HTML dokumentumok hierarchikus osztályozása a WebClassII-vel

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "HTML dokumentumok hierarchikus osztályozása a WebClassII-vel"

Átírás

1 HTML dokuentuok hierarchikus osztályozása a WebClassII-vel Készítette: Novák György Tartalo A jellezők kiválasztásának folyaata...1 Az osztályozás folyaata...2 Teszt eredények...3 Konklúzió...5 Forrás...5 A jellezők kiválasztásának folyaata A WebClassII-ben inden dokuentuot a jellezőknek egy nuerikus vektora reprezentál, aiben egy adott jellező egy adott szó előfordulásainak száát jelenti a dokuentuban. A jellezők halaza inden kategória esetén egyedi, és autoatikusan generálódik pozitív és negatív tanulási példák alapján. Minden tanuló dokuentuot tokenekre bontunk és kiszűrjük belőlük a HTML tag-eket, különleges karaktereket, száokat és a háro karakternél rövidebb tokeneket. Még a jellezők kiválasztása előtt elvégzünk néhány alapvető előfeldolgozási eljárást: 1. Eltávolítjuk a túl gyakran előforduló szavakat, int ailyenek például a kötőszavak. Ezeket a szavakat a Glipse nevű eszközből vesszük. 2. Megállapítjuk az azonos jelentésű szótöveket. (Porter algoritus). Sok olyan ódszert fejlesztettek ki a nyelvtannal foglalkozó eberek, aelyekkel inforációt nyerhetünk ki a szövegekből, azaz indexelni tudjuk azokat. A i esetünkben azonban ezek a technikák ne igazán használhatóak, ivel i ne az egyes dokuentuok tulajdonságaira vagyunk kíváncsiak, hane azokra a jellezőkre, aelyek a dokuentuok egy csoportját egkülönböztetik egy ásik csoporttól. Általában az osztályozáshoz használt szavak halaza sokkal kisebb, int az indexeléshez használtaké. Lássuk a jellezőkiválasztási eljárást (TF-IDF kiterjesztése)! Legyen c egy kategória és c' neki egy gyereke a kategóriák hierarchiájában! Legyen d egy tanuló dokuentu c'-ből, w egy jellező, ely d-ből szárazik (tokenizálás, szűrés és szótőképzés után), és TF d (w) w relatív gyakorisága d-ben! Ekkor ki tudjuk száolni a következőket: a TF d (w) axiális értékét a d dokuentuok között a c' kategóriában: TF c ' w = ax d Tanuló c ' TF d w 1

2 az oldalfrekvenciát, azaz a c' kategória dokuentuainak azon százalékát, aelyben előfordul a w jellező: PF c ' w = occ c ' w Tanuló c ', ahol Tanuló(c') lehet egy rendes tanuló halaz is, de lehet hierarchiára vonatkozó tanuló halaz is a c' kategória dokuentuaira. Megjegyezzük, hogy csak olyan dokuentuokat használunk indkét függvény kiszáításához, elyeket pozitív intaként veszünk figyelebe c'-re. A c' weblapjaiból kinyert jellezők halazainak uniója egy epírikus kategória szótárat definiál, elyet a kategória által eghatározott topic-okban használnak a dokuentuok. A szótár eleeit jó lenne valailyen szepont szerint sorbarendezni. A HTML oldalak készítői gyakran rejtenek el egy-két kulcsszót az oldalakon, hogy ezáltal azok előrébb szerepeljenek a keresések eredényeként kapott listákon. Aennyiben az egyes katergóriák szótárait a Tf c' (w) PF c' (w) 2 szerint rendezzük, úgy ellenőrzés alatt tudjuk tartani ezt a jelenséget. Sőt, a c' dokuentuaiban használt gyakori szavak a egfelelő kategória szótárának első bejegyzéseiként fognak egjelenni. Ezeknek a szavaknak egy része a kategóriára jellező, íg ások egyszerűen csak gyakori angol szavak. Hogy ezeket a száunkra érdektelen szavakat lejjebb ozgassuk a listában, ne kell ást tennünk, int a Tf c' (w) PF c' (w) 2 szorzatot egszoroznunk egy ICF c (w)=1/cf c (w) faktorral, ahol CF c (w) (kategória gyakoriság) c azon alkategóriáinak száa, aelyekben w előfordul. Ezek után azok a lényeges jellezők, aelyek egkülönböztetik c' dokuentuait a testvér kategóriájába tartozó dokuentuoktól, azok c' kategóriaszótárának első bejegyzésein találhatók. Ha elkészítjük egy c kategória inden c' alkategórájához tartozó szótárat, akkor ezen szótárak unióját tekinthetjük a c szótárának. Ez a szótár olyan jellezőket fog tartalazni, aelyek az egyes alkategóriákon belül gyakran előfordulnak a dokuentuokban, de ás alkategóriák dokuentuaiban viszont ritkán jelennek eg (a kategóriák jellezőinek ortogonalitása). Ennek következtében arra nagyon jól használhatóak ezek a jellezők, hogy egy dokuentuot besoroljunk a c kategóriába, ha az c valaely alkategórájába tartozónak bizonyul (azaz, ha a jellezők alapján a dokuentu beletartozik c valaely alkategóriájába, akkor az c-be is beletartozik). Figyelere éltó, hogy ez a egközelítés a felsőbb kategóriákhoz közel általános jellezők halazát adja (pl.: ath és atheat ), íg a lejjebb elhelyezkedő kategóriákhoz specifikusabb jellezők halazát adja (pl.: topolog ). Ha eghatároztuk a jellezők halazát, akkor a tanuló dokuentuok reprezentálhatjuk jellező vektorokként, aelyben inden jellező érték egy szó gyakorisága. Az osztályozás folyaata Egy új dokuentu besorolása a hierarchia bejárásával történik. A rendszer a gyökértől indul, és az olyan csúcsokon egy tovább, aelyek esetén az osztályozó agasabb értéket ad vissza egy eghatározott küszöbnél. A folyaat végén az összes bejárt csúcsot, azaz kategóriát (akár levél, akár ne) figyelebe vesszük a végső döntésnél. A győztes az a bejárt kategória lesz, aelyre az osztályozó a legagasabb ertéket adta. Ha a dokuentuot a gyökérbe sikerült besorolni, akkor az a dokuentu el lett utasítva. Érdees egelíteni, hogy egy osztályozó alkalazását indíg egelőzi a dokuentuok reprezentálásának egváltoztatása a kiválasztott jellezőknek egfelelően. Mivel a kiválasztott jellezőktől elvárjuk, hogy egyre specifikusabbak legyenek az alsóbb szinten lévő kategóriákban, ezért a a dokuentuok egyre alacsonyabb absztrakciós szinten lesznek reprezentálva az osztályozás folyaán. A reprezentációnak ez az autoatikus változtatása igen 2

3 kívánatos a hierarchikus osztályozásban. Teszt eredények Ebben a fejezetben a WebClassII teljesítényét tanulányozzuk Web-oldalak egy halazán. A teszteléshez használt adatforrás a Yahoo! ontológia olyan dokuentuot vizsgáltunk, aelyek referenciái a Web könyvtár legfelső két szintjén találhatók. Az első szinten 7, a ásodikon 28 kategória van. Az a dokuentu, aely a gyökérkategóriába lett besorolva, az visszautasított -nak tekintendő, ivel a tartala ne tartozik a 35 alkategória egyikébe se. Az adathalazt egy 5 rekeszes kereszt-egerősítés -nek nevezett ódszer által eleeztük. Ez azt jelenti, hogy az adathalazt először 5 közel azonos éretű rekeszre osztottuk, ajd a WebClassII inden rekesz esetén egy tanulási folyaaton ent át a fennaradó rekeszek dokuentuain, ajd az eredényeket tesztelte a rekeszen. A rendszer teljesítényét a rekeszekre vonatkozó érési eredények átlagával jelleezzük. Több, különböző éretű jellezőhalazt készítettünk inden belső kategóriához, hogy ennek a hatását is eg tudjuk vizsgálni. Az egyes kategóriák esetén a jellezőhalazok érete leginkább 5 és 50 közé esik. A jellezőket hierarchikus tanulóhalazok segítéségvel válogattuk ki. Ez elviekben garantálja, hogy olyan kategóriákhoz is tudjunk egfelelő jellezőhalazt rendelni, aelyekhez nincsenek egfelelő tanuló dokuentuok. Az összegyűjtött statisztikák olyan centroi-alapú vagy naív Bayes osztályozókra vonatkoznak, aelyek a következő háro technika valaelyike szerint lettek tanítva: 1. egyszerű, azaz inden kategóriát összevonunk és figyelen kívül hagyjuk a közöttük lévő kapcsolatokat 2. hierarchikus, egfelelő tanulóhalazokkal, azaz ikor csak a c kategória eleeit soroljuk Training(c)-be 3. hierarchikus, hierarchikus tanulóhalazokkal, azaz ikor ind a c kategória, ind annak alkategóriáiba tartozó dokuentuokat besorolunk a Training(c)-be. Az összehasonlítás alapját képező eredényeket az egyszerű technikával kaptuk. Mind az egyszerű, ind a hierarchikus osztályozó technikák esetén súlyozott átlagát veszünk a pontosságnak is és a visszavonásnak is. Egy c kategória pontossága azt ondja eg, hogy a c kategórába sorolt dokuetuoknak hány százaléka tartozik valójában oda, íg a visszavonás azt adja eg, hogy az összes olyan dokuentunak, aelynek c-be kellene kerülnie, hány százaléka került oda ténylegesen. A teljes {c 1,..., c } kategória tér esetén ezeket a súlyozott átlagokat a következőképpen száoljuk: pontosság= visszavonás= i=1 i=1 pontosság c i w i visszavonás c i w i ahol w i a c i kategória dokuentuainak százaléka., 3

4 A érések eserényei azt utatják, hogy az egyszerű technika túlteljesíti a hierarchikus technikákat a pontosság tekintetében, íg a hierarchinkus tanulási halazzal dolgozó naív Bayesnek van a legjobb visszavonási értéke a növekvő jellezőhalaz éret ellett. Eellett a centroid alapú osztályozók ajdne indíg kisebb pontosságot és visszavonási értéket utatnak, int a egfelelő naív Bayes osztályozók, az alkalazott technikától (egyszerű, vagy hierarchikus) és a jellezőhalaz éretétől függetlenül. Egy ásik érdekesség, hogy a hierarchikus tanulóhalazok alklaazása indkét teljesítényutatót egnöveli, függetlenül a etódustól és a jellezőhalaz éretétől. Minden tanuló és teszt dokuentu a hierarchia ugyanazon kategóriájába tartozik, így elvárható lenne, hogy az elutasított dokuentuok száa alacsony legyen. Ennek ellenére csak a hierarchikus tanulóhalazos naív Bayes etódus esetén aradt ez az érték 30% alatt. Ez azt jelenti, hogy a gyökér osztályozójához autoatikusan eghatározott küszöb iatt a legtöbb dokuentu ne kerülhet a hierarchia alsóbb szintjeire az osztályozás során. Alacsonyabb küszöbérték ellett az elutasítási arány csökkenhet, de a rendszerünk hajlaosabbá válhat hibázni. Az olyan etódusok, elyek a dokuentuokat a egfelelő kategória helyett - tévesen - egy ahhoz hasonló kategóriába sorolják be, azokat általában jobbnak tartjuk azoknál, aelyek a egfelelőtől teljesen eltérő kategóriába sorolják a szavakat. Éppen ezért háro új értéket definiálunk egy c kategóriához: 1. téves besorolás hibája: c dokuentuainak azon százaléka, aelyek olyan c' kategóriába lettek besorolva, aely teljesen független c-től 2. álatalánosítási hiba: c dokuentuainak azon százaléka, aelyek c valaely őskategóriájába lettek besorolva 3. specializációs hiba: c dokuentuainak azon százaléka, aelyek c valaely alkategóriájába lettek besorolva. Minden egyes kategória esetén a visszavonás, a téves besorolási hiba, a általánosítási hiba és a specializációs hiba összege egyenlő eggyel. A Bayes etódusok, aelyek az elutasított dokuetuok száánál a legkisebb értéket utatták, a leghajlaosabbak a téves besorolási hibákra. Mindaellett a hierarchikus tanulóhalazok esetén a téves besorolási hiba arányának növekedése a centroid alapú egközelítés tekintetében kb. 7%, íg az elutasítások arányának csökkenése 23%-on felüli az 50 jellező/kategória esetén. Az egyszerű egközelítések adják a legkevesebb generalizációs hibát, ivel ők egyszerűen seibe veszik a kategóriák közötti kapcsolatokat. A centorid alapú etódus hierarchikus tanulóhalazzal hajlaos a túláltalánosításra. Ez a eghatározott óvatos küszöbök iatt van így. A ásik oldalról nézve, inden etódusnak alacsony a specializációs hiba aránya. A teszt eredények egy finoabb elezését teszi lehetővé, ha a hierarchiában szintrőlszintre haladva vizsgáljuk a érési eredényeket. Az egyszerű technika általában véve a legjobb ind a legfelső, ind a ásodik szinten. A legfelső szinten inden hierarchikus technika esetén jobb a visszavonás, íg a ásodik szinten csak a hierarchikus tanulóhalazos naív Bayes-nek van jobb visszavonási értéke, int az egyszerű technikáknak. Érdekes, hogy az első szinten a rendes tanulóhalazokat használó etódusok jobban teljesítenek (ind a pontosságot, ind a visszavonást tekintve), int a hierarchikus tanulóhalazokat használó társaik, ugyanakkor a ásodik szinten egfordul ez a helyzet. Más szavakkal, az alacsonyabb szinteken lévő kategóriák nagyobb hasznot húznak a hierarchikus tanulóhalazokból. Végül eg kell elítenünk, hogy a centroid alapú etódus csak az egyszerű egközelítésben száolásigényesebb a naív Bayes-nél, a hierarchikus esetben viszont közel 4

5 azonos a tanulási idejük. Mindenesetre a hierarchikus technikák tanulási ideje kisebb az egyszerű technikákénál a etódustól függetlenül. Konklúzió Ebben az írásban a HTML dokuentuok kategóriák hierarchiájába történő autoatikus osztályozását vizsgáltuk, aihez a környezetet egy olyan kliens-szerver alkalazás jelentette, ely a Web dokuentuok közös érdeklődésű felhasználók csoportjai közötti elosztását táogatja. Megvizsgáltuk, hogy ennyire hasznos a kategóriák hierarchiája a jellezők kiválasztásánál, az osztályozók felépítésénél, vagy az osztályozás folyaatában. Ai a jellezők kiválasztását illeti, beutattunk egy újfajta technikát a lényeges jellezők kiválogatására a tanuló dokuentuokból. A tanulási részhez két osztályozót tekintettünk, és ajánlottunk egy küszöbölő algoritust egy elutasító osztály esetére. Az osztályozáshoz egy?grafikus? kereső technikát utattunk, ai inden lehetséges utat felderít. A tesztelést olyan dokuentuok halazán végeztük, aelyek a Yahoo! ontológiában vannak indexelve. Háro technikát hasonlítottunk össze: i) egyszerű osztályozás, ii) hierarchikus osztályozás rendes tanulóhalazokkal és iii) hierarchikus osztályozás hierarchikus tanulóhalazokkal. Az eredények a Yahoo! dokuentuain nagy vonalakban a következők: 1. Növekvő jellezőhalaz-éret esetén a legjobb teljesítényt a naív Bayes osztályozók utattak, ind egyszerű, ind hierarchikus tanulóhalazokkal. 2. A Bayes-féle etódusok utasították el a dokuetuok legkisebb százalékát, de ugyanakkor ők követték el a legtöbb osztályozási hibát. Mindenesetre a visszautasítások arányának jelentős csökenése ellensúlyozza a hibás osztályozások arányának kisértékű növekedését. 3. Minél lejjebb járunk a kategóriák hierarchiájában, annál előnyösebbek a hierarchikus tanulóhalazok. A szintről-szintre végrehajtott elezés segít egérteni a hierarchikus és az egyszerű egközelítések eltérő viselkedését. Forrás Michelangelo Ceci and Denato Malerba: Hierarchical Classification of HTML Docuents with WebClassII. Springer-Verlag Berlin Heidelberg

Összegezés az ajánlatok elbírálásáról. 1. Az ajánlatkérő neve és címe: Budapest Főváros Vagyonkezelő Központ Zrt. (1013 Budapest, Attila út 13/A.

Összegezés az ajánlatok elbírálásáról. 1. Az ajánlatkérő neve és címe: Budapest Főváros Vagyonkezelő Központ Zrt. (1013 Budapest, Attila út 13/A. Összegezés az ajánlatok elbírálásáról 1. Az ajánlatkérő és cíe: Budapest Főváros Vagyonkezelő Központ Zrt. (1013 Budapest, Attila út 13/A.) 2. A közbeszerzés tárgya és ennyisége: Vagyongazdálkodási szakértői

Részletesebben

tel Mintavétel Az egyedek eloszlása

tel Mintavétel Az egyedek eloszlása Mintavételi teli ódszerek I Mintavétel tel a populáció elterjedési területe (legtöbbször túl nagy ahhoz hogy az egészet egintázzuk) intavételi terület (inden esetben kisebb, int a populáció elterjedési

Részletesebben

1.3.1. Önismeretet támogató módszerek

1.3.1. Önismeretet támogató módszerek TÁMOP.1. -08/1/B-009-000 PÁLYÁZAT 1. SZ. ALPROJEKT 1..1. Öniseretet táogató ódszerek - Pályaoritációs ódszertani eszköztár - - vitaanyag- Készítette: Dr. Dávid Mária Dr. Hatvani Andrea Dr. Taskó Tünde

Részletesebben

Összegezés az ajánlatok elbírálásáról

Összegezés az ajánlatok elbírálásáról Összegez az ajánlatok elbírálásáról 1. Az ajánlatkérő cíe: Budapest Főváros Vagyonkezelő Központ Zrt. (1013 Budapest, Attila út 13/A.) 2. A közbeszerz tárgya ennyisége: Budapest Főváros Vagyonkezelő Központ

Részletesebben

Mágneses momentum, mágneses szuszceptibilitás

Mágneses momentum, mágneses szuszceptibilitás Mágneses oentu, ágneses szuszceptibilitás A olekuláknak (atooknak, ionoknak) elektronszerkezetüktől függően lehet állandóan eglévő, azaz peranens ágneses oentua (ha van bennük párosítatlan elektron, azaz

Részletesebben

Vagyonkezelési irányelvek (Befektetési politika tartalmi kivonata) Allianz Hungária Önkéntes Nyugdíjpénztár 2015. február 1.

Vagyonkezelési irányelvek (Befektetési politika tartalmi kivonata) Allianz Hungária Önkéntes Nyugdíjpénztár 2015. február 1. Vagyonkezelési irányelvek (Befektetési politika tartali kivonata) Allianz Hungária Önkéntes Nyugdíjpénztár 2015. február 1. napjától Az Allianz Hungária Nyugdíjpénztár a befektetések során az egyes portfoliók

Részletesebben

KÖZBESZERZÉSI ADATBÁZIS

KÖZBESZERZÉSI ADATBÁZIS 14. elléklet a 44/2015. (XI. 2.) MvM rendelethez KÖZBESZERZÉSI ADATBÁZIS Összegezés az ajánlatok elbírálásáról I. szakasz: Ajánlatkérő I.1) Név és cíek 1 (jelölje eg az eljárásért felelős összes ajánlatkérőt)

Részletesebben

A szállítócsigák néhány elméleti kérdése

A szállítócsigák néhány elméleti kérdése A szállítócsigák néhány eléleti kédése DR BEKŐJÁOS GATE Géptani Intézet Bevezetés A szállítócsigák néhány eléleti kédése A tanulány tágya az egyik legégebben alkalazott folyaatos üzeűanyagozgató gép a

Részletesebben

PUSZTASZENTLÁSZLÓ KÖZSÉG ÉPÍTÉSI SZABÁLYZATÁRÓL ÉS SZABÁLYOZÁSI TERVÉRŐL

PUSZTASZENTLÁSZLÓ KÖZSÉG ÉPÍTÉSI SZABÁLYZATÁRÓL ÉS SZABÁLYOZÁSI TERVÉRŐL Pusztaszentlászló Község Önkorányzata Képviselőtestületének 5/2009.(V.04.). önkorányzati rendelete PUSZTASZENTLÁSZLÓ KÖZSÉG ÉPÍTÉSI SZABÁLYZATÁRÓL ÉS SZABÁLYOZÁSI TERVÉRŐL 1 Pusztaszentlászló Község Önkorányzat

Részletesebben

HAJDÚNÁNÁS VÁROSI ÖNKORMÁNYZAT

HAJDÚNÁNÁS VÁROSI ÖNKORMÁNYZAT Dátu: 2009. június 15. Tisztelt Ajánlattevő! Mellékelten küldö a HAJDÚNÁNÁS VÁROSI ÖNKORMÁNYZAT, int Ajánlatkérő által a KÉ 8969/2009 száon a közbeszerzési értesítőben 2009. ájus 20-án közzétett Egyösszegű,

Részletesebben

NÉV osztály. Praktikus beállítások: Oldalbeállítás: A4 (210x297 mm), álló elrendezés, első oldal eltérő

NÉV osztály. Praktikus beállítások: Oldalbeállítás: A4 (210x297 mm), álló elrendezés, első oldal eltérő NÉV osztály Feladat cíe Dátu Praktikus beállítások: Oldalbeállítás: A (10x97 ), álló elrendezés, első oldal eltérő Margó indenütt c. oldaltól fejléc: felül, bal oldalon név, jobb oldalon dátu alul középen

Részletesebben

A H O M O K H Á T I K I S T É R S É G T Ö B B C É L Ú T Á R S U L Á S A

A H O M O K H Á T I K I S T É R S É G T Ö B B C É L Ú T Á R S U L Á S A BESZÁMOLÓ A H O M O K H Á T I K I S T É R S É G T Ö B B C É L Ú T Á R S U L Á S A 2 0 1 1. É V I T E V É K E N Y S É G É RİL - 1 - I. A KISTÉRSÉGI FEJLESZTÉSI TANÁCS, ILLETVE A TÖBBCÉLÚ KISTÉRSÉGI TÁRSULÁS

Részletesebben

A megnyúlás utáni végső hosszúság: - az anyagi minőségtől ( - lineáris hőtágulási együttható) l = l0 (1 + T)

A megnyúlás utáni végső hosszúság: - az anyagi minőségtől ( - lineáris hőtágulási együttható) l = l0 (1 + T) - 1 - FIZIKA - SEGÉDANYAG - 10. osztály I. HŐTAN 1. Lineáris és térfogati hőtágulás Alapjelenség: Ha szilárd vagy folyékony halazállapotú anyagot elegítünk, a hossza ill. a térfogata növekszik, hűtés hatására

Részletesebben

41/1997. (III. 5.) Korm. rendelet. a betéti kamat, az értékpapírok hozama és a teljes hiteldíj mutató számításáról és közzétételérôl

41/1997. (III. 5.) Korm. rendelet. a betéti kamat, az értékpapírok hozama és a teljes hiteldíj mutató számításáról és közzétételérôl 4/997. (III. 5.) Kor. rendelet a betéti kaat, az értékpapírok hozaa és a teljes hiteldíj utató száításáról és közzétételérôl A Korány a hitelintézetekrôl és a pénzügyi vállalkozásokról szóló 996. évi CXII.

Részletesebben

2010/2011. tanév Szakács Jenő Megyei Fizika Verseny II. forduló. 2011. január 31.

2010/2011. tanév Szakács Jenő Megyei Fizika Verseny II. forduló. 2011. január 31. 2010/2011. tanév Szakác enő Megyei Fizika Vereny II. forduló 2011. január 31. Minden verenyzőnek a záára kijelölt négy feladatot kell egoldania. A zakközépikoláoknak az A vagy a B feladatort kell egoldani

Részletesebben

Használati-melegvíz készítő napkollektoros rendszer méretezése

Használati-melegvíz készítő napkollektoros rendszer méretezése Használati-elegvíz készítő nakollektoros rendszer éretezése Kiindulási adatok: A éretezendő létesítény jellege: Családi ház Melegvíz felhasználók száa: n 6 fő Szeélyenkénti elegvíz fogyasztás: 1 50 liter/fő.na

Részletesebben

TARTALOMJEGYZÉK JÓVÁHAGYOTT MUNKARÉSZEK TELEPÜLÉSSZERKEZETI TERV ÉS LEÍRÁSA

TARTALOMJEGYZÉK JÓVÁHAGYOTT MUNKARÉSZEK TELEPÜLÉSSZERKEZETI TERV ÉS LEÍRÁSA TARTALOMJEGYZÉK JÓVÁHAGYOTT MUNKARÉSZEK TELEPÜLÉSSZERKEZETI TERV ÉS LEÍRÁSA ÉS SZABÁLYOZÁSI TERV I. ÁLTALÁNOS ELŐÍRÁSOK 1 A rendelet hatálya 1 Szabályozási eleek 1 Sajátos jogintézények 2 Fogalo eghatározás

Részletesebben

- III. 1- Az energiakarakterisztikájú gépek őse a kalapács, melynek elve a 3.1 ábrán látható. A kalapácsot egy m tömegű, v

- III. 1- Az energiakarakterisztikájú gépek őse a kalapács, melynek elve a 3.1 ábrán látható. A kalapácsot egy m tömegű, v - III. 1- ALAKÍTÁSTECHNIKA Előadásjegyzet Prof Ziaja György III.rész. ALAKÍTÓ GÉPEK Az alakítási folyaatokhoz szükséges erőt és energiát az alakító gépek szolgáltatják. Az alakképzés többnyire az alakító

Részletesebben

HELYI ÉPÍTÉSI SZABÁLYZAT

HELYI ÉPÍTÉSI SZABÁLYZAT 1 VERŐCE HELYI ÉPÍTÉSI SZABÁLYZAT 2 Verőce Község Önkorányzata 9/2010. (X. 06.) önkorányzati rendelete VERŐCE HELYI ÉPÍTÉSI SZABÁLYZATÁRÓL ÉS SZABÁLYOZÁSI TERVÉRŐL Módosította: 3/2011. (I. 12.) és 10/2012.

Részletesebben

13. Román-Magyar Előolimpiai Fizika Verseny Pécs Kísérleti forduló május 21. péntek MÉRÉS NAPELEMMEL (Szász János, PTE TTK Fizikai Intézet)

13. Román-Magyar Előolimpiai Fizika Verseny Pécs Kísérleti forduló május 21. péntek MÉRÉS NAPELEMMEL (Szász János, PTE TTK Fizikai Intézet) 3. oán-magyar Előolipiai Fizika Verseny Pécs Kísérleti forduló 2. ájus 2. péntek MÉÉ NAPELEMMEL (zász János, PE K Fizikai ntézet) Ha egy félvezető határrétegében nok nyelődnek el, akkor a keletkező elektron-lyuk

Részletesebben

JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ

JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ Fizika középszint 81 ÉRETTSÉGI VIZSGA 9. ájus 1. FIZIKA KÖZÉPSZINTŰ ÍRÁSBELI ÉRETTSÉGI VIZSGA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ OKTATÁSI ÉS KULTURÁLIS MINISZTÉRIUM A dolgozatokat az útutató utasításai szerint,

Részletesebben

Ó T A T U M T I Ú S Á T R A T N A B R A K S I É S É L

Ó T A T U M T I Ú S Á T R A T N A B R A K S I É S É L Vezérlőegység KEZELÉSI ÉS KARBANTARTÁSI ÚTMUTATÓ Tartalojegyzék Alkalazás, üzei körülények, felépítés...3 Alkalazás...4 Kiválasztás...4 Dokuentáció...4 Üzei körülények...4 Berendezés felépítése...4 Szabályzó

Részletesebben

80400000-8 80530000-8 55000000-0. Előzmény:

80400000-8 80530000-8 55000000-0. Előzmény: Ö S S Z E G E Z É S A Z A J Á N L A T O K E L B Í R Á L Á S Á R Ó L 1. Az ajánlatkérő neve és cíe: Educatio Társadali Szolgáltató Nonprofit Korlátolt Felelősségű Társaság, 1122 Budapest, Maros utca 1921.

Részletesebben

1. Az adott kifejezést egyszerűsítse és rajzolja le a lehető legkevesebb elemmel, a legegyszerűbben.

1. Az adott kifejezést egyszerűsítse és rajzolja le a lehető legkevesebb elemmel, a legegyszerűbben. 1 1. z adott kifejezést egyszerűsítse és rajzolja le a lehető legkevesebb eleel, a legegyszerűbben. F függvény 4 változós. MEGOLÁS: legegyszerűbb alak egtalálása valailyen egyszerűsítéssel lehetséges algebrai,

Részletesebben

CPV kód: Fő tárgy: 80000000-4 További tárgyak: 80400000-8 80530000-8 55000000-0. Előzmény:

CPV kód: Fő tárgy: 80000000-4 További tárgyak: 80400000-8 80530000-8 55000000-0. Előzmény: Ö S S Z E G E Z É S A Z A J Á N L A T O K E L B Í R Á L Á S Á R Ó L 1. Az ajánlatkérő neve és cíe: Educatio Társadali Szolgáltató Nonprofit Korlátolt Felelősségű Társaság, 1122 Budapest, Maros utca 1921.

Részletesebben

Intelligens Rendszerek Elmélete. Versengéses és önszervező tanulás neurális hálózatokban

Intelligens Rendszerek Elmélete. Versengéses és önszervező tanulás neurális hálózatokban Intelligens Rendszerek Elmélete : dr. Kutor László Versengéses és önszervező tanulás neurális hálózatokban http://mobil.nik.bmf.hu/tantargyak/ire.html Login név: ire jelszó: IRE07 IRE 9/1 Processzor Versengéses

Részletesebben

II. MELLÉKLET AJÁNLATI/RÉSZVÉTELI FELHÍVÁS I. SZAKASZ: AJÁNLATKÉRŐ I.1) NÉV, CÍM ÉS KAPCSOLATTARTÁSI PONT(OK)

II. MELLÉKLET AJÁNLATI/RÉSZVÉTELI FELHÍVÁS I. SZAKASZ: AJÁNLATKÉRŐ I.1) NÉV, CÍM ÉS KAPCSOLATTARTÁSI PONT(OK) II. MELLÉKLET EURÓPAI UNIÓ Az Európai Unió Hivatalos Lapjának Kiegészítő Kiadványa 2, rue Mercier, L-2985 Luxebourg Fax: (352) 29 29 42 670 E-ail: p-ojs@opoce.cec.eu.int Inforáció és on-line foranyotatványok:

Részletesebben

CompLex Hatályos Jogszabályok Gyűjteménye

CompLex Hatályos Jogszabályok Gyűjteménye 1 / 8 211.8.29. 12:4 Ingyenes, egbízható jogszabály szolgáltatás Magyarország egyik legnagyobb jogi A jogszabály ai napon (211.VIII.29) hatályos állapota tartaloszolgáltatójától A jel a legutoljára egváltozott

Részletesebben

Fluidizált halmaz jellemzőinek mérése

Fluidizált halmaz jellemzőinek mérése 1. Gyakorlat célja Fluidizált halaz jellezőinek érése A szecsés halaz tulajdonságainak eghatározása, a légsebesség-nyoásesés görbe és a luidizációs határsebesseg eghatározása. A érésekböl eghatározott

Részletesebben

A távérzékelt felvételek tematikus kiértékelésének lépései

A távérzékelt felvételek tematikus kiértékelésének lépései A távérzékelt felvételek tematikus kiértékelésének lépései Csornai Gábor László István Földmérési és Távérzékelési Intézet Mezőgazdasági és Vidékfejlesztési Igazgatóság Az előadás 2011-es átdolgozott változata

Részletesebben

Leica Lino L360, L2P5, L2+, L2G+, L2, P5, P3

Leica Lino L360, L2P5, L2+, L2G+, L2, P5, P3 Leica Lino L360, L25, L2+, L2G+, L2, 5, 3 Használati útutató Version 757665i agyar Gratulálunk a Leica Lino egvásárlásához!. A biztonsági előírások a készülék használatát leíró rész után olvashatók. A

Részletesebben

KERESÉS A NETEN DR. KÓNYA LÁSZLÓ: KERESÉS A NETEN KERESÉS MÓDSZERE, KERESŐPROGRAMOK 2004.04.20

KERESÉS A NETEN DR. KÓNYA LÁSZLÓ: KERESÉS A NETEN KERESÉS MÓDSZERE, KERESŐPROGRAMOK 2004.04.20 INTERNET 1/42 KERESÉS A NETEN DR. KÓNYA LÁSZLÓ: KERESÉS A NETEN KERESÉS MÓDSZERE, KERESŐPROGRAMOK 2004.04.20 FORRÁS: TARR BENCE : KERESÉS AZ INTERNETEN PANEM KIADÓ, 2001 ISBN 963 545 326 4 INTERNET 2/42

Részletesebben

ÜZEMELTETÉSI FOLYAMAT GRÁFMODELLEZÉSE 2 1. BEVEZETÉS

ÜZEMELTETÉSI FOLYAMAT GRÁFMODELLEZÉSE 2 1. BEVEZETÉS okorádi László ÜZEMELTETÉSI FOLYAMAT GRÁFMODELLEZÉSE 2 Technikai eszközök üzeeltetési rendszerei, folyaatai ateatikai szepontból irányított gráfokkal írhatóak le. A űszaki tudoányokban a hálózatokat, gráfokat

Részletesebben

BALATONUDVARI TELEÜLÉSRENDEZÉSI ESZKÖZÖK

BALATONUDVARI TELEÜLÉSRENDEZÉSI ESZKÖZÖK BALATONUDVARI TELEÜLÉSRENDEZÉSI ESZKÖZÖK Balatonudvari Község Önkorányzata Képviselő-testületének 1./2014. (I.15.) önkorányzati rendelete Balatonudvari község HELYI ÉPÍTÉSI SZABÁLYZATÁRÓL Kihirdetve: 2014.

Részletesebben

Tevékenység: Tanulmányozza, mi okozza a ráncosodást mélyhúzásnál! Gyűjtse ki, tanulja meg, milyen esetekben szükséges ráncgátló alkalmazása!

Tevékenység: Tanulmányozza, mi okozza a ráncosodást mélyhúzásnál! Gyűjtse ki, tanulja meg, milyen esetekben szükséges ráncgátló alkalmazása! Tanulányozza, i okozza a ráncooát élyhúzánál! Gyűjte ki, tanulja eg, ilyen eetekben zükége ráncgátló alkalazáa! Ráncooá, ráncgátlá A élyhúzá folyaatára jellező, hogy egy nagyobb átérőjű ík tárcából ( )

Részletesebben

HOSZÚHETÉNY KÖZSÉG TELEPÜLÉSRENDEZÉSI ESZKÖZEI

HOSZÚHETÉNY KÖZSÉG TELEPÜLÉSRENDEZÉSI ESZKÖZEI HOSZÚHETÉNY KÖZSÉG TELEPÜLÉSRENDEZÉSI ESZKÖZEI EGYEZTETÉSI DOKUMENTÁCIÓ KÉSZÍTETTE: HÜBNER TERVEZŐ KFT 7621 Pécs, János u. 8. 2016. árcius hó HOSZÚHETÉNY KÖZSÉG TELEPÜLÉSSZERKEZETI TERVE A TELEPÜLÉSFEJLESZTÉSI

Részletesebben

Balatonfenyves Község Önkormányzata Képviselő-testületének 21/2006 (IX.15) számú rendelete (egységes szerkezetben a módosításokkal)

Balatonfenyves Község Önkormányzata Képviselő-testületének 21/2006 (IX.15) számú rendelete (egységes szerkezetben a módosításokkal) Balatonfenyves Község Önkorányzata Képviselő-testületének 21/2006 (IX.15) száú rendelete (egységes szerkezetben a ódosításokkal) BALATOFENYVES KÖZSÉG HELYI ÉPÍTÉSI SZABÁLYZATÁRÓL. Balatonfenyves Község

Részletesebben

2. Rugalmas állandók mérése

2. Rugalmas állandók mérése . Rugalas állandók érése PÁPICS PÉTER ISTVÁN csillagász, 3. évfolya 00.10.7. Beadva: 00.1.1. 1. A -ES, AZAZ AZ ABLAK FELLI MÉRHELYEN MÉRTEM. Ezen a laboron a férudak Young-oduluszát értük, pontosabban

Részletesebben

Beton- és acéllábazat az ABS SB 900-2500 típusú áramláskeltőkhöz

Beton- és acéllábazat az ABS SB 900-2500 típusú áramláskeltőkhöz Beton- és acéllábazat az ABS SB 900-2500 típusú áraláskeltőkhöz 1 597 0720 HU 02.2013 hu Telepítési útutató Ez az eredeti útutató fordítása www.sulzer.co Telepítési útutató betonlábazatokhoz SB 900-1200

Részletesebben

XXIII. ÖVEGES JÓZSEF KÁRPÁT-MEDENCEI FIZIKAVERSENY 2013. M E G O L D Á S A I ELSŐ FORDULÓ. A TESZTFELADATOK MEGOLDÁSAI (64 pont) 1. H I I I 2.

XXIII. ÖVEGES JÓZSEF KÁRPÁT-MEDENCEI FIZIKAVERSENY 2013. M E G O L D Á S A I ELSŐ FORDULÓ. A TESZTFELADATOK MEGOLDÁSAI (64 pont) 1. H I I I 2. XXIII. ÖVEGES JÓZSEF KÁRPÁT-MEDENCEI FIZIKAVERSENY 01. ELSŐ FORDULÓ M E G O L D Á S A I A TESZTFELADATOK MEGOLDÁSAI (64 pont) 1. H I I I. H H I H. H I H 4. I H H 5. H I I 6. H I H 7. I I I I 8. I I I 9.

Részletesebben

A multikollinearitás vizsgálata lineáris regressziós modellekben A PETRES-féle Red-mutató vizsgálata

A multikollinearitás vizsgálata lineáris regressziós modellekben A PETRES-féle Red-mutató vizsgálata Szegedi Tudoányegyete Gazdaságtudoányi Kar Közgazdaságtudoányi Doktori Iskola A ultikollinearitás vizsgálata lineáris regressziós odellekben A PETRES-féle Red-utató vizsgálata Doktori értekezés tézisei

Részletesebben

Vízműtani számítás. A vízműtani számítás készítése során az alábbi összefüggéseket használtuk fel: A csapadék intenzitása: i = a t [l/s ha]

Vízműtani számítás. A vízműtani számítás készítése során az alábbi összefüggéseket használtuk fel: A csapadék intenzitása: i = a t [l/s ha] Vízűtani száítás A vízűtani száítás készítése során az alábbi összefüggéseket használtuk fel: A csapadék intenzitása: i = a t [l/s ha] ahol ip a p visszatérési csapadék intenzitása, /h a a 10 perces időtartaú

Részletesebben

matematikai statisztika

matematikai statisztika Az újságokban, plakátokon, reklámkiadványokban sokszor találkozunk ilyen grafikonokkal, ezért szükséges, hogy megértsük, és jól tudjuk értelmezni őket. A második grafikon ismerős lehet, hiszen a függvények

Részletesebben

5 Szupertakarékos. 10A legszélesebb választék. A hűtés specialistája. Kiemelt ajánlatok Hűtés és fagyasztás 2012

5 Szupertakarékos. 10A legszélesebb választék. A hűtés specialistája. Kiemelt ajánlatok Hűtés és fagyasztás 2012 0 jó ok, hogy iért Liebherr készüléket válasszo. A tapasztalat, ai száít A Liebherr, it a hűtő-fagyasztó készülékek szakértője ár több it 50 éve következetese tervez és gyárt olya terékeket, aelyek új

Részletesebben

KEREKEGYHÁZA, SZENT ISTVÁN TÉREN TALÁLHATÓ IDŐS NYÁRFÁK FAVIZSGÁLATA ÉS ÁPOLÁSI JAVASLATTÉTEL

KEREKEGYHÁZA, SZENT ISTVÁN TÉREN TALÁLHATÓ IDŐS NYÁRFÁK FAVIZSGÁLATA ÉS ÁPOLÁSI JAVASLATTÉTEL KEREKEGYHÁZA, SZENT ISTVÁN TÉREN TALÁLHATÓ IDŐS NYÁRFÁK FAVIZSGÁLATA ÉS ÁPOLÁSI JAVASLATTÉTEL 206 JÚNIUS Jelen felérés a Kerekegyházi Városgazdasági Nonprofit Kft. egrendelése alapján készült a Kerekegyháza,

Részletesebben

TERMIKUS NEUTRONFLUXUS MEGHATÁROZÁSA AKTIVÁCIÓS MÓDSZERREL

TERMIKUS NEUTRONFLUXUS MEGHATÁROZÁSA AKTIVÁCIÓS MÓDSZERREL TERMIKUS NEUTRONFLUXUS MEGHATÁROZÁSA AKTIVÁCIÓS MÓDSZERREL 1. BEVEZETÉS Neutronsugárzás hatására bizonyos stabil eleekben agátalakulás egy végbe, és a keletkezett radioaktív terék aktivitása egfelelő szálálórendszer

Részletesebben

A Közbeszerzési Döntőbizottság (a továbbiakban: Döntőbizottság) a Közbeszerzések Tanácsa nevében meghozta az alábbi. H A T Á R O Z A T ot.

A Közbeszerzési Döntőbizottság (a továbbiakban: Döntőbizottság) a Közbeszerzések Tanácsa nevében meghozta az alábbi. H A T Á R O Z A T ot. KÖZBESZERZÉSEK TANÁCSA KÖZBESZERZÉSI DÖNTŐBIZOTTSÁG 1024. Budapest, Margit krt. 85. 1525 Postafiók 166. Tel: 336-7776 Fax: 336-7778 dontobizottsag@közbeszerzesek-tanacsa.hu Ikt. sz.: D.403/11 /2010. A

Részletesebben

Hűtés és fagyasztás 2014 108-001_Ost_HU.indd 1 108-001_Ost_HU.indd 1 16.12.13 12:41 16.12.13 12:41

Hűtés és fagyasztás 2014 108-001_Ost_HU.indd 1 108-001_Ost_HU.indd 1 16.12.13 12:41 16.12.13 12:41 Hűtés és fagyasztás 0 0 alapos ok arra, hogy Liebherr teréket vásároljo 6 A tapasztalat, ai száít BioFresh bizoyíthatóa egészségesebb A Liebherr, it a hűtő- és fagyasztó készülékek szakértője, ár több

Részletesebben

NATRII HYALURONAS. Nátrium-hialuronát

NATRII HYALURONAS. Nátrium-hialuronát Natrii hyaluronas Ph.Hg.VIII. Ph.Eur.6.0. - 1 01/2008:1472 NATRII HYALURONAS Nátriu-hialuronát (C 14 H 20 NNaO 11 ) n [9067-32-7] DEFINÍCIÓ A nátriu-hialuronát a hialuronsav nátriusója. A hialuronsav D-glükuronsav

Részletesebben

Technológiai tervezés Oktatási segédlet

Technológiai tervezés Oktatási segédlet Miskolci Egyete Gépészérnöki és Inforatikai Kar Gépgyártástechnológiai Tanszék Technológiai tervezés Oktatási segédlet Műveleti éretek és ráhagyások eghatározása. Miskolc, 009 Összeállította: Dr. Maros

Részletesebben

Gépi tanulás a gyakorlatban. Bevezetés

Gépi tanulás a gyakorlatban. Bevezetés Gépi tanulás a gyakorlatban Bevezetés Motiváció Nagyon gyakran találkozunk gépi tanuló alkalmazásokkal Spam detekció Karakter felismerés Fotó címkézés Szociális háló elemzés Piaci szegmentáció analízis

Részletesebben

Kísérleti városi kisvízgyűjtő. Szabadka Baja

Kísérleti városi kisvízgyűjtő. Szabadka Baja Kíérleti vároi kivízgyűjtő Szabadka Baja 01..1 01..18. Dokuentáció Tartalojegyzék Tartalojegyzék... 1. 1. Műzaki Leírá..... Geodéziai feléré..... Hidrológiai é hidraulikai éretezé... 6. 4. abeton kiűtárgy

Részletesebben

KÖRNYEZETVÉDELMI- VÍZGAZDÁLKODÁSI ALAPISMERETEK

KÖRNYEZETVÉDELMI- VÍZGAZDÁLKODÁSI ALAPISMERETEK Környezetvédeli-vízgazdálkodási alaiseretek közéint ÉRETTSÉGI VIZSGA 0. október 5. KÖRNYEZETVÉDELMI- VÍZGAZDÁLKODÁSI ALAPISMERETEK KÖZÉPSZINTŰ ÍRÁSBELI ÉRETTSÉGI VIZSGA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ EMBERI

Részletesebben

Új típusú döntési fa építés és annak alkalmazása többtényezős döntés területén

Új típusú döntési fa építés és annak alkalmazása többtényezős döntés területén Új típusú döntési fa építés és annak alkalmazása többtényezős döntés területén Dombi József Szegedi Tudományegyetem Bevezetés - ID3 (Iterative Dichotomiser 3) Az ID algoritmusok egy elemhalmaz felhasználásával

Részletesebben

Dinamika példatár. Szíki Gusztáv Áron

Dinamika példatár. Szíki Gusztáv Áron Dinaika példatár Szíki Guztáv Áron TTLOMJEGYZÉK 4 DINMIK 4 4.1 NYGI PONT KINEMTIKÁJ 4 4.1.1 Mozgá adott pályán 4 4.1.1.1 Egyene vonalú pálya 4 4.1.1. Körpálya 1 4.1.1.3 Tetzőlege íkgörbe 19 4.1. Szabad

Részletesebben

Milyen erőtörvénnyel vehető figyelembe a folyadék belsejében a súrlódás?

Milyen erőtörvénnyel vehető figyelembe a folyadék belsejében a súrlódás? VALÓDI FOLYADÉKOK A alódi folyadékokban a belső súrlódás ne hanyagolható el. Kísérleti tapasztalat: állandó áralási keresztetszet esetén is áltozik a nyoás p csökken Az áralási sebesség az anyagegaradás

Részletesebben

Összegezés az ajánlatok elbírálásáról

Összegezés az ajánlatok elbírálásáról Összegezés az ajánlatok elbírálásáról 1. Az ajánlatkérő neve és cíe: Nagykovács Nagyközség Önkorányzat, 2094 Nagykovács, Kossuth Lajos utca 61. 2. A közbeszerzés tárgya és ennysége: Nagykovács Általános

Részletesebben

file:///d:/okt/ad/jegyzet/ad1/b+fa.html

file:///d:/okt/ad/jegyzet/ad1/b+fa.html 1 / 5 2016. 11. 30. 12:58 B+ fák CSci 340: Database & Web systems Home Syllabus Readings Assignments Tests Links Computer Science Hendrix College Az alábbiakban Dr. Carl Burch B+-trees című Internetes

Részletesebben

Algoritmuselmélet. 2-3 fák. Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem. 8.

Algoritmuselmélet. 2-3 fák. Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem. 8. Algoritmuselmélet 2-3 fák Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem 8. előadás Katona Gyula Y. (BME SZIT) Algoritmuselmélet 8. előadás

Részletesebben

MUNKAANYAG. Szabó László. Áramlástani alaptörvények. A követelménymodul megnevezése:

MUNKAANYAG. Szabó László. Áramlástani alaptörvények. A követelménymodul megnevezése: Szabó László Áralástani alaptörények A köetelényodul egneezése: Kőolaj- és egyipari géprendszer üzeeltetője és egyipari technikus feladatok A köetelényodul száa: 07-06 A tartaloele azonosító száa és célcsoportja:

Részletesebben

Biztonsági adatlap EGK

Biztonsági adatlap EGK 1. SZAKASZ: Az anyag/keverék és a vállalat/vállalkozás azonosítása 1.1 Terékazonosító Kereskedeli név JACKOCELL 4 1.2 Az anyag vagy keverék egfelelő azonosított felhasználása, illetve ellenjavallt felhasználása

Részletesebben

A KAB-HEGYI ERDŐTERVEZÉSI KÖRZET KÖZJÓLÉTI FEJLESZTÉSI TERVE

A KAB-HEGYI ERDŐTERVEZÉSI KÖRZET KÖZJÓLÉTI FEJLESZTÉSI TERVE NÉBIH Erdészeti Igazgatóság Erdőtervezési és Terészetvédeli Osztály 023 Budapest, Frankel Leó utca 42-44. A KAB-HEGYI ERDŐTERVEZÉSI KÖRZET KÖZJÓLÉTI FEJLESZTÉSI TERVE 202 Tervező: Dávid József... Kalincsák

Részletesebben

Magyar DEMOLITION. Bontás Avant módra

Magyar DEMOLITION. Bontás Avant módra Magyar DEMOLITION Bontás Avant ódra ROBOT 185 Kieelkedő tulajdonságok A teleszkópos gé 46 c extra gékinyúlást és ezzel további felhasználhatóságot nyújt a bontási feladatok során A unkahengereket speciális

Részletesebben

Objektumorientált Programozás VI.

Objektumorientált Programozás VI. Objektumorientált Programozás VI. Tömb emlékeztető Egyszerű programozási tételek Összetett programozási tételek V 1.0 ÓE-NIK, 2011 1 Hallgatói Tájékoztató A jelen bemutatóban található adatok, tudnivalók

Részletesebben

A multikollinearitás vizsgálata lineáris regressziós modellekben

A multikollinearitás vizsgálata lineáris regressziós modellekben A ultikollinearitás vizsgálata lineáris regressziós odellekben Kovács Péter, a Szegedi Tudoányegyete egyetei adjunktusa E-ail: pepe@eco.u-szeged.hu Epirikus elezéseknél gyakori eset, hogy a vizsgálat szepontjából

Részletesebben

Országos Rendezési Tervkataszter

Országos Rendezési Tervkataszter TeIR Országos Rendezési Tervkataszter Felhasználói útmutató Budapest, 2015. április Tartalomjegyzék 1. BEVEZETŐ... 3 2. LEKÉRDEZÉSEK... 3 2.1 TERV ELLÁTOTTSÁG LEKÉRDEZÉS... 4 2.1.1. Kördiagram... 5 2.1.2.

Részletesebben

Modellkiválasztás és struktúrák tanulása

Modellkiválasztás és struktúrák tanulása Modellkiválasztás és struktúrák tanulása Szervezőelvek keresése Az unsupervised learning egyik fő célja Optimális reprezentációk Magyarázatok Predikciók Az emberi tanulás alapja Általános strukturális

Részletesebben

Informatikai Rendszerek Alapjai

Informatikai Rendszerek Alapjai Informatikai Rendszerek Alapjai Dr. Kutor László A redundancia fogalma és mérése Minimális redundanciájú kódok 1. http://uni-obuda.hu/users/kutor/ IRA 2014 könyvtár Óbudai Egyetem, NIK Dr. Kutor László

Részletesebben

Hõszivattyús légkondícionáló berendezések

Hõszivattyús légkondícionáló berendezések Hõszivattyús légkondícionáló berendezések Terékválaszték 20 Hûtõteljesítény, k Professional On/Off. oldal R4 ~2 ~2,5 ~,5 ~5 Terékválaszték 20 Oldalfali split klía, hõszivattyús Fisher rt On/Off 14. oldal

Részletesebben

Tudásalapú információ integráció

Tudásalapú információ integráció Tudásalapú információ integráció (A Szemantikus Web megközelítés és a másik irány) Tanszéki értekezlet, 2008. május 14. 1 Miért van szükségünk ilyesmire? WWW: (Alkalmazások) Keresés a weben (pl. összehasonlítás

Részletesebben

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 9 IX. ROBUsZTUs statisztika 1. ROBUsZTUssÁG Az eddig kidolgozott módszerek főleg olyanok voltak, amelyek valamilyen értelemben optimálisak,

Részletesebben

TARTALOM A FIZIKA TANÍTÁSA. módszertani folyóirat

TARTALOM A FIZIKA TANÍTÁSA. módszertani folyóirat 03/ A FIZIKA TANÍTÁSA A FIZIKA TANÍTÁSA ódzertani folyóirat Szerkeztõég: Fõzerkeztõ: Bonifert Doonkoné dr. fõikolai docen A zerkeztõbizottág: Dr. Kövedi Katalin fõikolai docen Dr. Molnár Mikló egyetei

Részletesebben

GEGET057N DIAGNOSZTIKA ÉS KARBANTARTÁS. MISKOLCI EGYETEM GÉPÉSZMÉRNÖKI ÉS INFORMATIKAI KAR GÉPELEMEK TANSZÉKE 3515 Miskolc-Egyetemváros

GEGET057N DIAGNOSZTIKA ÉS KARBANTARTÁS. MISKOLCI EGYETEM GÉPÉSZMÉRNÖKI ÉS INFORMATIKAI KAR GÉPELEMEK TANSZÉKE 3515 Miskolc-Egyetemváros MSKOC EGYETEM GÉÉSZMÉRÖK ÉS FORMTK KR GÉEEMEK TSZÉKE 355 Miskolc-Egyeteváos TTÁRGY DOSSZÉ GEGET57 DGOSZTK ÉS KRBTRTÁS Tágyfelelős Saka Feenc Előadó Saka Feenc Gyakolatvezető Miskolc, 7. szeptebe GEGET57

Részletesebben

Adatszerkezetek 2. Dr. Iványi Péter

Adatszerkezetek 2. Dr. Iványi Péter Adatszerkezetek 2. Dr. Iványi Péter 1 Fák Fákat akkor használunk, ha az adatok között valamilyen alá- és fölérendeltség van. Pl. könyvtárszerkezet gyökér (root) Nincsennek hurkok!!! 2 Bináris fák Azokat

Részletesebben

Programozási alapismeretek 4.

Programozási alapismeretek 4. Programozási alapismeretek 4. Obejktum-Orientált Programozás Kis Balázs Bevezetés I. Az OO programozási szemlélet, egy merőben más szemlélet, az összes előző szemlélettel (strukturális, moduláris, stb.)

Részletesebben

6. Számitási gyakorlatok

6. Számitási gyakorlatok űvelettani érési és száítási útutató 6. Száitási gyakorlatok 6.. közegek fizikai tulajdonságainak eghatározása int iseretes, a űvelettanban, úgy egyfázisú, int többfázisú közegekkel dolgozunk. Ezek a közegek

Részletesebben

Szemcsés szilárd anyag porozitásának mérése. A sűrűség ismert definíciója szerint meghatározásához az anyag tömegét és térfogatát kell ismernünk:

Szemcsés szilárd anyag porozitásának mérése. A sűrűség ismert definíciója szerint meghatározásához az anyag tömegét és térfogatát kell ismernünk: Szecsés szilárd anyag porozitásának érése. Eléleti háttér A vegyipar alapanyagainak és terékeinek több int fele szilárd szecsés, ún. ölesztett anyag. Alapanyag pl. a szén, szilikonok, szees terények stb.,

Részletesebben

CPV kód: Fő tárgy: További tárgyak: Előzmény:

CPV kód: Fő tárgy: További tárgyak: Előzmény: Ö S S Z E G E Z É S A Z A J Á N L A T O K E L B Í R Á L Á S Á R Ó L 1. Az ajánlatkérő neve és cíe: Educatio Társadali Szolgáltató Nonprofit Korlátolt Felelősségű Társaság, 1122 Budapest, Maros utca 1921.

Részletesebben

Az információs műveltség fejlesztése A könyvtárak szemléletváltása és feladatai a 21. században

Az információs műveltség fejlesztése A könyvtárak szemléletváltása és feladatai a 21. században Az információs műveltség fejlesztése A könyvtárak szemléletváltása és feladatai a 21. században Dr. Varga Katalin Miért fontos ez a téma? Az interneten nem azt találjuk meg, amire kíváncsiak vagyunk, hanem

Részletesebben

Klasszikus Fizika Laboratórium V.mérés. Fajhő mérése. Mérést végezte: Vanó Lilla VALTAAT.ELTE. Mérés időpontja:

Klasszikus Fizika Laboratórium V.mérés. Fajhő mérése. Mérést végezte: Vanó Lilla VALTAAT.ELTE. Mérés időpontja: Klasszikus Fizika Laboratóriu V.érés Fajhő érése Mérést égezte: Vanó Lilla VALTAAT.ELTE Mérés időpontja: 2012.10.11. 1. Mérés röid leírása A érés során egy inta fajhőjét kellett eghatározno. Ezt legkönnyebben

Részletesebben

S atisztika 2. előadás

S atisztika 2. előadás Statisztika 2. előadás 4. lépés Terepmunka vagy adatgyűjtés Kutatási módszerek osztályozása Kutatási módszer Feltáró kutatás Következtető kutatás Leíró kutatás Ok-okozati kutatás Keresztmetszeti kutatás

Részletesebben

E L Ő T E R J E S Z T É S

E L Ő T E R J E S Z T É S E L Ő T E R J E S Z T É S A Képviselő-testület 2011. árcius 7-én tartandó ülésének 4. száú Az Alsó-Szabolcsi szennyvízelvezetési és tisztítási projekt elnevezésű, KEOP-7.1-2-0-2008-0133 azonosítószáú projekt

Részletesebben

IFFK 2013 Budapest, 2013. augusztus 28-30. Stróbl András*, Péter Tamás**

IFFK 2013 Budapest, 2013. augusztus 28-30. Stróbl András*, Péter Tamás** IFFK 03 Budapest 03. augusztus 8-30. Tartoáyi szitű stabilitásizsgálat alkalazásáak lehetőségei Győr árosába Stróbl Adrás* Péter Taás** Budapest Uiersity of Techology ad Ecooics Hugary (e-ail*:strobl.ad@gail.co

Részletesebben

Használati útmutató Az online példatárhoz

Használati útmutató Az online példatárhoz Használati útmutató Az online példatárhoz A Példatár egy többféle szűrési feltétellel és találati megjelenítéssel rendelkező online adatbázis: I. Keresés 1. Találati lista 2. Térképes megjelenítés 3. Alrendszerek

Részletesebben

1. Ismétlés 123 * 5 21 3 * 4 22 5 * 4

1. Ismétlés 123 * 5 21 3 * 4 22 5 * 4 1. Isétlés 1. Kíváncsi vagy arra, hogy ebben a fejezetben elsősorban elyik országban szerzett élényeiket osztják eg veled a testvérek? Akkor végezd el a űveleteket, és az eredények sorrendjében írd le

Részletesebben

Hullámtan. A hullám fogalma. A hullámok osztályozása.

Hullámtan. A hullám fogalma. A hullámok osztályozása. Hullátan A hullá fogala. A hulláok osztályozása. Kísérletek Kis súlyokkal összekötött ingasor elején keltett rezgés átterjed a többi ingára is [0:6] Kifeszített guikötélen keltett zavar végig fut a kötélen

Részletesebben

1. Melyik területet kell öntözni?

1. Melyik területet kell öntözni? 1. Melyik területet kell öntözni? Rajzolja le kertjének alaprajzát (ideális esetben -papírra) 1:100 (1 c 1 ), vagy 1:200 (1 c 2 ) éretarányban. Jelölje be az öntözendő és ne öntözendő felületeket. Rajzolja

Részletesebben

AZ ÜGYFÉL KOMMUNIKÁCIÓ ÚJ FORMÁI POZITÍV ÜGYFÉLÉLMÉNY SZÖVEGBÁNYÁSZATI MEGOLDÁSOK

AZ ÜGYFÉL KOMMUNIKÁCIÓ ÚJ FORMÁI POZITÍV ÜGYFÉLÉLMÉNY SZÖVEGBÁNYÁSZATI MEGOLDÁSOK AZ ÜGYFÉL KOMMUNIKÁCIÓ ÚJ FORMÁI POZITÍV ÜGYFÉLÉLMÉNY SZÖVEGBÁNYÁSZATI MEGOLDÁSOK HOFGESANG PÉTER ÜZLETI INTELLIGENCIA A JÖVŐ, AHOGY MI LÁTJUK Hagyományos és új kommunikációs formák Szöveges adatok Szöveganalitika

Részletesebben

Balatoni albedó(?)mérések

Balatoni albedó(?)mérések Környezettudományi Doktori Iskolák Konferenciája Budapest, 2012. augusztus 30-31 PE Georgikon Kar menyhart-l@georgikon.hu Eredeti célkitűzés Balaton albedójának napi és éves menete Albedó paraméterezése

Részletesebben

Kőműves feladatok látszó téglafalakra

Kőműves feladatok látszó téglafalakra Kőűves feladatok látszó téglafalakra Vidovszky stván Nezeti Munkaügyi Hivatal ÁPB Építőipari Ágazati Párbeszéd Bizottság, 2013 Vidovszky stván Kőűves feladatok látszó téglafalakra készült az Építőipari

Részletesebben

Modern piacelmélet. ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék. Selei Adrienn

Modern piacelmélet. ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék. Selei Adrienn Modern piacelélet ELTE TáTK Közgazdaságtudoányi Tanszék Selei Adrienn A tananyag a Gazdasági Versenyhivatal Versenykultúra Központja és a Tudás-Ökonóia Alapítvány táogatásával készült az ELTE TáTK Közgazdaságtudoányi

Részletesebben

Termékinformáció a 811/2013 és a 813/2013 EU rendelet szerint előírva

Termékinformáció a 811/2013 és a 813/2013 EU rendelet szerint előírva Terékinforáció a 811/2013 és a 813/2013 EU rendelet szerint előírva Terék adattábla (a 811/2013 EU rendeletnek egfelelően) (a) A forgalazó egnevezése, vagy logója Reeha B.V. (b) A forgalazó típusazonosítója

Részletesebben

Teszt: Az nvidia GeForce kártyák Crysis 2-ben mért teljesítménye

Teszt: Az nvidia GeForce kártyák Crysis 2-ben mért teljesítménye Teszt: Az nvidia GeForce kártyák Crysis 2-ben mért teljesítménye Mivel úgy gondoljuk, hogy az egyes nvidia GeForce kártyák teljesítményét legjobban egy játékteszt során lehet bemutatni, így a Dirt3 teszt

Részletesebben

ABS MF 154-804 szennyvízszivattyú ABS Piranha 08/09 aprító szivattyú

ABS MF 154-804 szennyvízszivattyú ABS Piranha 08/09 aprító szivattyú ABS MF 154-804 szennyvízszivattyú ABS Piranha 08/09 aprító szivattyú 1010-00 15975131HU (2015/04) HU Telepítési és kezelési útutató www.sulzer.o 2 Telepítési és kezelési útutató (Ez az eredeti útutató

Részletesebben

Bertrand-duopólium. Profitmaximum a Bertrand-modellben. Az árak egyenlõk és megegyeznek a. Kovács Norbert SZE KGYK, GT

Bertrand-duopólium. Profitmaximum a Bertrand-modellben. Az árak egyenlõk és megegyeznek a. Kovács Norbert SZE KGYK, GT 6. Elõadás Saikus Jáékok folyaás Az árverseny: Berrand, Berrand hiái, éreli Berrand Dinaikus Jáékok: Sakelerg-odell Kovás orer SZE KGYK, GT Berrand-duoóliu A. vállala erékei iráni keresle Berrand versenyen

Részletesebben

7. A technológiai folyamat környezeti, gazdasági és biztonsági problematikája

7. A technológiai folyamat környezeti, gazdasági és biztonsági problematikája A technológiai folyaat környezeti, gazdasági és biztonsági probleatikáa 7. A technológiai folyaat környezeti, gazdasági és biztonsági probleatikáa Mint iseretes, az anyagi avak előállitása, vagyis a terelés,

Részletesebben

JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ

JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ Fizika eelt szint Javítási-értékelési útutató 063 ÉRETTSÉGI VIZSGA 006. ájus 5. FIZIKA EMELT SZINTŰ ÍRÁSBELI ÉRETTSÉGI VIZSGA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ OKTATÁSI MINISZTÉRIUM Fizika eelt szint Javítási-értékelési

Részletesebben

A szegénység fogalmának megjelenése a magyar online médiában

A szegénység fogalmának megjelenése a magyar online médiában A szegénység fogalmának megjelenése a magyar online médiában Tartalomelemzés 2000 január és 2015 március között megjelent cikkek alapján Bevezetés Elemzésünk célja, hogy áttekintő képet adjunk a szegénység

Részletesebben

FAIPARI ALAPISMERETEK

FAIPARI ALAPISMERETEK Faipari alapiseretek középszit 1211 ÉRETTSÉGI VIZSGA 213. ájus 23. FAIPARI ALAPISMERETEK KÖZÉPSZINTŰ ÍRÁSBELI ÉRETTSÉGI VIZSGA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMTATÓ EMBERI ERŐFORRÁSOK MINISZTÉRIMA Fotos tudivalók

Részletesebben

TÁRKI ADATFELVÉTELI ÉS ADATBANK OSZTÁLYA OMNIBUSZ 2003/2. SPSS állomány neve: Budapest, február

TÁRKI ADATFELVÉTELI ÉS ADATBANK OSZTÁLYA OMNIBUSZ 2003/2. SPSS állomány neve: Budapest, február TÁRKI ADATFELVÉTELI ÉS ADATBANK OSZTÁLYA SPSS állomány neve: F63 Budapest, 2003. február 2 Tartalomjegyzék BEVEZETÉS...3 A SÚLYOZATLAN MINTA ÖSSZEHASONLÍTÁSA ISMERT DEMOGRÁFIAI ELOSZLÁSOKKAL...4 Nem szerinti

Részletesebben