Projektek

91 - 100 | 104 projekt
Projekt neve Csökkenő rendezés Intézmény Vezető
Többdimenziós hipotézisvizsgálat MTA Rényi Alfréd Matematikai Kutatóintézet Arató Miklós

A projekt célja olyan hipotézisvizsgálati eljárások (függetlenségvizsgálat, illeszkedésvizsgálat, stb.) kidolgozása, melyek alkalmasak nagy elemszámú sokdimenziós nem normális eloszlású minták
vizsgálatára. A tesztek nagyszámú véletlen szimuláción alapulnak és összehasonlításuk is többszöri véletlenítést igényel.

Többdimenziós hipotézisvizsgálat (projekt folytatása) MTA Rényi Alfréd Matematikai Kutatóintézet Arató Miklós

A projekt folytatásának egyik célja a projekt során már kidolgozott (és az MTA CLOUD konferencián ismertetett) többdimenziós hipotézisvizsgálati eljárások tesztelése és összehasonlítása más eljárásokkal. A számításokat felhasználva publikációt készítünk elő.

A munka folytatásaként véletlen Young-táblák statisztikai vizsgálatát tervezzük végezni.

A tesztek nagyszámú véletlen szimuláción alapulnak és összehasonlításuk is többszöri véletlenítést igényel.

Trafic Sign Recognition MTA Számítástechnikai és Automatizálási Kutatóintézet Harsányi Károly

Közelekedési táblák klasszifikációja CNN segítségével.

Tumor Biomarkerek Keresése Enzimológiai Intézet Nagy Tibor

Nagy mennyiségű szekvenálási adat feldolgozása, hogy a diagnosztikában is használható markereket azonosítsunk. A markerek segítségével azt reméljük, hogy egyszerűbbé válik a daganatos betegségek felfedezése és hamarabb kezdhető meg a terápiás kezelés.

Tumor NGS Pilot Projekt MTA Támogatott Kutatócsoportok Irodája Dr. Sebestyén Endre

A munka folyamán daganatos genom és transzkriptom szekvenálási adatok feldolgozása a cél, elsősorban hematológiai daganatokból. Első lépésként kisebb mennyiség publikusan elérhető adatot elemzünk. Később tervezzük az elemzések kiterjesztését más daganatokra is, emellett szeretnénk a transzkripciós zajt befolyásoló mutációkat, genomi jellegzetességeket általánosan leírni. E pilot projekt során szeretnénk különböző bioinformatikai programcsomagok használhatóságát felmérni, és tesztelni, hogy a jövőben milyen típusú elemzéseket tudunk elvégezni a Semmelweis Egyetem I.sz.

Tumor sejtek gyógyszerérzékenységének predikciója MTA 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.

Újgenerációs szekvenálási (NGS) adatok feldolgozása Enzimológiai Intézet Fóthi Ábel

A projekt célja a felhő tesztelése NGS adatok, elsősorban kis RNS szekvenálási adatok tisztítására, elemzésére.

Ultrarövid lézerimpulzussal létrehozott rubídium plazma szimulációja Részecske- és Magfizikai Intézet Demeter Gábor

A projekt ultrarövid lézeimpulzusok terjedését vizsgálja rubídiumatom-gőzben. A cél térben kiterjedt, nagyon homogén plazma létrehozásának optimalizálása amelyet azután olyan kísérletekben lehet felhasználni, mint például a CERN-ben folyó AWAKE együttműködés. (http://awake.web.cern.ch)

 

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.

virgo Részecske- és Magfizikai Intézet Vasúth Mátyás

Saját fejlesztésű eljárások és a LIGO-VIRGO kollaboráció szoftvereinek futtatása kettőscsillagok összeütközésének vizsgálatára, valamint az MGGL laboratórium szeizmikus adatainak kezelésére.