Projektek

51 - 60 | 115 projekt
Projekt neve Csökkenő rendezés Intézmény Vezető
I40 maturity survey MTA Számítástechnikai és Automatizálási Kutatóintézet Horváth Gergely

A projekt keretében ipari partnerek számára biztosítjuk a "Maturity Survey" mint termék használatát, kitöltését. Az elkészített kérdőíveket interaktív felületen (R Shiny) azonnal ki tudjuk értékelni és a partnerek számára az eredményeket elérhetővé tenni. A "Maturity Survey"-t mint terméket az MTA SZTAKI tulajdonában lévő EPIC InnoLabs Kft szolgáltatja.

Independence ratio by local algorithms MTA Rényi Alfréd Matematikai Kutatóintézet Gerencsér Balázs

We want to determine the size of the largest independent set on a graph, the d-regular infinite tree. In particular, we want the maximal size achievable by a local algorithm.

IoT Alkalmazásfejlesztés MTA Szegedi Biológiai Kutatóközpont Dr. Kertész Attila

A Szegedi Tudományegyetem Szoftverfejlesztés Tanszékén aktív kutatásokat végzünk az IoT és felhő rendszerek területén. A Szegedi Biológiai Kutatóközponttal együttműködésben a GINOP IoLT (Internet of Living Things) keretében fejlesztünk élő szervezetekről adatokat gyűjtő intelligens szenzorokat alkalmazó megoldásokat. Az MTA Felhő használatával célunk olyan átjáró szolgáltatások kidolgozása, amelyek segítik az IoLT alkalmazások működtetését biztosítva az adaptív adatgyűjtést és feldolgozást.

Ipar 4.0: Adatelemzés MTA Számítástechnikai és Automatizálási Kutatóintézet Csáji Balázs Csanád

Az MTA SZTAKI által vezetett Ipar 4.0 kutatási és innovációs kiválósági központhoz tartozó adattudományi alprojekt. A cél ipari és laboratóriumi mérésekből, valamint szimulációkból származó nagy mennyiségű adat hatékony tárolása, feldolgozása és elemzése.

A virtuális gépek főleg szimulációs szoftverek, adatbáziskezelők és nagy mennyiségű adat hatékony feldolgozására alkalmas statisztikai és gépi tanulási programcsomagok futtatásához szükségesek.

Kiégészámítás VVER1000-es kazettára Monte Carlo módszerrel MTA Atommagkutató Intézet Brolly Áron

A projekt célja az MTA EK RAL-ban működő determinisztikus, üzemanyagkazetta szintű kiégési kód ellenőrzése egy Monte Carlo elven működő részecsketranszport kóddal. Asztali gépemen egy közelítő pontosságú számítás 8 szálon 24 napig tartana.

Komplex epidemiológiai modellek becslése MTA Számítástechnikai és Automatizálási Kutatóintézet Ferenci Tamás

A korszerű, idő és/vagy tér dimenziót is tartalmazó epidemiológiai modellek igen komplexek lehetnek, különösen, ha simítást (spline-okat) is alkalmazunk az egyes magyarázó változóknál, az esetleges nemlinearitások figyelembevételére, illetve, ha a változók között interakciók is lehetnek. További növeli a komplexitást - amint az betegségek vizsgálatánál tipikus - ha az eredményváltozó nem normális eloszlású. Ha ráadásul adminisztratív/finanszírozási adatok alapján dolgozunk, akkor akár több százezer, vagy millió megfigyelési egységünk is lehet.

Kopi plágiumkereső szolgáltatás MTA Számítástechnikai és Automatizálási Kutatóintézet Tóth Zoltán

A KOPI plágiumkereső a jelenleg legismertebb magyar plágiumkereső. Egy- és többnyelvű plágiumkeresésre is képes feltöltött dokumentumok, és különböző internetről származó adathalmazok között.

A KOPI használata magánszemélyek számára ingyenes, de a keresések száma korlátozott az erőforrásigény miatt.

https://kopi.sztaki.hu/

Kovaalga formák automatikus felismerése és elemzése Duna-kutató Intézet Hidas András

Kovaalgákról pásztázó elektronmikroszkóppal és fénymikroszkóppal készített képek automatikus alakfelismerése és klasszifikációja.

Lear IPS MTA Számítástechnikai és Automatizálási Kutatóintézet Horváth Gergely

Preliminary potential analysis with IPS data

Ligandkötési és sejtszignalizációs modellek kidolgozása MTA Támogatott Kutatócsoportok Irodája Turu Gábor

A projekt célja farmakológiai és sejtszignalizációs folyamatok számítógépes predikciója, neurális hálózatok és más gépi tanulási technikák alkalmazásával. A modellekhez ligandkötési adatokat, molekulák strukturális adatait, proteomikai, foszforilációs és rns szekvenálási mérések eredményeit használjuk fel. A projekt során tervünk olyan ligandok keresése, amelyek szelektíven indítanak egyes jelátviteli útvonalakat, illetve célunk ezen útvonalak kinetikájának és az útvonalakban szereplő fehérjék interakciójának predikciója, különböző sejtvonalakban, kezelt és nem kezelt mintákban.