TY - CHAP AU - Wilson, Valdez AU - Baniata, Hamza AU - Márkus, András AU - Kertész, Attila ED - Zeinalipour, Demetris ED - Blanco Heras, Dora ED - Pallis, George ED - Herodotou, Herodotos ED - Trihinas, Demetris ED - Balouek, Daniel ED - Diehl, Patrick ED - Cojean, Terry ED - Fürlinger, Karl ED - Kirkeby, Maja Hanne ED - Nardellli, Matteo ED - Di Sanzo, Pierangelo TI - Towards a Simulation as a Service Platform for the Cloud-to-Things Continuum T2 - Euro-Par 2023: Parallel Processing Workshops PB - Springer Nature Switzerland CY - Cham SN - 9783031488030 T3 - Lecture Notes in Computer Science, ISSN 0302-9743 ; 14352. PY - 2024 SP - 65 EP - 75 PG - 11 DO - 10.1007/978-3-031-48803-0_6 UR - https://m2.mtmt.hu/api/publication/34795664 ID - 34795664 LA - English DB - MTMT ER - TY - JOUR AU - Baniata, Hamza AU - Anaqreh, Ahmad AU - Kertész, Attila TI - Distributed scalability tuning for evolutionary sharding optimization with Random-equivalent security in permissionless Blockchain JF - INTERNET OF THINGS J2 - INTERNET THINGS-NETH VL - 24 PY - 2023 PG - 17 SN - 2543-1536 DO - 10.1016/j.iot.2023.100955 UR - https://m2.mtmt.hu/api/publication/34167552 ID - 34167552 LA - English DB - MTMT ER - TY - THES AU - Márkus, András TI - DISSECT-CF-Fog: A Simulation Environment for Analysing the Cloud-to-Thing Continuum PB - Szegedi Tudományegyetem PY - 2023 SP - 119 DO - 10.14232/phd.11551 UR - https://m2.mtmt.hu/api/publication/34134015 ID - 34134015 LA - English DB - MTMT ER - TY - THES AU - Hussain, Abrar TI - The Applicability of Fuzzy Theory in Machine Learning PB - Szegedi Tudományegyetem PY - 2023 SP - 168 DO - 10.14232/phd.11349 UR - https://m2.mtmt.hu/api/publication/34133816 ID - 34133816 LA - English DB - MTMT ER - TY - THES AU - José Vicente, Egas López TI - Adaptation of Speaker and Speech Recognition Methods for the Automatic Screening of Speech Disorders using Machine Learning [Beszélő- és beszédfelismerési módszerek adaptálása betegséges automatikus előszűrésére gépi tanulás segítségével] PB - Szegedi Tudományegyetem PY - 2023 SP - 120 DO - 10.14232/phd.11491 UR - https://m2.mtmt.hu/api/publication/34132517 ID - 34132517 AB - Jelen doktori értekezés olyan módszereket mutat be, amelyek bizonyos betegségekben vagy egészségi állapotban szenvedő egyének nemverbális kommunikációjának kiaknázását célozzák azok automatikus szűrésére. Konkrétabban, a nemverbális kommunikáció egyik pillérét, a paralingvisztikát alkalmaztuk olyan technikák feltárására, amelyek felhasználhatók az alanyok beszédének modellezésére. A paralingvisztika a kommunikáció egy nem lexikális összetevője, amely az intonáción, a hangmagasságon, a beszéd sebességén stb. alapszik, és amely automatikusan feldolgozható és elemezhető. Ezt Computational Paralinguistics-nak hívják, amely úgy definiálható, mint a beszélő beszédében lévő nemverbális látens minták számítási algoritmusok segítségével történő modellezése. A gépi tanulás segítségével modelleket mutatunk be mind a paralingvisztikai, mind az orvosi célú beszédelemzés különböző forgatókönyveiből, amelyek alkalmasak egy adott betegséggel (például az Alzheimer-kór, Parkinson-kór, depresszió) élő alanyok egészségi állapotának automatikus becslésére. LA - English DB - MTMT ER - TY - THES AU - Baniata, Hamza TI - Integrating Blockchain and Fog Computing Technologies for Efficient Privacy-preserving Systems PB - Szegedi Tudományegyetem PY - 2023 SP - 175 DO - 10.14232/phd.11555 UR - https://m2.mtmt.hu/api/publication/34132495 ID - 34132495 AB - This PhD dissertation concludes a three-year long research journey on the integration of Fog Computing and Blockchain technologies. The main aim of such integration is to address the challenges of each of these technologies, by integrating it with the other. Blockchain technology (BC) is a distributed ledger technology in the form of a distributed transactional database, secured by cryptography, and governed by a consensus mechanism. It was initially proposed for decentralized cryptocurrency applications with practically proven high robustness. Fog Computing (FC) is a geographically distributed computing architecture, in which various heterogeneous devices at the edge of network are ubiquitously connected to collaboratively provide elastic computation services. FC provides enhanced services closer to end-users in terms of time, energy, and network load. The integration of FC with BC can result in more efficient services, in terms of latency and privacy, mostly required by Internet of Things systems. LA - English DB - MTMT ER - TY - THES AU - Horváth, Ferenc TI - Code Coverage Measurement and Fault Localization Approaches PY - 2023 UR - https://m2.mtmt.hu/api/publication/34087912 ID - 34087912 LA - English DB - MTMT ER - TY - THES AU - Gál, Péter TI - Software Maintenance Experiments with the A+ Programming Language and the Primitive Obsession Bad Smell PB - Szegedi Tudományegyetem PY - 2023 SP - 101 DO - 10.14232/phd.11431 UR - https://m2.mtmt.hu/api/publication/34079154 ID - 34079154 LA - English DB - MTMT ER - TY - JOUR AU - Ochieng, Peter Juma AU - Maróti, Zoltán AU - Dombi, József AU - Krész, Miklós AU - Békési, József AU - Kalmár, Tibor TI - Adaptive Savitzky–Golay Filters for Analysis of Copy Number Variation Peaks from Whole-Exome Sequencing Data JF - INFORMATION (BASEL) J2 - INFORMATION-BASEL VL - 14 PY - 2023 IS - 2 PG - 21 SN - 2078-2489 DO - 10.3390/info14020128 UR - https://m2.mtmt.hu/api/publication/33643183 ID - 33643183 AB - Copy number variation (CNV) is a form of structural variation in the human genome that provides medical insight into complex human diseases; while whole-genome sequencing is becoming more affordable, whole-exome sequencing (WES) remains an important tool in clinical diagnostics. Because of its discontinuous nature and unique characteristics of sparse target-enrichment-based WES data, the analysis and detection of CNV peaks remain difficult tasks. The Savitzky–Golay (SG) smoothing is well known as a fast and efficient smoothing method. However, no study has documented the use of this technique for CNV peak detection. It is well known that the effectiveness of the classical SG filter depends on the proper selection of the window length and polynomial degree, which should correspond with the scale of the peak because, in the case of peaks with a high rate of change, the effectiveness of the filter could be restricted. Based on the Savitzky–Golay algorithm, this paper introduces a novel adaptive method to smooth irregular peak distributions. The proposed method ensures high-precision noise reduction by dynamically modifying the results of the prior smoothing to automatically adjust parameters. Our method offers an additional feature extraction technique based on density and Euclidean distance. In comparison to classical Savitzky–Golay filtering and other peer filtering methods, the performance evaluation demonstrates that adaptive Savitzky–Golay filtering performs better. According to experimental results, our method effectively detects CNV peaks across all genomic segments for both short and long tags, with minimal peak height fidelity values (i.e., low estimation bias). As a result, we clearly demonstrate how well the adaptive Savitzky–Golay filtering method works and how its use in the detection of CNV peaks can complement the existing techniques used in CNV peak analysis. LA - English DB - MTMT ER - TY - CHAP AU - Ficsor, Tamás AU - Berend, Gábor ED - Berend, Gábor ED - Gosztolya, Gábor ED - Vincze, Veronika TI - HuBERTUSz: Alacsony paraméterszámú transzformer modellek létrehozása és kiértékelése magyar nyelvre T2 - XIX. Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia, MSZNY-2023 PB - Szegedi Tudományegyetem TTIK, Informatikai Intézet CY - Szeged SN - 9789633069127 PY - 2023 SP - 417 EP - 432 PG - 16 UR - https://m2.mtmt.hu/api/publication/33615794 ID - 33615794 LA - Hungarian DB - MTMT ER -