdı)

Günümüzde otomobil teknolojisi hızla evrim geçiriyor. Geleneksel içten yanmalı motorlardan elektrikli, hibrit ve hidrojen yakıtlı araçlara geçiş süreci devam ediyor. Peki, bu üç teknoloji arasından hangisi en iyisi? Bu sorunun cevabını bulmak için her bir teknolojinin tarihçesine, avantajlarına ve dezavantajlarına yakından bakalım.

Elektrikli Araçlar (EV)

Tarihçe: Elektrikli araçlar, aslında içten yanmalı motorlardan önce geliştirildi. 19. yüzyılın sonlarında ve 20. yüzyılın başlarında elektrikli arabalar oldukça popülerdi. Ancak, içten yanmalı motorların daha ekonomik ve pratik olması nedeniyle elektrikli araçlar geriledi. 21. yüzyılın başlarında, çevre bilincinin artması ve batarya teknolojilerinin gelişmesiyle birlikte elektrikli araçlar yeniden popülerlik kazandı.

Olumlu Yönleri:

• Çevre Dostu: Sıfır emisyon ile çalışırlar ve karbon ayak izini azaltırlar.
• Düşük İşletme Maliyeti: Elektrik, benzin veya dizelden genellikle daha ucuzdur ve daha az bakım gerektirir.
• Sessiz Çalışma: Elektrikli motorlar çok sessiz çalışır, bu da daha az gürültü kirliliği demektir.

Olumsuz Yönleri:

• Batarya Sorunları: Batarya maliyetleri yüksek ve ömürleri sınırlıdır. Şarj süreleri de halen birçok kullanıcı için bir sorun teşkil ediyor.
• Şarj Altyapısı: Her ne kadar genişlese de, şarj istasyonu ağı hala yeterince yaygın değil.

Hibrit Araçlar

Tarihçe: Hibrit araçlar, hem içten yanmalı motor hem de elektrik motoru kullanarak daha verimli ve çevre dostu bir sürüş sunmayı amaçlar. İlk ticari hibrit araç, 1997 yılında piyasaya sürülen Toyota Prius'tur. Bu teknoloji, içten yanmalı motorların uzun menzil avantajı ile elektrikli motorların çevre dostu özelliklerini bir araya getirir.

Olumlu Yönleri:

• Yakıt Verimliliği: Özellikle şehir içi trafikte düşük hızlarda elektrik motorunu kullanarak yakıt tüketimini azaltır.
• Çevreye Duyarlı: Düşük emisyonlu ve daha az fosil yakıt tüketir.
• Menzi̇l: İçten yanmalı motor sayesinde daha uzun menzillere ulaşabilirler.

Olumsuz Yönleri:

• Karmaşıklık: İki farklı motor sistemini barındırdığı için daha karmaşıktır ve bakım maliyetleri daha yüksek olabilir.
• Ağırlık: Ekstra batarya ve motor, aracın ağırlığını artırarak performansı olumsuz etkileyebilir.

 

Hidrojen Yakıtlı Araçlar

Tarihçe: Hidrojen yakıt hücreleri, 1960'larda uzay programlarında kullanılmıştır. Otomotiv sektöründe ise 21. yüzyılın başlarından itibaren daha fazla ilgi görmeye başladı. Toyota Mirai gibi modeller, hidrojen teknolojisinin önde gelen örneklerindendir.

Olumlu Yönleri:

• Hızlı Yakıt Doldurma: Hidrojen dolumu, benzin veya dizel doldurmak kadar hızlıdır.
• Uzun Menzil: Bir depo hidrojenle uzun mesafeler kat edilebilir.
• Sıfır Emisyon: Sadece su buharı emisyonu ile son derece çevre dostudur.

Olumsuz Yönleri:

• Altyapı Eksikliği: Hidrojen dolum istasyonları çok sınırlıdır.
• Maliyet: Hidrojen üretimi ve depolanması halen oldukça maliyetlidir.
• Güvenlik: Hidrojen son derece yanıcı bir gaz olduğundan güvenlik önlemleri sıkı olmalıdır.

Sonuç: Hangi Teknoloji En İyisi?

Her üç teknolojinin de kendine özgü avantajları ve dezavantajları bulunuyor. Ancak, çevre dostu ve sürdürülebilir bir gelecek için en umut verici teknolojinin elektrikli araçlar olduğunu söylemek mümkün. Batarya teknolojilerindeki hızlı ilerlemeler ve artan şarj altyapısı, elektrikli araçları her geçen gün daha cazip hale getiriyor.

Sebebi: Elektrikli araçlar, sıfır emisyon ile çevre dostu bir alternatif sunarken, işletme maliyetlerinin düşük olması ve bakım ihtiyaçlarının az olması kullanıcılar için ekonomik avantajlar sağlar. Ayrıca, yenilenebilir enerji kaynakları ile şarj edilebilmeleri, fosil yakıt bağımlılığını azaltarak daha sürdürülebilir bir enerji geleceği oluşturur.

Sonuç olarak, bireysel ihtiyaçlara ve kullanım alanlarına göre seçim yapmanız gerekse de, genel anlamda elektrikli araçların geleceğin teknolojisi olduğu söylenebilir. Hibrit ve hidrojen yakıtlı araçlar da belirli koşullarda cazip seçenekler sunabilir, ancak uzun vadede elektrikli araçların liderliği ele geçirmesi muhtemeldir.

Yukarıdaki yazı yapay zeka ile yazıldı. Benim şahsi görüşüm geleceğin Hidrojen Yakıtlı Araçlar olması yönünde çünkü elektrikli araçlar çevre dostu yalanının patlayacağı gibi garip düşüncelerim var…

iPhone’da iOS 17’de Kişi Posteri Nasıl Kapatılır?

iOS 17’de Kişi Posteri özelliğini devre dışı bırakmak mı istiyorsunuz? İşte nasıl yapılır adımları takip edin. iOS 17 ile gelen Kişi Posteri (Contact Poster) özelliği oldu. Ancak herkes bu özelliği sürekli kullanmak istemeyebilirsiniz.

Kişi Posteri Nedir?

iOS 17 ile gelen Kişi Posteri, arama sırasında karşı tarafa arayan kimliğinin gösterilen özelleştirilmiş bir görüntüsüdür.. Kullanıcılar, arama kimliklerini kişiselleştirerek arama yaptıklarında karşı tarafın ekranında görünmesini istedikleri bir görsel seçebilirler. Bu görsel, bir fotoğraf, Memoji veya başka bir resim olabilir. Ayrıca, isim ve yazı tipi gibi detaylar da özelleştirilebilirsiniz.

Peki Kişi Posteri Nasıl Devre Dışı Bırakılır?

1. Telefon Uygulamasını Açın: iPhone’unuzda Telefon uygulamasını açın.
2. Düzenle’ye Dokunun: Uygulamanın ana ekranında sol üst köşede bulunan ‘Düzenle’ seçeneğine dokunun.
3. İsim Kartınıza Dokunun: Düzenle’ye dokunduktan sonra, profilinizin üst kısmında yer alan isim kartınıza dokunun.
4. Devre Dışı Bırakma Seçenekleri:
• Bilinmeyen Numaralar İçin: ‘Yalnızca kişiler’ seçeneğini aktif hale getirin. Bu, sadece rehberinizde kayıtlı olmayan numaralardan yapılan aramalarda Kişi Posteri özelliğini devre dışı bırakır.
• Herkes İçin: ‘Ad ve Fotoğraf Paylaşımı’ seçeneğini kapatın. Bu, tüm aramalarda kişisel görselinizin ve isminizin karşı tarafa gösterilmemesini sağlar.
5. Ayarları Kaydedin: Değişiklikleri kaydetmek için sağ üst köşede bulunan ‘Bitti’ seçeneğine dokunun.

Bu adımları izleyerek, Kişi Posteri özelliğini ihtiyaçlarınıza göre kolayca yönetebilirsiniz.

Neden Devre Dışı Bırakmalısınız?

Kişi Posteri eğlenceli bir özellik olabilir, ancak gizlilik kaygıları veya iş aramalarında kişisel bir görselin paylaşılmasını istememe gibi nedenlerle devre dışı bırakmak isteyebilirsiniz. Apple, kullanıcılarına bu özelliği yönetme esnekliği sağlayarak, kişisel tercihlerinize göre ayar yapabilmenize olanak tanır.

Bu rehberle, iOS 17’de Kişi Posteri özelliğini nasıl devre dışı bırakacağınızı öğrendiniz. Apple, kullanıcılarına hem yaratıcılıklarını ifade etme hem de gizliliklerini koruma imkanı sunuyor.

  

Pano geçmişinden kopyalama nasıl yapılır?

1- Kopyalamak istediğiniz metni seçin ve Ctrl+C tuşlarına basın

2- İsteğe bağlı olarak, kullanmak istediğiniz tüm öğeleri kopyalayana kadar 1. adımı yineleyin.

3- Kopyala yaptığınız öğeleri yapıştırmak istediğiniz yere gelin ve Windows+V tuşuna basın.

4- Daha önce Ctrl+C tuşları ile kopyalama panosuna aldığınız farklı öğelerden istediğinizi istediğiniz yere yapıştırabilirsiniz. Böylece farklı bölümlerden kopyaladığınız bilgileri defalarca aynı işlemi yapmak zorunda kalmazsınız.

Crowdstrike güncellemesinde BSOD hatası

CrowdStrike'in bilinen büyük bir güvenlik yazılımı olmasına rağmen, bu son güncelleme pek çok Windows sistemini etkiledi. Mavi ekran hatası nedeniyle pek çok işletmede windows sunucu ve istemcilerin verilere erişim sorunu yaşadı ve iş akışları aksadı.

Bu durumun ardından CrowdStrike tarafında hata kabul edildi konuyla ilgili henüz resmi bir çözüm sunulmadı, CrowdStrike'ın yakın zamanda yeni bir düzeltme veya açıklama yayınlayacağı bekleniyor. Etkilenen kullanıcılar çeşitli alternatif çözümler aramaya başladı. Bunlardan bir tanesini aşağıda belirtiyor olacağım.

Bilgisayarınızı safe modda açın csagent.sys dosyasını rename edin ve sisteminizi boot edin.

Path: C:\Windows\system32\drivers\CrowdStrike\csagent.sys

“0x80070643” Güncelleme Hatasını Giderme KB5028997

“0x80070643” Güncelleme Hatası Giderme

KB5028997: WinRE güncelleştirme hatasını giderme

reagentc /info -WindowsRE yerine belirle

reagentc /disable -WinRE'yi devre dışı bırak

diskpart -İşletim sistemini küçültmek için

list disk -Disk listele

sel disk -<OS disk index>Bu, WinRE ile aynı disk dizini olmalıdır.

sel part -<WinRE partition index> seçin

delete partition override -WinRE bölümünü silin

list part -Disk listele

sel part -İşletim sistemi bölümünü seçin

shrink desired=250 minimum=250 -Yeni alan oluşturma çalıştırma

İlk olarak, disk bölümleme stilinin bir GUID Bölümleme Tablosu (GPT) veya bir Ana Önyükleme Kaydı (MBR) olup olmadığını kontrol edin.  Bunu yapmak için list diskçalıştırın. "Gpt" sütununda bir yıldız karakteri (*) olup olmadığını kontrol edin.  Bir yıldız karakteri (*) varsa, sürücü GPT'dir. Aksi takdirde, sürücü MBR'dir.

Diskiniz GPT ise

---------------------------------

create partition primary id=de94bba4-06d1-4d40-a16a-bfd50179d6ac -komutunu çalıştırın 

gpt attributes =0x8000000000000001 -komutunu çalıştırın 

set id=27 -Diskiniz MBR ise çalıştırın

Diskiniz MBR ise 

---------------------------------

set id=27 -Komutunu çalıştırın

list vol -WinRE bölümünün oluşturulduğunu onaylamak için 

exit -Diskpart'tan çıkmak için 

reagentc /enable -WinRE'yi yeniden etkinleştirmek için 

Kaynak:

https://support.microsoft.com/tr-tr/topic/kb5028997-winre-g%C3%BCncelle%C5%9Ftirmesini-y%C3%BCklemek-i%C3%A7in-b%C3%B6l%C3%BCm%C3%BCn%C3%BCz%C3%BC-el-ile-yeniden-boyutland%C4%B1rma-y%C3%B6nergeleri-400faa27-9343-461c-ada9-24c8229763bf