Találati lista | Tudóstér

001-es BibID:	BIBFORM136558
Első szerző:	Gao, Shan
Cím:	Reliability evaluation and optimization for a redundant repairable cluster computing system / Gao, Shan; Do, Tien Van; Hajdú, András; Bérczes, Tamás; Wang, Jinting
Dátum:	2026
ISSN:	0951-8320
Megjegyzések:	This paper proposes a model for evaluating the reliability of cluster computing systems composed of failure-prone nodes, a primary repair unit, and a backup repair facility. The backup facility remains unactivated when no nodes have failed. It is activated immediately if either: (1) the repair time for a failed node at the primary facility exceeds a predefined threshold, or (2) the number of failed nodes surpasses a separate threshold. Once activated, the backup facility operates continuously until all failed nodes are restored. We first derive transient-state reliability measures using a Markov process framework. Building on solutions to second-order linear homogeneous variable-coefficient difference equations, we obtain closed-form expressions for the system`s steady-state distribution and derive associated steady-state reliability and performance metrics. Subsequently, leveraging phase-type distribution properties, we formulate expressions for the system`s reliability function and mean time to first failure (MTTFF). Finally, sensitivity analyses demonstrate the necessity and effectiveness of backup repair facilities. We further address a cost-effectiveness optimization problem subject to steady-state availability constraint. The proposed modeling approach applies to diverse repairable redundant systems requiring fault tolerance and backup mechanisms-such as modern data centers, edge computing deployments, and high-availability network infrastructures.
Tárgyszavak:	Műszaki tudományok Informatikai tudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban folyóiratcikk Cluster computing system Reliability Backup repair facility (T,M) policy Cost-benefit optimization
Megjelenés:	Reliability Engineering & System Safety. - 272 : 3 (2026), p. 1-18
További szerzők:	Do, Tien Van Hajdu András (1973-) (matematikus, informatikus) Bérczes Tamás (1975-) (informatikus) Wang, Jinting (1965-) (matematikus informatikus)
Pályázati támogatás:	K-138208 OTKA
Internet cím:	Szerző által megadott URL DOI Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Saját polcon:

001-es BibID:	BIBFORM095980
035-os BibID:	(Scopus)85111962776
Első szerző:	Kolozsvári László Róbert (háziorvos)
Cím:	Predicting the epidemic curve of the coronavirus (SARS-CoV-2) disease (COVID-19) using artificial intelligence : an application on the first and second waves / Laszló Róbert Kolozsvári, Tamás Bérczes, András Hajdu, Rudolf Gesztelyi, Attila Tiba, Imre Varga, Ala'a B. Al-Tammemi, Gergő József Szöllősi, Szilvia Harsányi, Szabolcs Garbóczy, Judit Zsuga
Dátum:	2021
ISSN:	2352-9148
Tárgyszavak:	Orvostudományok Egészségtudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban folyóiratcikk COVID-19 SARS-CoV-2 artificial intelligence
Megjelenés:	Informatics in Medicine Unlocked. - 25 (2021), p. 1-13. -
További szerzők:	Bérczes Tamás (1975-) (informatikus) Hajdu András (1973-) (matematikus, informatikus) Gesztelyi Rudolf (1969-) (kísérletes farmakológus) Tiba Attila (1990-) (informatikus, matematikus) Varga Imre (1979-) (fizikus, informatikus) Al-Tammemi, Ala'a B. (1988-) (PhD hallgató) Szőllősi Gergő József (1991-) (népegészségügyi ellenőr, népegészségügyi szakember) Kolozsváriné Harsányi Szilvia (1983-) (okleveles egészségpolitikai szakértő) Garbóczy Szabolcs (1989-) Zsuga Judit (1973-) (neurológus, pszichoterapeuta, egészségügyi szakmanager)
Internet cím:	Szerző által megadott URL DOI Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Saját polcon: