CCL

Összesen 88 találat.
#/oldal:
Részletezés:
Rendezés:

1.

001-es BibID:BIBFORM093074
035-os BibID:(Scopus)85101242423
Első szerző:Aldabbas, Ashraf Khaled Abd Elkareem (informatikus)
Cím:Cassini-Huygens mission images classification framework by deep learning advanced approach / Ashraf AlDabbas, Zoltan Gal
Dátum:2021
ISSN:2088-8708 2722-2578
Megjegyzések:Developing a deep learning (DL) model for image classification commonly demands a crucial architecture organization. Planetary expeditions produce a massive quantity of data and images. However, manually analyzing and classifying flight missions image databases with hundreds of thousands of images is ungainly and yield weak accuracy. In this paper, we speculate an essential topic related to the classification of remotely sensed images, in which the process of feature coding and extraction are decisive procedures. Diverse feature extraction techniques are intended to stimulate a discriminative image classifier. Features extraction is the primary engagement in raw data processing with the purpose of data classification; when it comes across the task of analysis of vast and varied data, these kinds of tasks are considered as time-consuming and hard to be treated with. Most of these classifiers are either, in principle, quite intricate or virtually unattainable to calculate for massive datasets. Stimulated by this perception, we put forward a straightforward, efficient classifier based on feature extraction by analyzing the cell of tensors via layered MapReduce framework beside meta-learning LSTM followed by a SoftMax classifier. Experiment results show that the provided model attains a classification accuracy of 96.7%, which makes the provided model quite valid for diverse image databases with varying sizes.
Tárgyszavak:Műszaki tudományok Informatikai tudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
Deep learning
Machine learning
Meta-learning
Remote sensing datasets
Saturn images classification
Megjelenés:International Journal of Electrical and Computer Engineering. - 11 : 3 (2021), p. 2457-2466. -
További szerzők:Gál Zoltán (1966-) (informatikus)
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

2.

001-es BibID:BIBFORM092439
035-os BibID:(WoS)000631194900001 (Scopus)85102656412
Első szerző:Aldabbas, Ashraf Khaled Abd Elkareem (informatikus)
Cím:Deep Learning-Based Approach for Detecting Trajectory Modifications of Cassini-Huygens Spacecraft / Ashraf Aldabbas, Zoltan Gal, Khawaja Moyeezullah Ghori, Muhammad Imran, Muhammad Shoaib
Dátum:2021
ISSN:2169-3536
Megjegyzések:There were necessary trajectory modifications of Cassini spacecraft during its last 14 years movement cycle of the interplanetary research project. In the scale 1.3 hour of signal propagation time and 1.4-billion-kilometer size of Earth-Cassini channel, complex event detection in the orbit modifications requires special investigation and analysis of the collected big data. The technologies for space exploration warrant a high standard of nuanced and detailed research. The Cassini mission has accumulated quite huge volumes of science records. This generated a curiosity derives mainly from a need to use machine learning to analyze deep space missions. For energy saving considerations, the communication between the Earth and Cassini was executed in non-periodic mode. This paper provides a sophisticated in-depth learning approach for detecting Cassini spacecraft trajectory modifications in post-processing mode. The proposed model utilizes the ability of Long Short Term Memory (LSTM) neural networks for drawing out useful data and learning the time series inner data pattern, along with the forcefulness of LSTM layers for distinguishing dependencies among the long-short term. Our research study exploited the statistical rates, Matthews correlation coefficient, and F1 score to evaluate our models. We carried out multiple tests and evaluated the provided approach against several advanced models. The preparatory analysis showed that exploiting the LSTM layer provides a notable boost in rising the detection process performance. The proposed model achieved a number of 232 trajectory modification detections with 99.98% accuracy among the last 13.35 years of the Cassini spacecraft life.
Tárgyszavak:Műszaki tudományok Informatikai tudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
Cassini-Huygens interplanetary project
complex event
sensory data
big data
neural network
pattern processing
knowledge representation
Megjelenés:IEEE Access. - 9 (2021), p. 39111-39125. -
További szerzők:Gál Zoltán (1966-) (informatikus) Ghori, Khawaja Moyeezullah (1982-) (informatikus) Imran, Muhammad (1981-) (informatikus) Shoaib Muhammad (1971-) (mérnök, informatikus)
Pályázati támogatás:FIKP-20428-3/2018/FEKUTSTRAT
FIKP
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

3.

001-es BibID:BIBFORM090755
035-os BibID:(cikkazonosító)815 (Scopus)85099862943 (WOS)000610903800001
Első szerző:Almusawi, Husam Abdulkareem (mérnök)
Cím:Design and Development of Continuous Passive Motion (CPM) for Fingers and Wrist Grounded-Exoskeleton Rehabilitation System / Husam Almusawi, Géza Husi
Dátum:2021
ISSN:2076-3417
Megjegyzések:Impairments of fingers, wrist, and hand forearm result in significant hand movement deficiencies and daily task performance. Most of the existing rehabilitation assistive robots mainly focus on either the wrist training or fingers, and they are limiting the natural motion; many mechanical parts associated with the patient's arms, heavy and expensive. This paper presented the design and development of a new, cost-efficient Finger and wrist rehabilitation mechatronics system (FWRMS) suitable for either hand right or left. The proposed machine aimed to present a solution to guide individuals with severe difficulties in their everyday routines for people suffering from a stroke or other motor diseases by actuating seven joints motions and providing them repeatable Continuous Passive Motion (CPM). FWRMS approach uses a combination of; grounded-exoskeleton structure to provide the desired displacement to the hand's four fingers flexion/extension (F/E) driven by an indirect feed drive mechanism by adopting a leading screw and nut transmission; and an end-effector structure to provide angular velocity to the wrist flexion/ extension (F/E), wrist radial/ulnar deviation (R/U), and forearm supination/pronation (S/P) driven by a rotational motion mechanism. We employed a single dual-sided actuator to power both mechanisms. Additionally, this article presents the implementation of a portable embedded controller. Moreover, this paper addressed preliminary experimental testing and evaluation process. The conducted test results of the FWRMS robot achieved the required design characteristics and executed the motion needed for the continuous passive motion rehabilitation and provide stable trajectories guidance by following the natural range of motion (ROM) and a functional workspace of the targeted joints comfortably for all trainable movements by FWRMS.
Tárgyszavak:Műszaki tudományok Informatikai tudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
hand recovery
rehabilitation robotics
stroke
indirect drive system
grounded-exoskeleton
continuous passive motion (CPM)
wrist rehabilitation
assistive technologies
Megjelenés:Applied Sciences-Basel. - 11 : 2 (2021), p. 1-23. -
További szerzők:Husi Géza (1962-) (gépészmérnök, mechatronikai mérnök, számítógépes tervezőmérnök)
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

4.

001-es BibID:BIBFORM115172
035-os BibID:(Scopus)85111923480 (Cikkazonosító)062020
Első szerző:Alwani, Abduljalil
Cím:An Upgraded Design of High-Performance Dual-Band Metal Strip Antenna / Abduljalil Alwani, Mohammad Sadek Mokaied, Ahmad Zakaria Ahmad, Mohamed Kassab, V Nithya
Dátum:2021
ISSN:1742-6588 1742-6596
Megjegyzések:This paper presents an analytical study and an upgrade of reference metal-strip antenna for laptop applications. In recent years, the laptop industry has seen a trend towards more compact designs. This orientation posed new limitations to both designers and manufacturers. Thus, the volume allocated to the internal antenna must be reduced. The results demonstrated in this proposal were obtained through a comprehensive study of the reference design dimensions.
Tárgyszavak:Műszaki tudományok Informatikai tudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
Antenna
Dual-Band Metal Strip
efficiency
radiation
Wide bands
Megjelenés:Journal of Physics Conference Series. - 1964 : 6 (2021), p. 1-8. -
További szerzők:Mokaied, Mohammad Sadek (informatika) Ahmad, Ahmad Zakaria Kassab, Mohamed Nithya, V
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

5.

001-es BibID:BIBFORM094813
035-os BibID:(Scopus)85107399430
Első szerző:Al-Zaidi, Mustafa Majid Hayder (informatikus)
Cím:Trip planning algorithm for gtfs data with nosql structure to improve the performance / Mustafa Alzaidi, Anikó Vágner
Dátum:2021
ISSN:1992-8645 1817-3195
Tárgyszavak:Műszaki tudományok Informatikai tudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
Megjelenés:Journal of Theoretical and Applied Information Technology. - 99 : 10 (2021), p. 2290-2300. -
További szerzők:Vágner Anikó (1978-) (informatikus)
Pályázati támogatás:EFOP-3.6.1-16-2016-00022
EFOP
Internet cím:Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

6.

001-es BibID:BIBFORM097417
035-os BibID:(scopus)85117885306 (wos)000714046600001
Első szerző:Arany Petra (gyógyszerész)
Cím:Manufacturing and Examination of Vaginal Drug Delivery System by FDM 3D Printing / Petra Arany, Ildikó Papp, Marianna Zichar, Géza Regdon Jr., Mónika Béres, Melinda Szalóki, Renátó Kovács, Pálma Fehér, Zoltán Ujhelyi, Miklós Vecsernyés, Ildikó Bácskay
Dátum:2021
ISSN:1999-4923
Tárgyszavak:Orvostudományok Gyógyszerészeti tudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
Megjelenés:Pharmaceutics. - 13 : 10 (2021), p. 1-20. -
További szerzők:Papp Ildikó (1971-) (matematika, informatika, ábrázoló geometria szakos tanár) Bodroginé Zichar Marianna (1971-) (informatikus, matematikus) Regdon Géza Jr. Béres Mónika (1982-) (képalkotó diagnoszta, eü. mérnökinformatikus) Szalóki Melinda (1981-) (vegyész) Kovács Renátó László (1987-) (molekuláris biológus) Fehér Pálma (1976-) (gyógyszerész) Ujhelyi Zoltán (1984-) (gyógyszerész) Vecsernyés Miklós (1959-) (gyógyszertechnológus, endokrinológus) Bácskay Ildikó (1969-) (gyógyszerész, gyógyszertechnológus)
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

7.

001-es BibID:BIBFORM095567
035-os BibID:(cikkazonosító)852 (WoS)000676479300001 (Scopus)85109815317
Első szerző:Aszalós László (matematikus)
Cím:Decompose Boolean Matrices with Correlation Clustering / László Aszalós
Dátum:2021
ISSN:1099-4300
Megjegyzések:One of the tasks of data science is the decomposition of large matrices in order to understand their structures. A special case of this is when we decompose relations, i.e., logical matrices. In this paper, we present a method based on the similarity of rows and columns, which uses correlation clustering to cluster the rows and columns of the matrix, facilitating the visualization of the relation by rearranging the rows and columns. In this article, we compare our method with Gunther Schmidt's problems and solutions. Our method produces the original solutions by selecting its parameters from a small set. However, with other parameters, it provides solutions with even lower entropy.
Tárgyszavak:Műszaki tudományok Informatikai tudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
matrix decomposition
correlation clustering
similarity
Megjelenés:Entropy. - 23 : 7 (2021), p. 1-12. -
Pályázati támogatás:EFOP-3.6.3-VEKOP-16-2017-00002
EFOP
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

8.

001-es BibID:BIBFORM098704
035-os BibID:(cikkazonosító)5652 (WoS)000723448300001 (Scopus)85118861202
Első szerző:Bankó Csaba (molekuláris biológus)
Cím:Isocyanide Substitution in Acridine Orange Shifts DNA Damage-Mediated Phototoxicity to Permeabilization of the Lysosomal Membrane in Cancer Cells / Bankó Csaba, Nagy Zsolt László, Nagy Miklós, Szemán-Nagy Gábor György, Rebenku István, Imre László, Tiba Attila, Hajdu András, Szöllősi János, Kéki Sándor, Bacso Zsolt
Dátum:2021
ISSN:2072-6694
Megjegyzések:Aside from tissue cell renewal, tumor cells are also produced every day. In ordinary conditions, immunologically controlled cell death mechanisms limit cancer development. There are several cell death processes used for how normal and tumor cells are eliminated at the end of their lifespan. In cancer therapy, cells dying via immunological death are more efficiently eradicated than cells dying by classical apoptosis. Photodynamic treatments with some photosensitizers target lysosomes. Lysosomal death diverts apoptosis to the immunologically more pertinent necrosis-like death pathways. Acridine orange (AO), a well-known photosensitizer, targets lysosomes as well. We have synthesized a new compound abbreviated as DM, a modified AO, and examined details of intracellular processes leading to photodynamic cell death. We have proven that DM targets lysosomes better than AO. Remarkably, with DM, we could visualize an abrupt nuclear DNA release from cells during the photodynamic process. Our work highlights which cellular events may enhance immunological cell death.
Tárgyszavak:Orvostudományok Elméleti orvostudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
Megjelenés:Cancers. - 13 : 22 (2021), p. 1-24. -
További szerzők:Nagy Zsolt László (1989-) (gyógyszerész) Nagy Miklós (1976-) (vegyész) Szemán-Nagy Gábor (1975-) (biológia tanár-molekuláris biológus) Rebenku István Imre László (1979-) (biológus) Tiba Attila (1990-) (informatikus, matematikus) Hajdu András (1973-) (matematikus, informatikus) Szöllősi János (1953-) (biofizikus) Kéki Sándor (1964-) (polimer kémikus) Bacsó Zsolt (1963-) (biofizikus)
Pályázati támogatás:GINOP-2.3.2-15-2016-00041
GINOP
GINOP 2.3.4- 15-2020-00008
GINOP
K-132685
Egyéb
FIKP-20428-3/2018/FEKUTSTRAT
Egyéb
EFOP-3.6.3-VEKOP-16-2017-00009
EFOP
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

9.

001-es BibID:BIBFORM087360
035-os BibID:(WoS)000545899300003 (Scopus)85087622962
Első szerző:Baran Ágnes (matematikus)
Cím:Machine learning for total cloud cover prediction / Ágnes Baran, Sebastian Lerch, Mehrez El Ayari, Sándor Baran
Dátum:2021
ISSN:0941-0643 1433-3058
Megjegyzések:Accurate and reliable forecasting of total cloud cover (TCC) is vital for many areas such as astronomy, energy demand and production, or agriculture. Most meteorological centres issue ensemble forecasts of TCC; however, these forecasts are often uncalibrated and exhibit worse forecast skill than ensemble forecasts of other weather variables. Hence, some form of post-processing is strongly required to improve predictive performance. As TCC observations are usually reported on a discrete scale taking just nine different values called oktas, statistical calibration of TCC ensemble forecasts can be considered a classification problem with outputs given by the probabilities of the oktas. This is a classical area where machine learning methods are applied. We investigate the performance of post-processing using multilayer perceptron (MLP) neural networks, gradient boosting machines (GBM) and random forest (RF) methods. Based on the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts global TCC ensemble forecasts for 2002-2014, we compare these approaches with the proportional odds logistic regression (POLR) and multiclass logistic regression (MLR) models, as well as the raw TCC ensemble forecasts. We further assess whether improvements in forecast skill can be obtained by incorporating ensemble forecasts of precipitation as additional predictor. Compared to the raw ensemble, all calibration methods result in a significant improvement in forecast skill. RF models provide the smallest increase in predictive performance, while MLP, POLR and GBM approaches perform best. The use of precipitation forecast data leads to further improvements in forecast skill, and except for very short lead times the extended MLP model shows the best overall performance.
Tárgyszavak:Műszaki tudományok Informatikai tudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
Megjelenés:Neural Computing & Applications. - 33 (2021), p. 2605-2620. -
További szerzők:Lerch, Sebastian (1986-) (matematikus) El Ayari, Mehrez (1989-) (informatikus) Baran Sándor (1973-) (matematikus, informatikus)
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

10.

001-es BibID:BIBFORM099149
035-os BibID:(WoS)000729992100005 (Scopus)85122968020
Első szerző:Baran Sándor (matematikus, informatikus)
Cím:Calibration of wind speed ensemble forecasts for power generation / Baran Sándor, Baran Ágnes
Dátum:2021
ISSN:0324-6329
Tárgyszavak:Természettudományok Matematika- és számítástudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény hazai lapban
folyóiratcikk
Megjelenés:Időjárás. - 125 : 4 (2021), p. 609-624. -
További szerzők:Baran Ágnes (1972-) (matematikus)
Pályázati támogatás:NKFIH NN125679
Egyéb
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

11.

001-es BibID:BIBFORM093078
035-os BibID:(cikkazonosító)e2678 (WoS)000636231200001 (Scopus)85109392935
Első szerző:Baran Sándor (matematikus, informatikus)
Cím:Truncated generalized extreme value distribution-based ensemble model output statistics model for calibration of wind speed ensemble forecasts / Sándor Baran, Patrícia Szokol, Marianna Szabó
Dátum:2021
ISSN:1180-4009
Tárgyszavak:Természettudományok Matematika- és számítástudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
Megjelenés:Environmetrics. - 32 : 6 (2021), p. 1-24. -
További szerzők:Szokol Patrícia (1986-) (alkalmazott matematikus) Szabó Marianna (1995-) (programtervező informatikus)
Pályázati támogatás:EFOP-3.6.1-16-2016-00022
EFOP
EFOP-3.6.2-16-2017-00015
EFOP
NKFIH NN125679
Egyéb
ÚNKP-19-3
Egyéb
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

12.

001-es BibID:BIBFORM119873
035-os BibID:(Scopus)85107354501 (WOS)000656938500003
Első szerző:Barczy Mátyás (matematikus)
Cím:Limit theorems for Bajraktarevic and Cauchy quotient means of independent identically distributed random variables / Mátyás Barczy, Pál Burai
Dátum:2021
ISSN:0001-9054 1420-8903
Megjegyzések:We derive strong laws of large numbers and central limit theorems for Bajraktarevic, Gini and exponential- (also called Beta-type) and logarithmic Cauchy quotient means of independent identically distributed (i.i.d.) random variables. The exponential- and logarithmic Cauchy quotient means of a sequence of i.i.d. random variables behave asymptotically normal with the usual square root scaling just like the geometric means of the given random variables. Somewhat surprisingly, the multiplicative Cauchy quotient means of i.i.d. random variables behave asymptotically in a rather different way: in order to get a non-trivial normal limit distribution a time dependent centering is needed.
Tárgyszavak:Műszaki tudományok Informatikai tudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
Bajraktarevic mean
Beta-type mean
Cauchy quotient means
Central limit theorem
Delta method
Gini mean
Megjelenés:Aequationes Mathematicae. - 96 : 2 (2021), p. 279-305. -
További szerzők:Burai Pál (1974-) (matematikus)
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Rekordok letöltése1 2 3 4 5 6 7 8 
Corvina könyvtári katalógus v8.2.27 © 2023 Monguz kft. Minden jog fenntartva.