Magyar
Toggle navigation
Tudóstér
Magyar
Tudóstér
Keresés
Egyszerű keresés
Összetett keresés
CCL keresés
Egyszerű keresés
Összetett keresés
CCL keresés
Böngészés
Saját polc tartalma
(
0
)
Korábbi keresések
CCL parancs
CCL
Összesen 14 találat.
#/oldal:
12
36
60
120
Rövid
Hosszú
MARC
Részletezés:
Rendezés:
Szerző növekvő
Szerző csökkenő
Cím növekvő
Cím csökkenő
Dátum növekvő
Dátum csökkenő
1.
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:
Saját polcon:
2.
001-es BibID:
BIBFORM102586
Első szerző:
Bogacsovics Gergő (informatikus)
Cím:
Napelemfarmok Magyarország területén történő elhelyezését segítő döntéstámogató rendszer fejlesztése / Bogacsovics Gergő, Hajdu András, Harangi Balázs, Lakatos István, Lakatos Róbert, Szabó Marianna, Tiba Attila, Tóth János
Dátum:
2021
ISSN:
2786-1910
Megjegyzések:
A világ energia és ásványkincsek iránti étvágya kielégíthetetlennek tűnik. A Földünkön lévő fosszilis tüzelőanyagok természetes tartalékainak a jelenlegi ütemben történő kiaknázásával az elkövetkezendő évtizedekben súlyos energiahiányra visszavezethető problémákkal nézhet szembe az emberiség. Ezért a figyelmünket olyan megújuló energiaforrások felé kell fordítanunk, mint például a napenergia. A napelemparkok helyszínének kiválasztása kulcsfontosságú kérdés, mivel közvetlen hatással van a teljesítményre, a gazdasági, környezeti és szociális kérdésekre, valamint a meglévő és a jövőbeli infrastruktúrákra. Ezért ebben a tanulmányban az elsődleges célunk a kormányzati (Minisztérium/MAVIR) döntéstámogatás a napelemfarmok elhelyezésének kérdésében, ami a későbbiekben továbbfejleszthető befektetői, lakossági felhasználásra. Az általunk használt publikus adatbázisokból földrajzi koordináták szerint kinyert jellemzők (közvetlen normál besugárzás, átlagos levegő hőmérséklet, tengerszint feletti magasság, elektromos hálózati elemek) felhasználásával kialakított matematikai modell által szolgáltatott jóságérték jelzi a napelemparkok telepítéséhez legalkalmasabb régiók elhelyezkedését.
Tárgyszavak:
Műszaki tudományok
Informatikai tudományok
magyar nyelvű folyóiratközlemény hazai lapban
folyóiratcikk
megújuló energia
jóságbecslés
nagymennyiségű adatelemzés
napelemfarmok elhelyezése
Megjelenés:
Közigazgatástudomány. - 1 : 2 (2021), p. 134-145. -
További szerzők:
Hajdu András (1973-) (matematikus, informatikus)
Harangi Balázs (1986-) (programtervező matematikus)
Lakatos István (1995-) (programtervező informatikus)
Lakatos Róbert (1986-) (informatikus)
Szabó Marianna (1995-) (programtervező informatikus)
Tiba Attila (1990-) (informatikus, matematikus)
Tóth János (1984-) (programtervező matematikus)
Internet cím:
Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Saját polcon:
3.
001-es BibID:
BIBFORM102585
Első szerző:
Bogacsovics Gergő (informatikus)
Cím:
Adatelemzési folyamat és keretrendszer a közigazgatás számára / Bogacsovics Gergő, Hajdu András, Harangi Balázs, Lakatos István, Lakatos Róbert, Szabó Marianna, Tiba Attila, Tóth János, Tarcsi Ádám
Dátum:
2021
ISSN:
2786-1910
Megjegyzések:
A mesterséges intelligencia utóbbi évtizedben bekövetkezett ugrásszerű fejlődése az azt támogató hardveres és szoftveres platformok folyamatos bővülésével az adatelemzést is új szintre emelte. Ez a szintlépés alapvetően úgy értelmezhető leginkább, hogy egyre kevésbé szükséges a feldolgozó modellek precíz meghatározása, mivel már a most rendelkezésre álló eszközök képesek biztosítani, hogy pusztán a nyers input adatok megfelelő szolgáltatásával és az elérni kívánt cél meghatározásával az effektív elemzést végző eljárás - általában neurális háló architektúra - már egy gépi tanulási folyamaton keresztül automatikusan kerüljön kialakításra. Mivel ez a trend a jövőben várhatóan tovább fog erősödni, az elemzési eljárásokat célszerű úgy felépíteni, hogy ebbe a keretrendszerbe illeszkedjenek. Ennek megfelelően hangsúlyt kell fektetni a feldolgozni kívánt, potenciálisan különféle területekről származó adatbázisok olyan előfeldolgozására, amelyet követően a teljes adatkészlet átadható az elemző architektúrának. Mivel az elemzés eredményének értelmezhetőségét emberi felhasználásra is alkalmassá kell tenni, ezért tipikusan vizualizációs technikákat alkalmazhatunk erre a célra. Értelemszerűen a vizualizációs technikát is a hatékonyság miatt a teljes elemzési keretrendszerbe érdemes integrálni, azaz a vizualizációs eszköz közvetlenül ráépül az elemzőarchitektúra kimenetére, illetve annak belső adatábrázolására, amennyiben például a bemeneti adatok közötti összefüggések bemutatása is hasznos a döntéshozás indoklásához.
Tárgyszavak:
Műszaki tudományok
Informatikai tudományok
magyar nyelvű folyóiratközlemény hazai lapban
folyóiratcikk
adatelemzés
keretrendszer
adatelemzési terv
Megjelenés:
Közigazgatástudomány. - 1 : 2 (2021), p. 146-158. -
További szerzők:
Hajdu András (1973-) (matematikus, informatikus)
Harangi Balázs (1986-) (programtervező matematikus)
Lakatos István (1995-) (programtervező informatikus)
Lakatos Róbert (1986-) (informatikus)
Szabó Marianna (1995-) (programtervező informatikus)
Tiba Attila (1990-) (informatikus, matematikus)
Tóth János (1984-) (programtervező matematikus)
Tarcsi Ádám (1985-) (informatikus)
Internet cím:
Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Saját polcon:
4.
001-es BibID:
BIBFORM096363
035-os BibID:
(WoS)000654007400005 (Scopus)85107404019
Első szerző:
Bogacsovics Gergő (informatikus)
Cím:
Replacing the SIR epidemic model with a neural network and training it further to increase prediction accuracy / Bogacsovics Gergő, Hajdu András, Lakatos Róbert, Beregi-Kovács Marcell, Tiba Attila, Tomán Henrietta
Dátum:
2021
ISSN:
1787-5021 1787-6117
Tárgyszavak:
Műszaki tudományok
Informatikai tudományok
idegen nyelvű folyóiratközlemény hazai lapban
folyóiratcikk
Megjelenés:
Annales Mathematicae et Informaticae. - 53 (2021), p. 73-91. -
További szerzők:
Hajdu András (1973-) (matematikus, informatikus)
Lakatos Róbert (1986-) (informatikus)
Beregi-Kovács Marcell (1995-) (Alkalmazott matematikus)
Tiba Attila (1990-) (informatikus, matematikus)
Tomán Henrietta (1976-) (matematikus, informatikus)
Pályázati támogatás:
EFOP-3.6.2-16-2017-00015
EFOP
ÚNKP-20-4-I
Egyéb
Internet cím:
Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Saját polcon:
5.
001-es BibID:
BIBFORM098814
035-os BibID:
(WoS)000720235300008 (Scopus)85119364300
Első szerző:
Hajdu András (matematikus, informatikus)
Cím:
A stochastic approach to handle resource constraints as knapsack problems in ensemble pruning / Hajdu András, Terdik György, Tiba Attila, Tomán Henrietta
Dátum:
2022
ISSN:
0885-6125
Tárgyszavak:
Természettudományok
Matematika- és számítástudományok
idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
Megjelenés:
Machine Learning. - 111 (2022), p. 1551-1595. -
További szerzők:
Terdik György (1949-) (matematikus, informatikus)
Tiba Attila (1990-) (informatikus, matematikus)
Tomán Henrietta (1976-) (matematikus, informatikus)
Pályázati támogatás:
EFOP-3.6.2-16-2017-00015
EFOP
Internet cím:
Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Saját polcon:
6.
001-es BibID:
BIBFORM096366
Első szerző:
Hajdu Lajos (matematikus)
Cím:
Detecting Periodicity in Digital Images by the LLL Algorithm / Hajdu Lajos, Harangi Balázs, Tiba Attila, Hajdu András
Dátum:
2019
ISBN:
978-3-030-27549-5
Tárgyszavak:
Műszaki tudományok
Informatikai tudományok
előadáskivonat
könyvrészlet
Megjelenés:
Progress in Industrial Mathematics at ECMI 2018 / ed. István Faragó, Ferenc Izsák, Péter L. Simon. - p. 613-619. -
További szerzők:
Harangi Balázs (1986-) (programtervező matematikus)
Tiba Attila (1990-) (informatikus, matematikus)
Hajdu András (1973-) (matematikus, informatikus)
Pályázati támogatás:
EFOP-3.6.2-16-2017-00015
EFOP
Internet cím:
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
DOI
Borító:
Saját polcon:
7.
001-es BibID:
BIBFORM095980
035-os BibID:
(cikkazonosító)100691 (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
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:
8.
001-es BibID:
BIBFORM118867
035-os BibID:
(Scopus)85188777962 (WoS)001191621900001
Első szerző:
Lakatos Róbert (informatikus)
Cím:
A Machine Learning-Based Pipeline for the Extraction of Insights from Customer Reviews / Róbert Lakatos, Gergő Bogacsovics, Balázs Harangi, István Lakatos, Attila Tiba, János Tóth, Marianna Szabó, András Hajdu
Dátum:
2024
ISSN:
2504-2289
Megjegyzések:
The efficiency of natural language processing has improved dramatically with the advent of machine learning models, particularly neural network-based solutions. However, some tasks are still challenging, especially when considering specific domains. This paper presents a model that can extract insights from customer reviews using machine learning methods integrated into a pipeline. For topic modeling, our composite model uses transformer-based neural networks designed for natural language processing, vector-embedding-based keyword extraction, and clustering. The elements of our model have been integrated and tailored to better meet the requirements of efficient information extraction and topic modeling of the extracted information for opinion mining. Our approach was validated and compared with other state-of-the-art methods using publicly available benchmark datasets. The results show that our system performs better than existing topic modeling and keyword extraction methods in this task.
Tárgyszavak:
Műszaki tudományok
Informatikai tudományok
idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
machine learning
deep learning
topic modeling
keyphrase extraction
natural language processing
Megjelenés:
Big Data and Cognitive Computing. - 8 : 3 (2024), p. 1-24. -
További szerzők:
Bogacsovics Gergő (1996-) (informatikus)
Harangi Balázs (1986-) (programtervező matematikus)
Lakatos István (1995-) (programtervező informatikus)
Tiba Attila (1990-) (informatikus, matematikus)
Tóth János (1984-) (programtervező matematikus)
Szabó Marianna (1995-) (programtervező informatikus)
Hajdu András (1973-) (matematikus, informatikus)
Pályázati támogatás:
GINOP-2.3.2-15-2016-00005
GINOP
TKP2021-NKTA-34
Egyéb
2020-1.1.2-PIACI-KFI-2021-00223
Egyéb
KDP-2021 C1774095
Egyéb
Internet cím:
Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Saját polcon:
9.
001-es BibID:
BIBFORM096364
035-os BibID:
(WoS)000582418600030 (Scopus)85085558848
Első szerző:
Lantang, Oktavian
Cím:
Convolutional Neural Network For Predicting The Spread of Cancer / Oktavian Lantang, Attila Tiba, Andras Hajdu, Gyorgy Terdik
Dátum:
2019
ISBN:
9781728147932
Tárgyszavak:
Műszaki tudományok
Informatikai tudományok
előadáskivonat
könyvrészlet
Megjelenés:
Proceedings of the 10th IEEE International Conference on Cognitive Infocommunications : CogInfoCom 2019 / szerk. Péter Baranyi. - p. 175-180. -
További szerzők:
Tiba Attila (1990-) (informatikus, matematikus)
Hajdu András (1973-) (matematikus, informatikus)
Terdik György (1949-) (matematikus, informatikus)
Pályázati támogatás:
EFOP-3.6.3-VEKOP-16-2017-00002
EFOP
Internet cím:
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Szerző által megadott URL
DOI
Borító:
Saját polcon:
10.
001-es BibID:
BIBFORM096362
035-os BibID:
(WoS)000654007400014 (Scopus)85107445322
Első szerző:
Lantang, Oktavian
Cím:
Investigation of the efficiency of an interconnected convolutional neural network by classifying medical images / Oktavian Lantang, Gyorgy Terdik,Andras Hajdu, Attila Tiba
Dátum:
2021
ISSN:
1787-5021 1787-6117
Tárgyszavak:
Műszaki tudományok
Informatikai tudományok
idegen nyelvű folyóiratközlemény hazai lapban
folyóiratcikk
Megjelenés:
Annales Mathematicae et Informaticae. - 53 (2021), p. 219-234. -
További szerzők:
Terdik György (1949-) (matematikus, informatikus)
Hajdu András (1973-) (matematikus, informatikus)
Tiba Attila (1990-) (informatikus, matematikus)
Pályázati támogatás:
EFOP-3.6.3-VEKOP-16-2017-00002
EFOP
ÚNKP-20-4-I
Egyéb
Internet cím:
Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Saját polcon:
11.
001-es BibID:
BIBFORM096361
035-os BibID:
(WoS)000757996300005 (Scopus)85126366186
Első szerző:
Lantang, Oktavian
Cím:
Comparison of single and ensemble-based convolutional neural networks for cancerous image classification / Oktavian Lantang, Terdik György, Hajdú András, Tiba Attila
Dátum:
2021
ISSN:
1787-5021 1787-6117
Tárgyszavak:
Műszaki tudományok
Informatikai tudományok
idegen nyelvű folyóiratközlemény hazai lapban
folyóiratcikk
Megjelenés:
Annales Mathematicae et Informaticae. - 54 (2021), p. 45-56. -
További szerzők:
Terdik György (1949-) (matematikus, informatikus)
Hajdu András (1973-) (matematikus, informatikus)
Tiba Attila (1990-) (informatikus, matematikus)
Pályázati támogatás:
EFOP-3.6.3-VEKOP-16-2017-00002
EFOP
ÚNKP-19-3-I
Egyéb
Internet cím:
Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Saját polcon:
12.
001-es BibID:
BIBFORM096380
Első szerző:
Tiba Attila (informatikus, matematikus)
Cím:
Detecting outlier and poor quality medical images with an ensemble-based deep learning system / Attila Tiba, Zsombor Bartik, Henrietta Toman, Andras Hajdu
Dátum:
2019
ISSN:
18492266
ISBN:
9781728131405
Tárgyszavak:
Műszaki tudományok
Informatikai tudományok
előadáskivonat
könyvrészlet
Megjelenés:
11th International Symposium on Image and Signal Processing and Analysis (ISPA). - p. 99-104. -
További szerzők:
Bartik Zsombor
Tomán Henrietta (1976-) (matematikus, informatikus)
Hajdu András (1973-) (matematikus, informatikus)
Pályázati támogatás:
EFOP-3.6.3-VEKOP-16-2017-00002
EFOP
Internet cím:
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Saját polcon:
Rekordok letöltése
1
2
Corvina könyvtári katalógus v8.2.27
© 2023
Monguz kft.
Minden jog fenntartva.