Ha kapcsolatba szeretne lépni a Tudóstér adminisztrátoraival, kérjük töltse ki az alábbi űrlapot, vagy küldjön e-mailt a publikacioklib.unideb.hu címre.
Bejelentkezés
A Tudóstér funkcióinak nagy része bejelentkezés nélkül is elérhető. Bejelentkezésre az alábbi műveletekhez van szükség:
Lakatos, R.,
Pollner, P.,
Hajdu, A.,
Joó, T.:
Investigating the Performance of Retrieval-Augmented Generation and Domain-Specific Fine-Tuning for the Development of AI-Driven Knowledge-Based Systems.
Mach. Learn. Knowl. Extr. 7 (1), 1-18, (cikkazonosító: 15), 2025.
Lakatos, R.,
Pollner, P.,
Hajdu, A.,
Joó, T.:
A multimodal deep learning architecture for smoking detection with a small data approach.
Front. Artif. Intell. 7, 1-8, (cikkazonosító: 1326050), 2024.
Kupás, D.,
Hajdu, A.,
Kovács, I.,
Hargitai, Z.,
Szombathy, Z.,
Harangi, B.:
Annotated Pap cell images and smear slices for cell classification.
Sci Data. 11 (1), 1-8, (cikkazonosító: 743), 2024.
Sarkar, J. P.,
Hajdu, A.:
Comparative Analysis of Deep Learning Methods for Schizophrenia Classification from fMRI Scans.
In: 2024 IEEE 37th International Symposium on Computer-Based Medical Systems (CBMS) ISBN: 9798350384727
Lakatos, R.,
Urbán, E. K.,
Szabó, Z. J.,
Pozsga, J.,
Csernai, E.,
Hajdu, A.:
Designing Prompts and Creating Cleaned Scientific Text for Retrieval Augmented Generation for More Precise Responses from Generative Large Language Models.
In: 2024 IEEE 3rd Conference on Information Technology and Data Science (CITDS) / Hajdu Andras, Institute of Electrical and Electronics Engineers, Piscataway (NJ), 1-6, 2024.
Serban, N.,
Kupás, D.,
Hajdu, A.,
Török, P.,
Harangi, B.:
Distinguishing the Uterine Artery, the Ureter, and Nerves in Laparoscopic Surgical Images Using Ensembles of Binary Semantic Segmentation Networks.
Sensors. 24 (9), 1-12, (cikkazonosító: 2926), 2024.
Tiba, A.,
Hajdu, A.,
Girászi, T.:
Finding Efficient Graph Embeddings and Processing them by a CNN-based Tool.
Neural Process Lett. 56 (5), 1-25, (cikkazonosító: 226), 2024.
Erdei, T. I.,
Kapusi, T. P.,
Hajdu, A.,
Husi, G.:
Image-to-Image translation-based deep learning application to object identification in industrial robot systems.
Robotics. 13 (6), 1-21, (cikkazonosító: 88), 2024.
Pándy, Á.,
Lakatos, R.,
Pollner, P.,
Csernai, E.,
Hajdu, A.:
Investigating the Influence of Hyperparameters on the Optimal Time-Series Prediction Ability of Generative Large Language Models.
In: 2024 IEEE 3rd Conference on Information Technology and Data Science (CITDS), Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), Piscataway, 158-163, 2024. ISBN: 9798350387889
Nagy, J.,
Hajdu, A.,
Bogacsovics, G.,
Bojtor, C.,
Illés, Á.,
Lakatos, R.,
Mészáros, L.:
Precíziós gazdálkodásban használható adatelemzés alapú növénytermesztési döntéstámogató rendszer fejlesztés.
In: LXV. Georgikon Napok Tudományos Konferencia = 65th Georgikon Days Scientific Conference /szerk. Pőr Csilla, Szabó-Soós Adrienn, Szabó Péter, Magyar Agrár- és Élettudományi Egyetem Georgikon Campus, Keszthely, 133-134, 2024. ISBN: 9786156338105
Gombos, B.,
Nagy, Z.,
Hajdu, A.,
Nagy, J.:
Climate change in the Debrecen area in the last 50 years and its impact on maize production.
Idojaras. 127 (4), 485-504, 2023.
Pándy, Á.,
Harangi, B.,
Hajdu, A.:
Extracting Drug Names from Medical Reports.
In: IEEE 18th International Conference on Computer Science and Information Technologies (CSIT), IEEE, Piscataway, 1-4, 2023. ISBN: 9798350360462
Bogacsovics, G.,
Harangi, B.,
Hajdu, A.:
Increasing the diversity of ensemble members for accurate brain tumor classification.
In: 36th IEEE International Symposium on Computer-Based Medical Systems, CBMS 2023, Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., [s.l.], 529-534, 2023. ISBN: 9798350312249
Pándy, Á.,
Kovács, L.,
Kovács, Á.,
Hajdu, A.:
Steering Angle Prediction From a Camera Image as a Backup Service.
IEEE Sens. Lett. 7 (11), 1-4, (cikkazonosító: 6008304), 2023.
Zhou, S.,
Szöllősi, A. G.,
Huang, X.,
Chang Chien, Y. C.,
Hajdu, A.:
A Novel Immune-Related Gene Prognostic Index (IRGPI) in Pancreatic Adenocarcinoma (PAAD) and Its Implications in the Tumor Microenvironment.
Cancers (Basel). 14 (22), 1-25, (cikkazonosító: 5652), 2022.
Kapusi, T. P.,
Erdei, T. I.,
Husi, G.,
Hajdu, A.:
Application of Deep Learning in the Deployment of an Industrial SCARA Machine for Real-Time Object Detection.
Robotics. 11 (4), 1-20, (cikkazonosító: 69), 2022.
Hajdu, A.,
Terdik, G.,
Tiba, A.,
Tomán, H.:
A stochastic approach to handle resource constraints as knapsack problems in ensemble pruning.
Mach. Learn. 111, 1551-1595, 2022.
