TY - CHAP AU - Ma, Chuangtao AU - Molnár, Bálint AU - Tarcsi, Ádám AU - Benczúr, András, id ED - Fazekas, István TI - Knowledge Enriched Schema Matching Framework for Heterogeneous Data Integration T2 - 2022 IEEE 2nd Conference on Information Technology and Data Science (CITDS) PB - Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) CY - Piscataway (NJ) SN - 9781665496520 PY - 2022 SP - 183 EP - 188 PG - 6 DO - 10.1109/CITDS54976.2022.9914350 UR - https://m2.mtmt.hu/api/publication/33191477 ID - 33191477 LA - English DB - MTMT ER - TY - CHAP AU - Galena, Pisoni AU - Molnár, Bálint AU - Tarcsi, Ádám ED - Michael, E. Auer ED - Kalyan, Ram Bhimavaram ED - Xiao-Guang, Yue TI - Comparison of two technologies for digital payments: challenges and future directions T2 - Online Engineering and Society 4.0 PB - Springer Netherlands CY - Cham PY - 2022 SP - 478 EP - 484 PG - 7 DO - 10.1007/978-3-030-82529-4_46 UR - https://m2.mtmt.hu/api/publication/31894102 ID - 31894102 AB - Digital payments are dramatically increasing around the world. Global non-cash payments has observed an increased by 60% since 2015. This rapid growth has been a results of technological innovation and increased presence of regulation. Digital payments oer exciting opportunities and many banks and other nancial institutions have been innovating in the domain. Established nancial institutions, also also non-nancial institution such as start ups or technology companies, are contributing signicantly to nancial technology innovation in the payments market. This article provides a comparison of two technological innovations and challenges, provides the basis for a conceptual framework on how to compare innovative digital payments solutions, such as future directions in the evolving payments landscape. LA - English DB - MTMT ER - TY - JOUR AU - Bogacsovics, Gergő AU - Hajdu, András AU - Harangi, Balázs AU - Lakatos, István AU - Lakatos, Róbert AU - Szabó, Marianna AU - Tiba, Attila AU - Tóth, János AU - Tarcsi, Ádám TI - Adatelemzési folyamat és keretrendszer a közigazgatás számára JF - KÖZIGAZGATÁSTUDOMÁNY J2 - KÖZIGAZGATÁSTUD VL - 1 PY - 2021 IS - 2 SP - 146 EP - 158 PG - 13 SN - 2786-1910 DO - 10.54200/kt.v1i2.24 UR - https://m2.mtmt.hu/api/publication/32635463 ID - 32635463 AB - 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. LA - Hungarian DB - MTMT ER - TY - JOUR AU - Pisoni, Galena AU - Molnár, Bálint AU - Tarcsi, Ádám TI - Data Science for Finance. Best-Suited Methods and Enterprise Architectures TS - Best-Suited Methods and Enterprise Architectures JF - APPLIED SYSTEM INNOVATION J2 - APPL SYST INNOV VL - 4 PY - 2021 IS - 3 PG - 20 SN - 2571-5577 DO - 10.3390/asi4030069 UR - https://m2.mtmt.hu/api/publication/32239388 ID - 32239388 LA - English DB - MTMT ER - TY - CHAP AU - Pál, Tamás AU - Molnár, Bálint AU - Tarcsi, Ádám AU - László, Martin Csongor TI - EVALUATION OF NEURAL NETWORK COMPRESSION METHODS ON THE RESPIRATORY SOUND DATASET T2 - E-HEALTH 2021 PB - International Association for Development of the Information Society (IADIS) CY - Online konferencia SN - 9789898704306 T3 - Proceedings of the IADIS International Conference Informatics 2009, Part of the IADIS Multi Conference on Computer Science and Information Systems, MCCSIS 2009 PY - 2021 SP - 118 EP - 128 PG - 11 UR - https://m2.mtmt.hu/api/publication/32129517 ID - 32129517 LA - English DB - MTMT ER - TY - GEN AU - Angyalné Alexy, Márta AU - Tarcsi, Ádám TI - Méhészet és digitalizáció PY - 2020 UR - https://m2.mtmt.hu/api/publication/33204654 ID - 33204654 LA - Hungarian DB - MTMT ER - TY - CHAP AU - Martin, Csongor László AU - Tarcsi, Ádám AU - Istenes, Zoltán ED - Macedo, Mário TI - ACQUIRING BREATHING MOVEMENT AND HEART RATE FROM INERTIAL MEASUREMENT UNITS T2 - Proceedings of International Conference e-Health 2020 PB - IADIS Press CY - Lisszabon SN - 9789898704184 PY - 2020 SP - 227 EP - 229 PG - 3 UR - https://m2.mtmt.hu/api/publication/31834827 ID - 31834827 LA - English DB - MTMT ER - TY - GEN ED - Molnár, Bálint ED - Tarcsi, Ádám AU - Ma, Chuangtao TI - Knowledge-enriched Schema Mapping: A Preliminary Case Study of e-MedSolution System PY - 2020 UR - https://m2.mtmt.hu/api/publication/31830781 ID - 31830781 LA - English DB - MTMT ER - TY - CONF AU - Pál, Tamás AU - Molnár, Bálint AU - Tarcsi, Ádám ED - Horváth, Zoltán ED - Adrian, Petruşel TI - Lightweight, Length Invariant Models and Dimensionality Reduction in Respiratory Disease Detection T2 - Collection of Abstracts PB - Babes-Bolyai Tudományegyetem C1 - Budapest PY - 2020 SP - 133 EP - 133 PG - 1 UR - https://m2.mtmt.hu/api/publication/31814811 ID - 31814811 N1 - Import hibák 2021-01-17 11:37 Category cannot be determined for the following item: ABST, default value is set. AB - The detection of respiratory diseases has been an important field of study of respiratory illnesses that are responsible for millions of deaths yearly. Machine learning offers a plethora of methods to preprocess, analyze, and classify such recordings. Approaches that have reduced computational demand are preferred to achieve shorter processing time. Two deep learning models are proposed that are length-invariant and have simpler neural network topologies. With length invariance, the processing time is shortened, as splitting the recordings into equal-sized segments is not necessary anymore. Moreover, extracted spectrograms of the recordings can be reduced in dimensionality by calculating aggregated values along the time axis and using efficient methods like PCA or tSNE. Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) spectrograms were extracted. The first deep model is a lightweight dense network that receives as input feature vectors from aggregated spectrograms. Inputs of different dimensionality are compared. The second model is inspired by the 1D MaxPooling architecture by Phan that introduce through the use of global max-pooling layers length invariability into the model. An extra hidden layer and other minor modifications are added that increased the classification performance in the case of this dataset. 2D spectrograms are used as input for this model. The respiratory sound database contains 920 annotated breathing recordings so that this database includes the symptoms of 7 classes of diseases or records that constitute as healthy. The data-set was created by a Portuguese and Greek research group. The data were collected from 126 patients so that these samples extend over through all age groups, namely children, adults, elderly. The data-set is also heavily imbalanced. The proposed deep learning, neural networks are systemically investigated on the before-mentioned data-sets and analysed according to the metrics of the discipline. LA - English DB - MTMT ER - TY - CHAP AU - Molnár, Bálint AU - Tarcsi, Ádám AU - Françoise, Baude AU - Galena, Pisoni AU - Chan, Nam Ngo AU - Fabio, Massacci ED - Institute, of Electrical and Electronics Engineers TI - Curriculum guidelines for new Fintech Master’s Programmes T2 - ICETA 2020 18th IEEE International Conference on Emerging eLearning Technologies and Applications PROCEEDINGS PB - IEEE Czechoslovakia Section CY - Kassa SN - 9780738123677 PY - 2020 SP - 470 EP - 474 PG - 5 UR - https://m2.mtmt.hu/api/publication/31661929 ID - 31661929 AB - The advancements within the field of computer science in the last years has been enormous. AI cloud services, crypto currencies, 5G, autonomous vehicles, smart homes, quantum computing, affective computing. The traditional organizational model for preparing computer science educators should be also following this fast pace and study programs should be aligned with recent developments and the latest trends in industry. The aim of this article is to present to future educational designers examples of one new program in the domain of Fintech, and how 3 technical Universities in Europe prepared their Fintech Masters degrees.We give further suggestions and guidelines for universities how to develop such programs. LA - English DB - MTMT ER -