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:
Debreceni Egyetem. Természettudományi Doktori Tanács. Informatikai Tudományok Doktori Iskola / University of Debrecen. Doctoral Council of Natural Sciences. Doctoral School of Informatics
Bogacsovics, G.,
Harangi, B.,
Beregi-Kovács, M.,
Kupás, D.,
Lakatos, R.,
Serbán, N. D.,
Tiba, A.,
Tóth, J.:
Assessing Conventional and Deep Learning-Based Approaches for Named Entity Recognition in Unstructured Hungarian Medical Reports.
In: 2024 IEEE 22nd World Symposium on Applied Machine Intelligence and Informatics (SAMI). Ed.: Kovács Levente, Liberios Vokorokos, IEEE, Piscataway, 77-82, 2024. ISBN: 9798350317206
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
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
Bogacsovics, G.,
Tóth, J.,
Hajdu, A.,
Harangi, B.:
Enhancing CNNs through the use of hand-crafted features in automated fundus image classification.
Biomed. Signal Process. Control. 76, 1-10, (cikkazonosító: 103685), 2022.
Lakatos, R.,
Bogacsovics, G.,
Hajdu, A.:
Predicting the direction of the oil price trend using sentiment analysis.
In: IEEE 2nd Conference on Information Technology and Data Science (CITDS) : Proceedings. Ed.: Fazekas István, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), Piscataway, 177-182, 2022.
Bogacsovics, G.,
Hajdu, A.,
Harangi, B.:
Cell Segmentation in Digitized Pap Smear Images Using an Ensemble of Fully Convolutional Networks.
In: 2021 IEEE Signal Processing in Medicine and Biology Symposium : Proceedings, IEEE, Philadelphia, 1-6, 2021. ISBN: 9781665428972
Bátfai, N.,
Papp, D.,
Besenczi, R.,
Bogacsovics, G.,
Veres, D.:
Benchmarking Cognitive Abilities of the Brain with the Event of Losing the Character in Computer Games.
Stud. Univ. Babeş-Bolyai. Inform. 64 (1), 15-25, 2019.
Harangi, B.,
Tóth, J.,
Bogacsovics, G.,
Kupás, D.,
Kovács, L.,
Hajdu, A.:
Cell detection on digitized Pap smear images using ensemble of conventional image processing and deep learning techniques.
In: 11th International Symposium on Image and Signal Processing and Analysis (ISPA 2019). Eds.: S. Lončarić, R. Bregović, M. Carli, M. Subašić, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), Piscataway, NJ, USA, 38-42, 2019. ISBN: 9781728131405
Bátfai, N.,
Papp, D.,
Bogacsovics, G.,
Szabó, M.,
Simkó, V. S.,
Bersenszki, M.,
Szabó, G.,
Kovács, L.,
Kovács, F.,
Varga, E. S.:
Object file system software experiments about the notion of number in humans and machines.
Cognition, Brain, Behavior. 23 (4), 257-280, 2019.
