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:
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
Beregi-Kovács, M.,
Baran, Á.,
Hajdu, A.:
Efficient Learning of Model Weights via Changing Features During Training.
2020 IEEE 24th International Conference on Intelligent Engineering Systems (INES) 2020, 43-48, 2020.