Mintavételezés, szűrés, outlierek detektálása

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "Mintavételezés, szűrés, outlierek detektálása"

Átírás

1 Mintavételezés, szűrés, outlierek detektálása Salánki Ágnes Budapest University of Technology and Economics Fault Tolerant Systems Research Group Budapest University of Technology and Economics Department of Measurement and Information Systems

2 Az alapfeladat ugyanaz Az aspektus más Alapfogalmak

3 Az alapfeladat ugyanaz Az aspektus más Alapfogalmak

4 MINTAVÉTELEZÉS

5 Mintavételezés SRS Stratified Sample Cluster sample

6 SRS o Simple Random Sample o random mintavétel Mintavételezés Stratified Sample Cluster sample

7 SRS o Simple Random Sample Mintavételezés Stratified Sample o Homogén réteg o Mindegyikből random m. Cluster sample

8 SRS o Simple Random Sample Mintavételezés Stratified Sample o Homogén réteg o Mindegyikből random m. Cluster sample

9 SRS o Simple Random Sample Mintavételezés Stratified Sample o Homogén réteg o Mindegyikből random m. Cluster sample

10 SRS o Simple Random Sample Mintavételezés Stratified Sample Cluster sample o ~azonos méretű klaszterek o Azokból random m.

11 SRS o Simple Random Sample Mintavételezés Stratified Sample Cluster sample o ~azonos méretű klaszterek o Azokból random m.

12 SRS o Simple Random Sample Mintavételezés Stratified Sample Cluster sample o ~azonos méretű klaszterek o Azokból random m.

13 Idősoroknál

14 Idősoroknál Outlierek? Random sampling size mondjuk p = nél? Lásd még imbalanced adatsorok

15 Mintavételezés streamekben Pl. az elmúlt héten hány egyedi lekérdezés jött? megválaszolása n% minta alapján

16 Random mintavételezés 1/3-os mintavételezés o egyedi lekérdezések aránya: 3/9 o egyedi lekérdezések aránya egy kiválasztott mintában?

17 Random mintavételezés 1/3-os mintavételezés o egyedi lekérdezések aránya: 3/9 o egyedi lekérdezések aránya egy kiválasztott mintában?

18 Random mintavételezés 1/3-os mintavételezés o egyedi lekérdezések aránya: 3/9 o egyedi lekérdezések aránya egy kiválasztott mintában?

19 Random mintavételezés 1/3-os mintavételezés o egyedi lekérdezések aránya: 3/9 o egyedi lekérdezések aránya egy kiválasztott mintában?

20 Random mintavételezés 1/3-os mintavételezés o egyedi lekérdezések aránya: 3/9 o egyedi lekérdezések aránya egy kiválasztott mintában?

21 Random mintavételezés 1/3-os mintavételezés o egyedi lekérdezések aránya: 3/9 o egyedi lekérdezések aránya egy kiválasztott mintában? p = 1.0 p = 1.0 p = 1.0

22 Mintavételezés streamekben Random mintavételezés 10 vödörrel o Ha tényleg egyedi a streamben, p = 0.1 a mintában (egy adott megfigyelt vödörben) o Ha kétszer fordul elő, a mintába p = 0.18 valószínűséggel kerül csak egy stb.

23 Mintavételezés streamekben Random mintavételezés 10 vödörrel o Ha tényleg egyedi a streamben, p = 0.1 a mintában (egy adott megfigyelt vödörben) o Ha kétszer fordul elő, a mintába p = 0.18 valószínűséggel kerül csak egy stb. Nem tudunk a minta alapján általánosítani a teljes streamre

24 Mintavételezés streamekben: Hash Pl. az elmúlt héten hány egyedi lekérdezés jött? megválaszolása n% minta alapján Érték alapján szűrünk o Pl. hash függvény 0-9 közé Az azonosak azonos vödörbe kerülnek o Feltételezések A hash egyenletes az értékek 1/10-e kerül be a 0-ba

25 Mintavételezés streamekben: hash 1/3-os mintavételezés

26 Mintavételezés streamekben: hash 1/3-os mintavételezés

27 Mintavételezés streamekben: hash 1/3-os mintavételezés 1

28 Mintavételezés streamekben: hash 1/3-os mintavételezés 1

29 Mintavételezés streamekben: hash 1/3-os mintavételezés 1 1

30 Mintavételezés streamekben: hash 1/3-os mintavételezés 1 1

31 Mintavételezés streamekben: hash 1/3-os mintavételezés 1 1 1

32 Mintavételezés streamekben: hash 1/3-os mintavételezés 1 1 1

33 Mintavételezés streamekben: hash 1/3-os mintavételezés

34 Mintavételezés streamekben: hash 1/3-os mintavételezés

35 Mintavételezés streamekben: hash 1/3-os mintavételezés

36 Mintavételezés streamekben: hash 1/3-os mintavételezés

37 Mintavételezés streamekben: hash 1/3-os mintavételezés

38 Mintavételezés streamekben: hash 1/3-os mintavételezés

39 Mintavételezés streamekben: hash 1/3-os mintavételezés p = 1/3 p = 1/3 p = 1/3

40 Mintavételezés streamekben: hash 1/3-os mintavételezés Nagyobb biztonsággal tudunk becsülni Mintavételezés típusa? p = 1/3 p = 1/3 p = 1/3

41 OUTLIER DETEKTÁLÁS

42 Outlier An outlier is an observation which deviates so much from the other observations as to arouse suspicions that it was generated by a different mechanism (Hawkins 1980)

43 Outlier An outlier is an observation which deviates so much from the other observations as to arouse suspicions that it was generated by a different mechanism (Hawkins 1980)

44 Outlier An outlier is an observation which deviates so much from the other observations as to arouse suspicions that it was generated by a different mechanism (Hawkins 1980)

45 Outlier An outlier is an observation which deviates so much from the other observations as to arouse suspicions that it was generated by a different mechanism (Hawkins 1980)

46 Használati esetek Kép forrása:

47 Használati esetek Képek forrása:

48 Használati esetek Képek forrása:

49 Használati esetek Képek forrása:

50 Használati esetek

51 Használati esetek

52 Használati esetek

53 Alapfogalmak novelty peculiarity anomaly outlier discordant observations surprise exception rare event aberration

54 Kevés van belőlük Definíció Gyanús, hogy más a generáló folyamat/forrás

55 Kevés van belőlük Definíció Gyanús, hogy más a generáló folyamat/forrás o Все счастливые семьи похожи друг на друга, каждая несчастливая семья несчастлива по-своему.

56 Kevés van belőlük Definíció Gyanús, hogy más a generáló folyamat/forrás o Все счастливые семьи похожи друг на друга, каждая несчастливая семья несчастлива по-своему. o Happy families are all alike; every unhappy family is unhappy in its own way. o A boldog családok mind hasonlók egymáshoz, minden boldogtalan család a maga módján az.

57 Kevés van belőlük Definíció Gyanús, hogy más a generáló folyamat/forrás o Все счастливые семьи похожи друг на друга, каждая несчастливая семья несчастлива по-своему. o Happy families are all alike; every unhappy family is unhappy in its own way. o A boldog családok mind hasonlók egymáshoz, minden boldogtalan család a maga módján az. (Tolsztoj: Anna Karenina)

58 Hivatkozásjegyzék [1] Stream Processing, filtering: Mining of Massive Data Sets o Alapmű: o Coursera tárgy: [2] Outlier Detection o Varun Chandola, Arindam Banerjee, and Vipin Kumar. Anomaly detection: A survey. ACM Computing Surveys (CSUR), 41(3):15, 2009

Mintavételezés, szűrés, kilógó esetek detektálása

Mintavételezés, szűrés, kilógó esetek detektálása Mintavételezés, szűrés, kilógó esetek detektálása Salánki Ágnes salanki@mit.bme.hu Budapest University of Technology and Economics Fault Tolerant Systems Research Group Budapest University of Technology

Részletesebben

Mintavételezés, szűrés, kilógó esetek detektálása

Mintavételezés, szűrés, kilógó esetek detektálása Mintavételezés, szűrés, kilógó esetek detektálása Salánki Ágnes salanki@mit.bme.hu Budapest University of Technology and Economics Fault Tolerant Systems Research Group Budapest University of Technology

Részletesebben

Virtualizált környezetek teljesítménymérése és elemzése

Virtualizált környezetek teljesítménymérése és elemzése Rendszermodellezés Virtualizált környezetek teljesítménymérése és elemzése Micskei Zoltán, Nádudvari György fóliáinak felhasználásával Budapest University of Technology and Economics Fault Tolerant Systems

Részletesebben

Kísérlettervezés alapfogalmak

Kísérlettervezés alapfogalmak Kísérlettervezés alapfogalmak Rendszermodellezés Budapest University of Technology and Economics Fault Tolerant Systems Research Group Budapest University of Technology and Economics Department of Measurement

Részletesebben

Vizuális adatelemzés

Vizuális adatelemzés Vizuális adatelemzés Salánki Ágnes, Guta Gábor, PhD Dr. Pataricza András Budapest University of Technology and Economics Fault Tolerant Systems Research Group Budapest University of Technology and Economics

Részletesebben

Rendszermodellezés: házi feladat bemutatás

Rendszermodellezés: házi feladat bemutatás Rendszermodellezés: házi feladat bemutatás Budapest University of Technology and Economics Fault Tolerant Systems Research Group Budapest University of Technology and Economics Department of Measurement

Részletesebben

Klaszterezés, 2. rész

Klaszterezés, 2. rész Klaszterezés, 2. rész Csima Judit BME, VIK, Számítástudományi és Információelméleti Tanszék 208. április 6. Csima Judit Klaszterezés, 2. rész / 29 Hierarchikus klaszterezés egymásba ágyazott klasztereket

Részletesebben

Csima Judit április 9.

Csima Judit április 9. Osztályozókról még pár dolog Csima Judit BME, VIK, Számítástudományi és Információelméleti Tanszék 2018. április 9. Csima Judit Osztályozókról még pár dolog 1 / 19 SVM (support vector machine) ez is egy

Részletesebben

Teljesítménymodellezés

Teljesítménymodellezés Teljesítménymodellezés Budapest University of Technology and Economics Fault Tolerant Systems Research Group Budapest University of Technology and Economics Department of Measurement and Information Systems

Részletesebben

Teljesítménymodellezés

Teljesítménymodellezés Teljesítménymodellezés Budapest University of Technology and Economics Fault Tolerant Systems Research Group Budapest University of Technology and Economics Department of Measurement and Information Systems

Részletesebben

Correlation & Linear Regression in SPSS

Correlation & Linear Regression in SPSS Petra Petrovics Correlation & Linear Regression in SPSS 4 th seminar Types of dependence association between two nominal data mixed between a nominal and a ratio data correlation among ratio data Correlation

Részletesebben

mobil rádióhálózatokban

mobil rádióhálózatokban Magyar Tudomány 2007/7 Az interferencia elnyomása mobil rádióhálózatokban Pap László az MTA rendes tagja, egyetemi tanár BME Híradástechnikai Tanszék pap@hit.bme.hu Imre Sándor az MTA doktora, egyetemi

Részletesebben

The nontrivial extraction of implicit, previously unknown, and potentially useful information from data.

The nontrivial extraction of implicit, previously unknown, and potentially useful information from data. Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs rendszerek Tanszék Adatelemzés intelligens módszerekkel Hullám Gábor Adatelemzés hagyományos megközelítésben I. Megválaszolandó

Részletesebben

Statistical Inference

Statistical Inference Petra Petrovics Statistical Inference 1 st lecture Descriptive Statistics Inferential - it is concerned only with collecting and describing data Population - it is used when tentative conclusions about

Részletesebben

Mintavételi eljárások

Mintavételi eljárások Mintavételi eljárások Daróczi Gergely, PPKE BTK 2008. X.6. Óravázlat A mintavétel célja Alapfogalmak Alapsokaság, mintavételi keret, megfigyelési egység, mintavételi egység... Nem valószínűségi mintavételezési

Részletesebben

Teljesítménymodellezés

Teljesítménymodellezés Teljesítménymodellezés Budapest University of Technology and Economics Fault Tolerant Systems Research Group Budapest University of Technology and Economics Department of Measurement and Information Systems

Részletesebben

INFORMATIKA. PRÓBAÉRETTSÉGI 2004. május KÖZÉPSZINT. Pontozási és javítási útmutató

INFORMATIKA. PRÓBAÉRETTSÉGI 2004. május KÖZÉPSZINT. Pontozási és javítási útmutató PRÓBAÉRETTSÉGI 2004. május INFORMATIKA KÖZÉPSZINT Pontozási és javítási útmutató A feladatok pontozását a mellékelt pontozási és javítási útmutatók alapján lehet elvégezni. A feladatokban szereplő részpontok

Részletesebben

Stream Processing. Big Data elemzési módszerek. Kocsis Imre

Stream Processing. Big Data elemzési módszerek. Kocsis Imre Stream Processing Big Data elemzési módszerek Kocsis Imre ikocsis@mit.bme.hu 2014.11.12. Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék Szenzor-adatok Adatfolyam-források

Részletesebben

Dr. Sasvári Péter Egyetemi docens

Dr. Sasvári Péter Egyetemi docens A KKV-k Informatikai Infrastruktúrájának vizsgálata a Visegrádi országokban The Analysis Of The IT Infrastructure Among SMEs In The Visegrád Group Of Countries Dr. Sasvári Péter Egyetemi docens MultiScience

Részletesebben

Statisztika. Politológus képzés. Daróczi Gergely április 24. Politológia Tanszék

Statisztika. Politológus képzés. Daróczi Gergely április 24. Politológia Tanszék Statisztika Politológus képzés Daróczi Gergely Politológia Tanszék 2012. április 24. Outline 1 A mintavételi hiba és konfidencia-intervallum 2 A mintaválasztás A mintaválasztás célja Alapfogalmak A mintaválasztás

Részletesebben

Forensic SNP Genotyping using Nanopore MinION Sequencing

Forensic SNP Genotyping using Nanopore MinION Sequencing Forensic SNP Genotyping using Nanopore MinION Sequencing AUTHORS Senne Cornelis 1, Yannick Gansemans 1, Lieselot Deleye 1, Dieter Deforce 1,#,Filip Van Nieuwerburgh 1,#,* 1 Laboratory of Pharmaceutical

Részletesebben

Diagnosztikai szemléletű talajtérképek szerkesztése korrelált talajtani adatrendszerek alapján

Diagnosztikai szemléletű talajtérképek szerkesztése korrelált talajtani adatrendszerek alapján Diagnosztikai szemléletű talajtérképek szerkesztése korrelált talajtani adatrendszerek alapján Bakacsi Zsófia 1 - Szabó József 1 Waltner István 2 Michéli Erika 2 Fuchs Márta 2 - Laborczi Annamária 1 -

Részletesebben

Biometria az orvosi gyakorlatban. Regresszió Túlélésanalízis

Biometria az orvosi gyakorlatban. Regresszió Túlélésanalízis SZDT-09 p. 1/36 Biometria az orvosi gyakorlatban Regresszió Túlélésanalízis Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: werner.agnes@virt.uni-pannon.hu Logisztikus regresszió

Részletesebben

A társadalomkutatás módszerei I. Outline. 1. Zh Egyéni eredmények. Notes. Notes. Notes. 9. hét. Daróczi Gergely november 10.

A társadalomkutatás módszerei I. Outline. 1. Zh Egyéni eredmények. Notes. Notes. Notes. 9. hét. Daróczi Gergely november 10. A társadalomkutatás módszerei I. 9. hét Daróczi Gergely Budapesti Corvinus Egyetem 2011. november 10. Outline 1 1. Zh eredmények 2 Újra a hibatényezőkről 3 A mintavételi keret 4 Valószínűségi mintavételi

Részletesebben

Cloud computing. Cloud computing. Dr. Bakonyi Péter.

Cloud computing. Cloud computing. Dr. Bakonyi Péter. Cloud computing Cloud computing Dr. Bakonyi Péter. 1/24/2011 1/24/2011 Cloud computing 2 Cloud definició A cloud vagy felhő egy platform vagy infrastruktúra Az alkalmazások és szolgáltatások végrehajtására

Részletesebben

Smaller Pleasures. Apróbb örömök. Keleti lakk tárgyak Répás János Sándor mûhelyébõl Lacquerware from the workshop of Répás János Sándor

Smaller Pleasures. Apróbb örömök. Keleti lakk tárgyak Répás János Sándor mûhelyébõl Lacquerware from the workshop of Répás János Sándor Smaller Pleasures Apróbb örömök Keleti lakk tárgyak Répás János Sándor mûhelyébõl Lacquerware from the workshop of Répás János Sándor Smaller Pleasures Oriental lacquer, or urushi by its frequently used

Részletesebben

Szívkatéterek hajlékonysága, meghajlítása

Szívkatéterek hajlékonysága, meghajlítása Szívkatéterek hajlékonysága, meghajlítása Összefoglalás A szívkatéter egy olyan intravaszkuláris katéter, amelyet a szívbe vezetnek, ültetnek be diagnosztikus vagy terápiás célból. A katéterek felvezetés/eltávolítás

Részletesebben

Vizuális adatelemzés

Vizuális adatelemzés Vizuális adatelemzés Rendszermodellezés 2017. Budapest University of Technology and Economics Fault Tolerant Systems Research Group Budapest University of Technology and Economics Department of Measurement

Részletesebben

Választási modellek 2

Választási modellek 2 Választási modellek 2 Prileszky István Doktori Iskola 2018 http://www.sze.hu/~prile Forrás: A Self Instructing Course in Mode Choice Modeling: Multinomial and Nested Logit Models Prepared For U.S. Department

Részletesebben

Felhők teljesítményelemzése felhő alapokon

Felhők teljesítményelemzése felhő alapokon Felhők teljesítményelemzése felhő alapokon Kocsis Imre ikocsis@mit.bme.hu HTE Infokom 2014 Budapest University of Technology and Economics Department of Measurement and Information Systems 1 IT Szolgáltatásmenedzsment

Részletesebben

Modellek paraméterezése: regresszió, benchmarkok

Modellek paraméterezése: regresszió, benchmarkok Modellek paraméterezése: regresszió, benchmarkok Rendszermodellezés 2017. Budapest University of Technology and Economics Fault Tolerant Systems Research Group Budapest University of Technology and Economics

Részletesebben

Teljesítménymodellezés

Teljesítménymodellezés Teljesítménymodellezés Budapest University of Technology and Economics Fault Tolerant Systems Research Group Budapest University of Technology and Economics Department of Measurement and Information Systems

Részletesebben

Geokémia gyakorlat. 1. Geokémiai adatok értelmezése: egyszerű statisztikai módszerek. Geológus szakirány (BSc) Dr. Lukács Réka

Geokémia gyakorlat. 1. Geokémiai adatok értelmezése: egyszerű statisztikai módszerek. Geológus szakirány (BSc) Dr. Lukács Réka Geokémia gyakorlat 1. Geokémiai adatok értelmezése: egyszerű statisztikai módszerek Geológus szakirány (BSc) Dr. Lukács Réka MTA-ELTE Vulkanológiai Kutatócsoport e-mail: reka.harangi@gmail.com ALAPFOGALMAK:

Részletesebben

Kódverifikáció gépi tanulással

Kódverifikáció gépi tanulással Kódverifikáció gépi tanulással Szoftver verifikáció és validáció kiselőadás Hidasi Balázs 2013. 12. 12. Áttekintés Gépi tanuló módszerek áttekintése Kódverifikáció Motiváció Néhány megközelítés Fault Invariant

Részletesebben

Újraszabni Európa egészségügyét II. rész

Újraszabni Európa egészségügyét II. rész Újraszabni Európa egészségügyét II. rész A dokumentum első részét lapunk előző számában olvashatják Tisztelt Olvasóink! Ezzel a jelszóval indítja programdokumentumát a European ehealth Task Force munkacsoport

Részletesebben

A felület vizsgálata mikrokeménységméréssel

A felület vizsgálata mikrokeménységméréssel Óbuda University e Bulletin Vol. 2, No. 1, 2011 A felület vizsgálata mikrokeménységméréssel Kovács-Coskun Tünde, Bitay Enikő Óbudai Egyetem, Bánki Donát Gépész és Biztonságtechnikai Mérnöki Kar kovacs.tunde@bgk.uni-obuda.hu

Részletesebben

Baglyos képkeret - BY - 695

Baglyos képkeret - BY - 695 Baglyos képkeret - BY - 695 fekete - 3 990 Ft fehér - 4 490 Ft magasság: 52 cm szélesség: 38 cm Fényképekeretek méretei: 2 db 5 x 5 cm 2 db 10 x 15 cm 1.oldal BY - 012 EXKUSIVE 9 in 1 képkeret fekete -

Részletesebben

Hetet egy csapásra. Máriás Zoltán TMSI Kft. CISA, CSM, CNE, CASE antidotum 2015

Hetet egy csapásra. Máriás Zoltán TMSI Kft. CISA, CSM, CNE, CASE antidotum 2015 Hetet egy csapásra Máriás Zoltán TMSI Kft. zoltan.marias@tmsi.hu CISA, CSM, CNE, CASE antidotum 2015 Aktuális sulykolási lista BYOD, BYOA, CYOD MAM, MIM, MSM, MCM EMM, EFSS, konténerizáció (containerization)

Részletesebben

V. Rövidpályás Szenior Úszó Országos Bajnokság Gyõr

V. Rövidpályás Szenior Úszó Országos Bajnokság Gyõr official results / hivatalos eredmények 12.04.2015, 1. comp.-part event 3-100m Backstroke / hátúszás men / férfi 08:08 h 01:32,72 +23.74 147 RT +0,68, 50m: 00:44,56, 100m: 01:32,72 (00:48,16) 2. Papp,

Részletesebben

Jóllét az ökológiai határokon belül

Jóllét az ökológiai határokon belül Jóllét az ökológiai határokon belül Csutora Mária Kaposvár, 2014 április 8. 1 Jóllét az ökológiai határokon belül? Lehetünk-e boldogok és elégedettek oly módon, hogy ökológiai lábnyomunk ne haladja meg

Részletesebben

Szimuláció. Fault Tolerant Systems Research Group. Budapest University of Technology and Economics. Department of Measurement and Information Systems

Szimuláció. Fault Tolerant Systems Research Group. Budapest University of Technology and Economics. Department of Measurement and Information Systems Szimuláció Budapest University of Technology and Economics Fault Tolerant Systems Research Group Budapest University of Technology and Economics Department of Measurement and Information Systems 1 Mérés:

Részletesebben

CONCERTO COMMUNITIES IN EU DEALING WITH OPTIMAL THERMAL AND ELECTRICAL EFFICIENCY OF BUILDINGS AND DISTRICTS, BASED ON MICROGRIDS. WP 5 Del 5.

CONCERTO COMMUNITIES IN EU DEALING WITH OPTIMAL THERMAL AND ELECTRICAL EFFICIENCY OF BUILDINGS AND DISTRICTS, BASED ON MICROGRIDS. WP 5 Del 5. CONCERTO COMMUNITIES IN EU DEALING WITH OPTIMAL THERMAL AND ELECTRICAL EFFICIENCY OF BUILDINGS AND DISTRICTS, BASED ON MICROGRIDS WP 5 Del 5.14 1 st period Szentendre Papers and articles in specialist

Részletesebben

Visszacsatolt (mély) neurális hálózatok

Visszacsatolt (mély) neurális hálózatok Visszacsatolt (mély) neurális hálózatok Visszacsatolt hálózatok kimenet rejtett rétegek bemenet Sima előrecsatolt neurális hálózat Visszacsatolt hálózatok kimenet rejtett rétegek bemenet Pl.: kép feliratozás,

Részletesebben

KÖZELÍTŐ INFERENCIA II.

KÖZELÍTŐ INFERENCIA II. STATISZTIKAI TANULÁS AZ IDEGRENDSZERBEN KÖZELÍTŐ INFERENCIA II. MONTE CARLO MÓDSZEREK ISMÉTLÉS Egy valószínűségi modellben a következtetéseinket a látensek vagy a paraméterek fölötti poszterior írja le.

Részletesebben

Decision where Process Based OpRisk Management. made the difference. Norbert Kozma Head of Operational Risk Control. Erste Bank Hungary

Decision where Process Based OpRisk Management. made the difference. Norbert Kozma Head of Operational Risk Control. Erste Bank Hungary Decision where Process Based OpRisk Management made the difference Norbert Kozma Head of Operational Risk Control Erste Bank Hungary About Erste Group 2010. 09. 30. 2 Erste Bank Hungary Erste Group entered

Részletesebben

TAGOZATÁN SATU MARE EXTENSION. Baranyai Tünde, Stark Gabriella

TAGOZATÁN SATU MARE EXTENSION. Baranyai Tünde, Stark Gabriella Volume 3, Number 2, 2013 3. kötet, 2. szám, 2013 PEDAGÓGIAI GYAKORLAT A BBTE SZATMÁRNÉMETI TAGOZATÁN THE EXAMINATION OF PEDAGOGICAL PRACTICE AT THE SATU MARE EXTENSION Baranyai Tünde, Stark Gabriella Abstract:

Részletesebben

Manuscript Title: Identification of a thermostable fungal lytic polysaccharide monooxygenase and

Manuscript Title: Identification of a thermostable fungal lytic polysaccharide monooxygenase and 1 2 3 4 5 Journal name: Applied Microbiology and Biotechnology Manuscript Title: Identification of a thermostable fungal lytic polysaccharide monooxygenase and evaluation of its effect on lignocellulosic

Részletesebben

A társadalomkutatás módszerei I.

A társadalomkutatás módszerei I. A társadalomkutatás módszerei I. 9. hét Daróczi Gergely Budapesti Corvinus Egyetem 2011. november 10. Outline 1 1. Zh eredmények 2 Újra a hibatényezőkről 3 A mintavételi keret 4 Valószínűségi mintavételi

Részletesebben

A FLOW projekt eredménytermékeinek bemutatása

A FLOW projekt eredménytermékeinek bemutatása A FLOW projekt eredménytermékeinek bemutatása Vagyis mit is csinál(t)unk 3 éven keresztül FLOW Workshop Kerékpározás és Forgalmi Modellezés Budapest, 2017. augusztus 7-8. Funded by the Horizon 2020 Framework

Részletesebben

A jövőbeli hatások vizsgálatához felhasznált klímamodell-adatok Climate model data used for future impact studies Szépszó Gabriella

A jövőbeli hatások vizsgálatához felhasznált klímamodell-adatok Climate model data used for future impact studies Szépszó Gabriella A jövőbeli hatások vizsgálatához felhasznált klímamodell-adatok Climate model data used for future impact studies Szépszó Gabriella Országos Meteorológiai Szolgálat Hungarian Meteorological Service KRITéR

Részletesebben

Tantárgy adatlap Információmenedzsment

Tantárgy adatlap Információmenedzsment A tantárgy kódja: 7PE20NGK29B A tantárgy megnevezése (magyarul): A tantárgy neve (angolul): Information management A tanóra száma (Előadás + szeminárium + gyakorlat + egyéb): 2+0+0 Kreditérték: 3 A tantárgy

Részletesebben

Túlélés elemzés október 27.

Túlélés elemzés október 27. Túlélés elemzés 2017. október 27. Néhány példa Egy adott betegség diagnózisától kezdve mennyi ideje van hátra a páciensnek? Tipikusan mennyi ideig élhet túl? Bizonyos ráktípus esetén mennyi idő telik el

Részletesebben

Statisztika I. 8. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Statisztika I. 8. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre Statisztika I. 8. előadás Előadó: Dr. Ertsey Imre Minták alapján történő értékelések A statisztika foglalkozik. a tömegjelenségek vizsgálatával Bizonyos esetekben lehetetlen illetve célszerűtlen a teljes

Részletesebben

Angol Középfokú Nyelvvizsgázók Bibliája: Nyelvtani összefoglalás, 30 kidolgozott szóbeli tétel, esszé és minta levelek + rendhagyó igék jelentéssel

Angol Középfokú Nyelvvizsgázók Bibliája: Nyelvtani összefoglalás, 30 kidolgozott szóbeli tétel, esszé és minta levelek + rendhagyó igék jelentéssel Angol Középfokú Nyelvvizsgázók Bibliája: Nyelvtani összefoglalás, 30 kidolgozott szóbeli tétel, esszé és minta levelek + rendhagyó igék jelentéssel Timea Farkas Click here if your download doesn"t start

Részletesebben

Szolgáltatásminôségi paraméterek elôrejelzésének javítása outlierek detektálásával és eltávolításával

Szolgáltatásminôségi paraméterek elôrejelzésének javítása outlierek detektálásával és eltávolításával Szolgáltatásminôségi paraméterek elôrejelzésének javítása outlierek detektálásával és eltávolításával KOVÁCS LÁSZLÓ, VASS DOROTTYA, VIDÁCS ATTILA BME, Távközlési és Médiainformatikai Tanszék kovacsl@alpha.tmit.bme.hu,

Részletesebben

2. Fotometriás mérések II.

2. Fotometriás mérések II. 2. Fotometriás mérések II. 2008 október 31. 1. Ammónia-nitrogén mérése alacsony mérési tartományban és szabad ammónia becslése 1.1. Háttér A módszer alkalmas kis ammónia-nitrogén koncentrációk meghatározására;

Részletesebben

Vizuális adatelemzés

Vizuális adatelemzés Vizuális adatelemzés Rendszermodellezés 2016. Budapest University of Technology and Economics Fault Tolerant Systems Research Group Budapest University of Technology and Economics Department of Measurement

Részletesebben

Gyakorlat: Sztochasztikus idősor-elemzés alapfogalmai II. Egységgyök-folyamatok és tesztek. Dr. Dombi Ákos

Gyakorlat: Sztochasztikus idősor-elemzés alapfogalmai II. Egységgyök-folyamatok és tesztek. Dr. Dombi Ákos Gyakorlat: Sztochasztikus idősor-elemzés alapfogalmai II. Egységgyök-folyamatok és tesztek Dr. Dombi Ákos (dombi@finance.bme.hu) ESETTANULMÁNY 1. Feladat: OTP részvény átlagárfolyamának (Y=AtlAr) stacionaritás

Részletesebben

KÖZELÍTŐ INFERENCIA II.

KÖZELÍTŐ INFERENCIA II. STATISZTIKAI TANULÁS AZ IDEGRENDSZERBEN KÖZELÍTŐ INFERENCIA II. MONTE CARLO MÓDSZEREK ISMÉTLÉS Egy valószínűségi modellben a következtetéseinket a látensek vagy a paraméterek fölötti poszterior írja le.

Részletesebben

Drótposta: kovacsea@math.bme.hu ; edith_kovacs@yahoo.com ; Honlapom: http://www.math.bme.hu/diffe/staff/kovacse.shtml

Drótposta: kovacsea@math.bme.hu ; edith_kovacs@yahoo.com ; Honlapom: http://www.math.bme.hu/diffe/staff/kovacse.shtml Szakmai önéletrajz 1.1 Személyes adatok: Nevem: Kovács Edith Alice Születési idő, hely: 1971.05.18, Arad Drótposta: kovacsea@math.bme.hu ; edith_kovacs@yahoo.com ; Honlapom: http://www.math.bme.hu/diffe/staff/kovacse.shtml

Részletesebben

RESEARCHING THE CONNECTION BETWEEN URBAN OPEN SPACES

RESEARCHING THE CONNECTION BETWEEN URBAN OPEN SPACES A VÁROSI SZABADTEREK ÉS AZ INGATLANÉRTÉKEK KÖZÖTTI ÖSSZEFÜGGÉSEK VIZSGÁLATA BUDAPEST PÉLDÁJÁN RESEARCHING THE CONNECTION BETWEEN URBAN OPEN SPACES AND PROPERTY VALUES IN THE CASE OF BUDAPEST TAKÁCS DÁNIEL

Részletesebben

KORRÓZIÓS FIGYELÕ korrózióvédelmi mûszaki tudományos folyóirat. Szerkeszti: a szerkesztõbizottság. A szerkesztõbizottság elnöke: Zanathy Valéria

KORRÓZIÓS FIGYELÕ korrózióvédelmi mûszaki tudományos folyóirat. Szerkeszti: a szerkesztõbizottság. A szerkesztõbizottság elnöke: Zanathy Valéria LIII. évfolyam 3. szám 2013 KORRÓZIÓS FIGYELÕ korrózióvédelmi mûszaki tudományos folyóirat Szerkeszti: a szerkesztõbizottság A szerkesztõbizottság elnöke: Zanathy Valéria Dalmay Gábor Dr. Haskó Ferenc

Részletesebben

Cluster Analysis. Potyó László

Cluster Analysis. Potyó László Cluster Analysis Potyó László What is Cluster Analysis? Cluster: a collection of data objects Similar to one another within the same cluster Dissimilar to the objects in other clusters Cluster analysis

Részletesebben

Teljesen elosztott adatbányászat alprojekt

Teljesen elosztott adatbányászat alprojekt Teljesen elosztott adatbányászat alprojekt Hegedűs István, Ormándi Róbert, Jelasity Márk Big Data jelenség Big Data jelenség Exponenciális növekedés a(z): okos eszközök használatában, és a szenzor- és

Részletesebben

A cell-based screening system for RNA Polymerase I inhibitors

A cell-based screening system for RNA Polymerase I inhibitors Electronic Supplementary Material (ESI) for MedChemComm. This journal is The Royal Society of Chemistry 2019 Supporting Information A cell-based screening system for RNA Polymerase I inhibitors Xiao Tan,

Részletesebben

ÓBUDAI EGYETEM Bánki Donát Gépész és Biztonságtechnikai Mérnöki Kar. International Engineering Symposium at Bánki IESB 2015

ÓBUDAI EGYETEM Bánki Donát Gépész és Biztonságtechnikai Mérnöki Kar. International Engineering Symposium at Bánki IESB 2015 ÓBUDAI EGYETEM Bánki Donát Gépész és Biztonságtechnikai Mérnöki Kar International Engineering Symposium at Bánki IESB 2015 Nemzetközi Gépész és Biztonságtechnikai Szimpózium 2015. november 19. A MAGYAR

Részletesebben

STATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Mi a modell? Matematikai statisztika. 300 dobás. sűrűségfüggvénye. Egyenletes eloszlás

STATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Mi a modell? Matematikai statisztika. 300 dobás. sűrűségfüggvénye. Egyenletes eloszlás ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE STATISZTIKA 7. Előadás Egyenletes eloszlás Binomiális eloszlás Normális eloszlás Standard normális eloszlás Normális eloszlás mint modell /56 Matematikai statisztika Reprezentatív mintavétel

Részletesebben

EEA, Eionet and Country visits. Bernt Röndell - SES

EEA, Eionet and Country visits. Bernt Röndell - SES EEA, Eionet and Country visits Bernt Röndell - SES Európai Környezetvédelmi Ügynökség Küldetésünk Annak elősegítése, hogy az EU és a tagállamok a szükséges információk alapján hozhassák meg a környezet

Részletesebben

Outsourcing és Cloud Biztonsági kérdések

Outsourcing és Cloud Biztonsági kérdések IT ADVISORY Outsourcing és Cloud Biztonsági kérdések Gaidosch Tamás 2009. november 25. Tartalom Már megint hype: de mit is akarunk megoldani? Mi micsoda? Szempontok Biztonság, te drága Kockázatok 1 Hype

Részletesebben

FAMILY STRUCTURES THROUGH THE LIFE CYCLE

FAMILY STRUCTURES THROUGH THE LIFE CYCLE FAMILY STRUCTURES THROUGH THE LIFE CYCLE István Harcsa Judit Monostori A magyar társadalom 2012-ben: trendek és perspektívák EU összehasonlításban Budapest, 2012 november 22-23 Introduction Factors which

Részletesebben

Pisces Hungarici 7 (2013) 113 118

Pisces Hungarici 7 (2013) 113 118 Pisces Hungarici 7 (2013) 113 118 A haltenyésztés termelési biztonságát veszélyeztető kárókatona (Phalacrocorax carbo) állományának alakulása a Hortobágyi Halgazdáság területén The population of the Great

Részletesebben

A rosszindulatú daganatos halálozás változása 1975 és 2001 között Magyarországon

A rosszindulatú daganatos halálozás változása 1975 és 2001 között Magyarországon A rosszindulatú daganatos halálozás változása és között Eredeti közlemény Gaudi István 1,2, Kásler Miklós 2 1 MTA Számítástechnikai és Automatizálási Kutató Intézete, Budapest 2 Országos Onkológiai Intézet,

Részletesebben

Választási modellek 3

Választási modellek 3 Választási modellek 3 Prileszky István Doktori Iskola 2018 http://www.sze.hu/~prile Forrás: A Self Instructing Course in Mode Choice Modeling: Multinomial and Nested Logit Models Prepared For U.S. Department

Részletesebben

Cloud computing Dr. Bakonyi Péter.

Cloud computing Dr. Bakonyi Péter. Cloud computing Dr. Bakonyi Péter. 1/24/2011 Cloud computing 1/24/2011 Cloud computing 2 Cloud definició A cloud vagy felhő egy platform vagy infrastruktúra Az alkalmazások és szolgáltatások végrehajtására

Részletesebben

Supporting Information

Supporting Information Supporting Information Cell-free GFP simulations Cell-free simulations of degfp production were consistent with experimental measurements (Fig. S1). Dual emmission GFP was produced under a P70a promoter

Részletesebben

IKR Agrár Kft. biztonsági elemzése Füzesabony Területi Központ

IKR Agrár Kft. biztonsági elemzése Füzesabony Területi Központ 2016. IKR Agrár Kft. biztonsági elemzése Füzesabony Területi Központ 5. számú melléklet Kockázat csökkentő intézkedés tervezete AGEL-CBI Kft. Verzió: 1.0 2016.04.30. IKR Agrár Kft. biztonsági elemzése

Részletesebben

Bevezetés a kvantum-informatikába és kommunikációba 2015/2016 tavasz

Bevezetés a kvantum-informatikába és kommunikációba 2015/2016 tavasz Bevezetés a kvantum-informatikába és kommunikációba 2015/2016 tavasz Kvantumkapuk, áramkörök 2016. március 3. A kvantummechanika posztulátumai (1-2) 1. Állapotleírás Zárt fizikai rendszer aktuális állapota

Részletesebben

Felnőttképzés Európában

Felnőttképzés Európában Felnőttképzés Európában Nincs szükség annyi diplomásra, amennyit képeznek Helyettük szakképzett emberekre lenne kereslet Az itthon OKJ-s képzés európai hagyományában két vonal érvényesül: - dán - német

Részletesebben

Teljesítménymodellezés

Teljesítménymodellezés Teljesítménymodellezés Budapest University of Technology and Economics Fault Tolerant Systems Research Group Budapest University of Technology and Economics Department of Measurement and Information Systems

Részletesebben

On The Number Of Slim Semimodular Lattices

On The Number Of Slim Semimodular Lattices On The Number Of Slim Semimodular Lattices Gábor Czédli, Tamás Dékány, László Ozsvárt, Nóra Szakács, Balázs Udvari Bolyai Institute, University of Szeged Conference on Universal Algebra and Lattice Theory

Részletesebben

Sex: Male Date of Birth: 02 August 1947 Citizenship: Hungarian

Sex: Male Date of Birth: 02 August 1947 Citizenship: Hungarian PERSONAL INFORMATION Dr. János Szlávik 3300 Eger, Tompa Mihály u. 8. +36-36-520-400/3082 +36-30-4365-541 szlavik@ektf.hu www.gti.ektf.hu Sex: Male Date of Birth: 02 August 1947 Citizenship: Hungarian WORK

Részletesebben

A jövedelem alakulásának vizsgálata az észak-alföldi régióban az 1997-99. évi adatok alapján

A jövedelem alakulásának vizsgálata az észak-alföldi régióban az 1997-99. évi adatok alapján A jövedelem alakulásának vizsgálata az észak-alföldi régióban az 1997-99. évi adatok alapján Rózsa Attila Debreceni Egyetem Agrártudományi Centrum, Agrárgazdasági és Vidékfejlesztési Intézet, Számviteli

Részletesebben

PETER PAZMANY CATHOLIC UNIVERSITY Consortium members SEMMELWEIS UNIVERSITY, DIALOG CAMPUS PUBLISHER

PETER PAZMANY CATHOLIC UNIVERSITY Consortium members SEMMELWEIS UNIVERSITY, DIALOG CAMPUS PUBLISHER SEMMELWEIS UNIVERSITY PETER PAMANY CATLIC UNIVERSITY Development of Complex Curricula for Molecular Bionics and Infobionics Programs within a consortial* framework** Consortium leader PETER PAMANY CATLIC

Részletesebben

KÍSÉRLET A STATISZTIKA II. TANTÁRGY SZÁMÍTÓGÉPPEL TÁMOGATOTT TÖMEGOKTATÁSÁRA BALOGH IRÉN VITA LÁSZLÓ

KÍSÉRLET A STATISZTIKA II. TANTÁRGY SZÁMÍTÓGÉPPEL TÁMOGATOTT TÖMEGOKTATÁSÁRA BALOGH IRÉN VITA LÁSZLÓ KÍSÉRLET A STATISZTIKA II. TANTÁRGY SZÁMÍTÓGÉPPEL TÁMOGATOTT TÖMEGOKTATÁSÁRA A szerzők rövid cikkükben amellett érvelnek, hogy a bevezető jellegű statisztikai kurzusokban célszerűbb az Excelt használni,

Részletesebben

KOPI. Fordítási plágiumok keresése MTA SZTAKI DSD. Pataki Máté MSZNY 2011. Department of Distributed Systems

KOPI. Fordítási plágiumok keresése MTA SZTAKI DSD. Pataki Máté MSZNY 2011. Department of Distributed Systems KOPI MTA SZTAKI Department of Distributed Systems Fordítási plágiumok keresése MSZNY 2011 Pataki Máté Probléma 1. Sok a diák 2. Hasznos anyagok az interneten 3. Digitális szakdolgozatok 4. Jó nyelvtudás

Részletesebben

MINTAVÉTELEZÉS. Alaptípusai: sampling. véletlen érvényesítésére v. mellőzzük azt. = preferenciális mintav. = véletlen mintav.

MINTAVÉTELEZÉS. Alaptípusai: sampling. véletlen érvényesítésére v. mellőzzük azt. = preferenciális mintav. = véletlen mintav. A teljes alapsokaságot nem ismerhetjük meg. MINTAVÉTELEZÉS Fontossága: minden későbbi értékelés ezen alapszik. Alaptípusai: Szubjektív folyamat Objektív folyamat (non-probabilistic) (probabilistic) sampling

Részletesebben

Implementation of water quality monitoring

Implementation of water quality monitoring Joint Ipoly/Ipel Catchment Management HUSK/1101/2.1.1/0153 Implementation of water quality monitoring Dr. Adrienne Clement clement@vkkt.bme.hu Budapest University of Technology and Economics Department

Részletesebben

Bozóki Sándor. MTA SZTAKI, Budapesti Corvinus Egyetem. Vitaliy Tsyganok

Bozóki Sándor. MTA SZTAKI, Budapesti Corvinus Egyetem. Vitaliy Tsyganok A feszítőfákból számolt súlyvektorok mértani közepének optimalitása a logaritmikus legkisebb négyzetes célfüggvényre nézve Bozóki Sándor MTA SZTAKI, Budapesti Corvinus Egyetem Vitaliy Tsyganok Laboratory

Részletesebben

Lesi Mária: A 2004-ES VERSENYKÉPESSÉG KUTATÁS VÁLLALATI MINTÁJÁNAK ALAPJELLEMZŐI ÉS REPREZENTATIVITÁSA

Lesi Mária: A 2004-ES VERSENYKÉPESSÉG KUTATÁS VÁLLALATI MINTÁJÁNAK ALAPJELLEMZŐI ÉS REPREZENTATIVITÁSA BUDAPESTI CORVINUS EGYETEM VÁLLALATGAZDASÁGTAN INTÉZET VERSENYKÉPESSÉG KUTATÓ KÖZPONT Lesi Mária: A 2004-ES VERSENYKÉPESSÉG KUTATÁS VÁLLALATI MINTÁJÁNAK ALAPJELLEMZŐI ÉS REPREZENTATIVITÁSA VERSENYBEN A

Részletesebben

STATISZTIKA. A maradék független a kezelés és blokk hatástól. Maradékok leíró statisztikája. 4. A modell érvényességének ellenőrzése

STATISZTIKA. A maradék független a kezelés és blokk hatástól. Maradékok leíró statisztikája. 4. A modell érvényességének ellenőrzése 4. A modell érvényességének ellenőrzése STATISZTIKA 4. Előadás Variancia-analízis Lineáris modellek 1. Függetlenség 2. Normális eloszlás 3. Azonos varianciák A maradék független a kezelés és blokk hatástól

Részletesebben

Longman Exams Dictionary egynyelvű angol szótár nyelvvizsgára készülőknek

Longman Exams Dictionary egynyelvű angol szótár nyelvvizsgára készülőknek Longman Exams Dictionary egynyelvű angol szótár nyelvvizsgára készülőknek Egynyelvű angol nagyszótár haladó nyelvtanulóknak és nyelvvizsgázóknak 212,000 szócikkel A szótárban minden definíció egyszerű

Részletesebben

Egészségügyi mérnöki mesterszak hallgatói adatainak elemzése. Computational Biomedicine (Combine) workgroup

Egészségügyi mérnöki mesterszak hallgatói adatainak elemzése. Computational Biomedicine (Combine) workgroup Egészségügyi mérnöki mesterszak hallgatói adatainak elemzése Antal Péter Computational Biomedicine (Combine) workgroup Department of Measurement and Information Systems Budapest University of Technology

Részletesebben

Gáspár Bencéné Vér Katalin * AZ ÜZLETI INTELLIGENCIA RENDSZEREINEK KIALAKULÁSÁRÓL

Gáspár Bencéné Vér Katalin * AZ ÜZLETI INTELLIGENCIA RENDSZEREINEK KIALAKULÁSÁRÓL 123 Gáspár Bencéné Vér Katalin * AZ ÜZLETI INTELLIGENCIA RENDSZEREINEK KIALAKULÁSÁRÓL Az igazi szûk keresztmetszet nem technológiai, nem pénzügyi, de még csak nem is információs szûkösség. A kényszertényezõ

Részletesebben

Skills Development at the National University of Public Service

Skills Development at the National University of Public Service Skills Development at the National University of Public Service Presented by Ágnes Jenei National University of Public Service Faculty of Public Administration Public Ethics and Communication 13. 12. 2013

Részletesebben

2/1 ARTUR SZERVÍZ Kereskedelmi és Szolgáltató Korlátolt Felelősségű Társaság

2/1 ARTUR SZERVÍZ Kereskedelmi és Szolgáltató Korlátolt Felelősségű Társaság ARTUR SZERVÍZ Kereskedelmi és Szolgáltató Korlátolt Felelősségű Társaság (1055 Budapest, Markó utca 1. al. 3.) Tax number: 25199750-2-41 Company history 1 Registration number Company register number::

Részletesebben

ADATREJTÉS ÉS SZÖVEGSTATISZTIKÁK A BMF-SzGTI kriptográfiai tárgycsoportjához kapcsolódó hallgatói projektek és kutatások

ADATREJTÉS ÉS SZÖVEGSTATISZTIKÁK A BMF-SzGTI kriptográfiai tárgycsoportjához kapcsolódó hallgatói projektek és kutatások ADATREJTÉS ÉS SZÖVEGSTATISZTIKÁK A BMF-SzGTI kriptográfiai tárgycsoportjához kapcsolódó hallgatói projektek és kutatások STEGANOGRAPHY AND TEXT STATISTICS Students Projects concerning Cryptography Dr.

Részletesebben

IMPRESSZUM. Szerkesztőbizottság elnöke: Szűcs István. Főszerkesztő: Káposzta József

IMPRESSZUM. Szerkesztőbizottság elnöke: Szűcs István. Főszerkesztő: Káposzta József Vol. 2. No. 3. IMPRESSZUM Szerkesztőbizottság elnöke: Szűcs István Főszerkesztő: Káposzta József Szerkesztőbizottság tagjai: Bandlerova, Anna Slovak University of Agriculture in Nitra, Slovakia Baranyai,

Részletesebben

Tudományos Ismeretterjesztő Társulat

Tudományos Ismeretterjesztő Társulat Sample letter number 1. Vancouver English Centre 47. Zoltán u. 840 Have St, Suite 200 Budapest Vancouver BC V6Z 212 H-1114 Canada Ref.: application 15 Januar, 2010 Dear Sir/Madam, I have just read your

Részletesebben

SZAKÉRTŐI LEÍRÁS. A keményfa tartósságának meghatározása a fát elpusztító bazídiumos gombák ellen.

SZAKÉRTŐI LEÍRÁS. A keményfa tartósságának meghatározása a fát elpusztító bazídiumos gombák ellen. RAPPORTO DI PROVA n 85963 / 1 del 14-03-2008 Beérkezés időpontja: 08-10-07 BRENSTOL OU PETERBURI RD 44 Teszt időpontja: 09-11-07 11415 TALLINN ESTONIA Kiadás időpontja: 17-03-08 Attn: Meelis Kajandu 215

Részletesebben

Adaptív dinamikus szegmentálás idősorok indexeléséhez

Adaptív dinamikus szegmentálás idősorok indexeléséhez Adaptív dinamikus szegmentálás idősorok indexeléséhez IPM-08irAREAE kurzus cikkfeldolgozás Balassi Márton 1 Englert Péter 1 Tömösy Péter 1 1 Eötvös Loránd Tudományegyetem Informatikai Kar 2013. november

Részletesebben