Projektek

111 - 120 | 130 projekt
Projekt neve Intézmény Vezető Csökkenő rendezés
Occopus Autoscaling solution for Hybrid clouds Számítástechnikai és Automatizálási Kutatóintézet Rákóczi Botond

Occopus Autoscaling solution for Hybrid clouds developed
in MTA Sztaki.

Security Scanning Cluster Számítástechnikai és Automatizálási Kutatóintézet Rigó Ernő

A projekt célja a biztonsági pásztázás és ellenőrzés (security scanning) párhuzamosíthatósági lehetőségeinek kutatása, illetve a cloud környezetben való futtatás automatizálási lehetőségeinek (orchestration) vizsgálata.

Társas kapcsolathálók big data alapú elemzése Szociológiai Intézet Sagvari Bence

A MTA TK-ban több éve zajlik egy interdiszcilináris kutató team részvételével a társadalmi hálózatok big data alapú kutatása. Több nagy méretű adatbázis áll rendelkezésünkre (pl. a teljes IWIW hálózat), amelyeken számos társadalmi problémát vizsgálunk. (pl. társadalmi-jövedelmi egyenlőtlenségek, öngyilkosságok kapcsolata a társas hálózatokkal, települések közötti tudás-transzferek, stb.)

Network Softwarization Támogatott Kutatócsoportok Irodája Sonkoly Balázs

Az MTA-BME Network Softwarization Research Group Lendület kutatócsoportban több kutatási projekten dolgozunk, amihez nagy számítási kapacitás szükséges és jelenleg nem áll rendelkezésre a lokális adatközpontunkban. Jelenleg 5G és azt követő rendszerekben futtatható AR/VR/MR alkalmazások és Industry 4.0 use-case-ek felhő környezethez való illesztésén dolgozunk. Ezeket virtuális gépeken futó szoftver konténerekben valósítjuk meg és teszteljük különböz terhelés mellett, amihez nagyszámú CPU magra van szükségünk. Ezenkívül a különböző konténer technológiákat és azokra épülő megoldásokat (pl.

Változócsillagok klasszifikációja Konkoly Thege Miklós Csillagászati Intézet Szabó Róbert

A NASA Kepler űrtávcsöve nagy számú változócsillag ultrapontos fényességmérését tette lehetővé. Ezen csillagok automatikus klasszifikációja az eddig használt módszerek újragondolását teszi szükségessé. Ebben projektben a Big Data megközelítés legújabb machine learning algoritmusait alkalmazzuk a Kepler-adatok egy jól körülhatárolt részére, azzal a céllal, hogy új változócsillagokat találjunk és módszereket később más csillagászati adatbázisokra is alkalmazhassuk.

Tumor sejtek gyógyszerérzékenységének predikciója Támogatott Kutatócsoportok Irodája Szalai Bence

Nagy léptékű tumor sejtvonal gyógyszerérzékenységi adatsorok vizsgálata, a gyógyszerérzékenység predikciója molekuláris adatokból (mutációk, génexpresszió) "machine learning" módszerek segítségével. A kidolgozott modellek értelmezése a tumor gyógyszerérzékenység jobb megértését, biomarkerek felismerését teheti lehetővé.

Pletyka, reputáció és kooperáció: A társadalmi rend informális építőkövei Társadalomtudományi Kutatóközpont Számadó Szabolcs

A projektben a kommunikáció és a reputációs rendszerek evolúcióját és evolúciós stabilitását vizsgáljuk koopertaív szituációk kontextusában. Fő kérdésünk, hogy ezek a kommunikációs reputációs rendszerek mikor járulnak hozzá a kooperativitás növekedéséhez.

RECENS HuTongue spontán beszéd szövegkorpusz létrehozása és elemzése Társadalomtudományi Kutatóközpont Takács Károly

A projekt célja egy magyar nyelvű, spontán interakció alapú szövegkorpusz létrehozása és elemzése. A kutatás fő kérdései az informális kommunikáció mibenlétére és strukturális beágyazottságára vonatkoznak. A projektben először magas minőségben, egyedi hangcsatornákon rögzített hangfile-ok kerülnek leiratozásra.

http://recens.tk.mta.hu/

A projekt terveiről részletesen az alábbi oldalon tájékozódhat: https://cloud.mta.hu/recens-hutongue-projekt-tervekrol-reszletesen

High-tech hunt for secrets - ERC Szociológiai Intézet Takács Károly

A kutatásban okoseszközöket használunk szociometriai és hálózatkutatási célokra.

Budapest ranking Részecske- és Magfizikai Intézet Telcs András

A kutatocsoport 2017 jul1-tol mukodik mint a tamogatott kutatocsoport . Feladata modszertan kidolgozasa regionalis egyetemi rangsorok
kialakitasahoz. Ezen belul nagy grafok elemzese, hagy matrixok biklaszterezse, genetikus algoritmusok futtatasahoz vennenk igenybe a
felhoszolgaltattasokat. Ezek kozott kiemelt helyen szerepelne a CERN-BME -Wigner egyuttmukodes kreteben fejlesztes alatt levo
NEO4G alapu grafvizualizacios eszkoz telepitese fejlesztese, amely nagy tarhely es memoria ill CPU igenyu grafmanipulaciokat hasznal.