Ha kapcsolatba szeretne lépni a Tudóstér adminisztrátoraival, kérjük töltse ki az alábbi űrlapot, vagy küldjön e-mailt a publikacioklib.unideb.hu címre.
A képen látható kód
Bejelentkezés
A Tudóstér funkcióinak nagy része bejelentkezés nélkül is elérhető. Bejelentkezésre az alábbi műveletekhez van szükség:
Debreceni Egyetem. Informatikai Kar. Adattudomány és Vizualizáció Tanszék / University of Debrecen. Faculty of Informatics. Adattudomány és Vizualizáció Tanszék
Lakatos, R., Pollner, P., Hajdu, A., Joó, T.: Investigating the Performance of Retrieval-Augmented Generation and Domain-Specific Fine-Tuning for the Development of AI-Driven Knowledge-Based Systems. Mach. Learn. Knowl. Extr. 7 (1), 1-18, (cikkazonosító: 15), 2025.
Lakatos, R., Pollner, P., Hajdu, A., Joó, T.: A multimodal deep learning architecture for smoking detection with a small data approach. Front. Artif. Intell. 7, 1-8, (cikkazonosító: 1326050), 2024.
Bogacsovics, G., Harangi, B., Beregi-Kovács, M., Kupás, D., Lakatos, R., Serbán, N. D., Tiba, A., Tóth, J.: Assessing Conventional and Deep Learning-Based Approaches for Named Entity Recognition in Unstructured Hungarian Medical Reports. In: 2024 IEEE 22nd World Symposium on Applied Machine Intelligence and Informatics (SAMI). Ed.: Kovács Levente, Liberios Vokorokos, IEEE, Piscataway, 77-82, 2024. ISBN: 9798350317206
Lakatos, R., Urbán, E. K., Szabó, Z. J., Pozsga, J., Csernai, E., Hajdu, A.: Designing Prompts and Creating Cleaned Scientific Text for Retrieval Augmented Generation for More Precise Responses from Generative Large Language Models. In: 2024 IEEE 3rd Conference on Information Technology and Data Science (CITDS) / Hajdu Andras, Institute of Electrical and Electronics Engineers, Piscataway (NJ), 1-6, 2024.
Pándy, Á., Lakatos, R., Pollner, P., Csernai, E., Hajdu, A.: Investigating the Influence of Hyperparameters on the Optimal Time-Series Prediction Ability of Generative Large Language Models. In: 2024 IEEE 3rd Conference on Information Technology and Data Science (CITDS), Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), Piscataway, 158-163, 2024. ISBN: 9798350387889
Nagy, J., Hajdu, A., Bogacsovics, G., Bojtor, C., Illés, Á., Lakatos, R., Mészáros, L.: Precíziós gazdálkodásban használható adatelemzés alapú növénytermesztési döntéstámogató rendszer fejlesztés. In: LXV. Georgikon Napok Tudományos Konferencia = 65th Georgikon Days Scientific Conference /szerk. Pőr Csilla, Szabó-Soós Adrienn, Szabó Péter, Magyar Agrár- és Élettudományi Egyetem Georgikon Campus, Keszthely, 133-134, 2024. ISBN: 9786156338105
Lakatos, R., Bogacsovics, G., Hajdu, A.: Predicting the direction of the oil price trend using sentiment analysis. In: IEEE 2nd Conference on Information Technology and Data Science (CITDS) : Proceedings. Ed.: Fazekas István, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), Piscataway, 177-182, 2022.
