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:
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
Beregi-Kovács, M., Baran, Á., Hajdu, A.: Efficient Learning of Model Weights via Changing Features During Training. 2020 IEEE 24th International Conference on Intelligent Engineering Systems (INES) 2020, 43-48, 2020.