CCL

Összesen 6 találat.
#/oldal:
Részletezés:
Rendezés:

1.

001-es BibID:BIBFORM095440
Első szerző:Botos Szilvia (gazdasági agrármérnök)
Cím:Improving Food Consciousness - Opportunities of Smartphone Apps to Access Food Information / Botos Szilvia, Tóth Mihály, Szilágyi Róbert
Dátum:2021
ISSN:2061-862X
Tárgyszavak:Társadalomtudományok Gazdálkodás- és szervezéstudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény hazai lapban
folyóiratcikk
Megjelenés:Journal of Agricultural Informatics. - 12 : 1 (2021), p. 1-12. -
További szerzők:Tóth Mihály (1992-) (informatikus agrármérnök) Szilágyi Róbert (1978-) (gazdasági agrármérnök)
Pályázati támogatás:EFOP-3.6.1-16-2016-00022
EFOP
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

2.

001-es BibID:BIBFORM087208
Első szerző:Botos Szilvia (gazdasági agrármérnök)
Cím:Digitalized business processes : assessment and opportunities of Hungarian agri-food companies / Botos Szilvia, Szilágyi Róbert, Tóth Mihály, Ráthonyi Gergely, Felföldi János
Dátum:2020
ISSN:2061-862X
Tárgyszavak:Társadalomtudományok Gazdálkodás- és szervezéstudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény hazai lapban
folyóiratcikk
Megjelenés:Journal of Agricultural Informatics. - 11 : 1 (2020), p. 34-44. -
További szerzők:Szilágyi Róbert (1978-) (gazdasági agrármérnök) Tóth Mihály (1992-) (informatikus agrármérnök) Ráthonyi Gergely Gábor (1985-) (informatikus agrármérnök) Felföldi János (1968-2024) (mérnök-közgazdász)
Pályázati támogatás:EFOP-3.6.1-16-2016-00022
EFOP
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

3.

001-es BibID:BIBFORM118738
Első szerző:Szilágyi Róbert (gazdasági agrármérnök)
Cím:Use of LLM for SMEs, opportunities and challenges / Róbert Szilágyi, Mihály Tóth
Dátum:2024
ISSN:2061-862X
Megjegyzések:AI (Artificial Intelligence) and large language models such as GPT (Generative Pre- trained Transformer) have brought rapid and profound changes in the field of companies and the economy. These technologies offer new opportunities in automation, data-driven decision making, and customer service that can have a significant impact on companies' competitiveness and economic growth. At the same time, it is important to understand that the general application of GPT and AI alone does not guarantee a company's competitive advantage. There are many factors to consider, and the pros and cons must be weighed carefully. Ethical and legal issues such as data protection and non-discrimination are critical. In addition, adapting to technological development and a changing environment is key to long-term success. In this paper, the importance of corporate application of GPT and MI, advantages and disadvantages, ethical and legal aspects, challenges of regulation and development, as well as the importance of cooperation and training are reviewed. Pursuing reasonable and responsible use can enable companies and the economy to improve competitiveness while protecting society and the rights of individuals. The first part of this paper introduces the Generative Pre-Trained Transformer (GPT) and some key concepts related to ChatGPT. In the second part, the effects, opportunities, and limitations of GPT on businesses follow.
Tárgyszavak:Társadalomtudományok Gazdálkodás- és szervezéstudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény hazai lapban
folyóiratcikk
digitization
AI
LLM
ChatGPT
Megjelenés:Journal of Agricultural Informatics. - 14 : 2 (2024), p. 10-18. -
További szerzők:Tóth Mihály (1992-) (informatikus agrármérnök)
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

4.

001-es BibID:BIBFORM082156
Első szerző:Szilágyi Róbert (gazdasági agrármérnök)
Cím:Development of an open source agricultural mobile data collector system / Szilágyi Róbert, Tóth Mihály
Dátum:2015
ISSN:2061-862X
Megjegyzések:The information is important in every decision area. The Big Data philosophy lead to collect every possible data. Nowadays these applications are more and more successful in the following agricultural areas: different parts of food industry, extension services, precision agriculture. While studying the use of these new ICT technologies can be concluded that different types of services offer different possibilities. Firstly we compared the possible mainboards and sensors. General information about the existing mobile main boards. We compared the Atmel AVR, the Raspberry PI and the LEGO Mindstorms NXT. We choosed the Arduino system board. We described the main system architecture and connection possibilites. We found the temperature sensor widely useable. The software was also briefly mentioned. We can say there are several advantages of the Arduino. The whole system can be upgradeable, and there are several Arduino based mainboards and sensors too. Nowadays the block programming support are increasing (etc. MIT Appinventor), but there are disadvantages too. The system has several limitation: the number of the connected sensor, the connection type, the system energy supply, the data loss, the creation of user friendly interface and the system failure tolerability.
Tárgyszavak:Műszaki tudományok Agrárműszaki tudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény hazai lapban
folyóiratcikk
Data collection
system development
mainboard
sensor
Megjelenés:Journal of Agricultural Informatics. - 6 : 2 (2015), p. 54-61. -
További szerzők:Tóth Mihály (1992-) (informatikus agrármérnök)
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

5.

001-es BibID:BIBFORM070085
Első szerző:Szilágyi Róbert (gazdasági agrármérnök)
Cím:Development and testing experiences of a management supporting data acquisition system / Róbert Szilágyi, Mihály Tóth
Dátum:2017
ISSN:2061-862X
Megjegyzések:The growing food demand and decreasing size of the rural areas require striving for optimal results of production. To achieve this, we can use decision support systems. The critical point of the application is the availability of proper quantity and quality data set. The data source can be developed using a statistical database, using a database created by conventional management application and the measurement databases, created by data acquisition systems. The use of this systems can be helpful, if constant data is required about measurable factors which can influence the result directly or indirectly. As the result of this paper, a modular data acquisition system is developed, which consists of six modules, including the control module, user interface module, sensor modules, external device controller module, communication module and wireless module. The modular system is considered to maintain cost effectivity and response to the application needs. To support the mentioned system, a desktop application, a web application, and a measurement database is also developed. The desktop application is able to manage the system and provide data query or visualized data. The test of the system is performed in a small greenhouse environment. The experience, gained during this test helped to form further development opportunities.
Tárgyszavak:Társadalomtudományok Gazdálkodás- és szervezéstudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény hazai lapban
data acquisition
sensor network
IoT
modular system
Megjelenés:Journal of Agricultural Informatics = Agrárinformatika folyóirat. - 8 : 2 (2017), p. 55-70. -
További szerzők:Tóth Mihály (1992-) (informatikus agrármérnök)
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

6.

001-es BibID:BIBFORM083432
Első szerző:Tóth Mihály (informatikus agrármérnök)
Cím:Computer vision in agriculture, application development using open source tools and systems / Tóth Mihály, Dér Dániel, Borbásné Botos Szilvia, Szilágyi Róbert
Dátum:2019
ISSN:2061-862X
Tárgyszavak:Műszaki tudományok Agrárműszaki tudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény hazai lapban
folyóiratcikk
Megjelenés:Journal of Agricultural Informatics. - 10 : 2 (2019). -
További szerzők:Dér Dániel Botos Szilvia (1986-) (gazdasági agrármérnök) Szilágyi Róbert (1978-) (gazdasági agrármérnök)
Pályázati támogatás:EFOP-3.6.1-16-2016-00022
EFOP
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Rekordok letöltése1