Alkalmazások portolása Gridre Balaskó Ákos MTA SZTAKI 2011 november 14.

Tartalékmodellezés R-ben Sághy Balázs Altenburger Gyula szimpózium Balatonvilágos május 22.
Az igazolás Igazolás (verification) Igazolás (verification) Próbapad (vizsgálati összeállítás) Próbapad (vizsgálati összeállítás) Órajel előállítás Órajel.
Szimuláció a mikroelektronikában Dr. Mizsei János 2013.
PVM programok írása. Hasznos információk
A konformációs entrópia becslése Gauss-keverék függvények segítségével
Vírusok a számítógépben A HIV-járvány eredetének szimulációja
Bev. Célok Tagok Tervek Külk. Sum. DemoGRID Heterogén rendszerek összekapcsolása adat- és számításigényes feladatok megoldására Benczúr András
Bevezetés a gépi tanulásba február 16.. Mesterséges Intelligencia „A számítógépes tudományok egy ága, amely az intelligens viselkedés automatizálásával.
Mérés és adatgyűjtés laboratóriumi gyakorlat
Főkomponensanalízis Többváltozós elemzések esetében gyakran jelent problémát a vizsgált változók korreláltsága. A főkomponenselemzés segítségével a változók.
Mérési pontosság (hőmérő)
Összefüggés vizsgálatok x átlag y átlag Y’ = a + bx.
Statisztika II. VI. Dr. Szalka Éva, Ph.D..
SZÁMÍTÓGÉP ARCHITEKTÚRÁK
Ozsváth Károly TF Kommunikációs-Informatikai és Oktatástechnológiai Tanszék.
PVM programok írása Kozsik Tamás
PVM programok írása Kozsik Tamás
PVM programok írása. Hasznos információk
Agykérgi lassú alvási oszcilláció vizsgálata epilepsziás betegben Csercsa Richárd PPKE-ITK december 16.
Hungrid grid.kfki.hu/hungrid. Hungrid Mi a Hungrid? –az EGEE egyetlen általános célú, hivatalos magyar VO-ja –teljeskörű grid szolgáltatás az egész akadémiai.
6. Nemzetközi Részecskefizikai Diákműhely MTA KFKI Részecske- és Magfizikai Kutatóintézet (RMKI) Budapest, március 3. A rendezvény szervezői:
2007.XI.30.Csörg ő Tamás MTA Tudománymenedzsment és kommunikáció A PHENIX – Magyarország kommunikációs stratégiája Csörg ő Tamás témavezet ő.
1 Virtuális szuperszámítógép szolgáltatás kialakítása az akadémiai hálózat felhasználásával Kacsuk Péter
1 Operációs rendszerek Az NT folyamatok kezelése.
Dr. Szalka Éva, Ph.D.1 Statisztika II. VI.. Dr. Szalka Éva, Ph.D.2 Regresszióanalízis.
Számítástechnika a KFKI AEKI-ben
Operációs rendszerek gyakorlat 4. Gyakorlat Vakulya Gergely.
Hálótervezés Készítette: Kosztyán Zsolt Tibor 18.
Verseny és Szabályozás konferencia
Alapfogalmak Alapsokaság, valamilyen véletlen tömegjelenség.
Adatmodellek A modellezés statisztikai alapjai. Statisztikai modell??? cél: feltárni, hogy bizonyos jelenségek között létezik-e az általunk feltételezett.
1 Virtuális szuperszámítógép szolgáltatás kialakítása az akadémiai hálózat felhasználásával Kacsuk Péter Szeberényi.
Készítette: Gergó Márton Konzulens: Engedy István 2009/2010 tavasz.
Szükségünk lesz valamilyen spreadsheet / táblázat kezelő programra
Idősor elemzés Idősor : időben ekvidisztáns elemekből álló sorozat
2009. június Szimulációs Workshop 1 Diszkrét folyamatok modellezése többlépcsős technológiák optimalizálására Ladányi Richárd.
Versengő társulások Mi történik egy olyan térbeli modellben, ahol sok stratégia létezik? Lokálisan csak a stratégiák kis hányada lehet jelen. => az evolúciós.
Hipotézis vizsgálat (2)
Statisztikai módszerek áttekintése módszerválasztási tanácsok Makara Gábor.
1 Hernyák Zoltán Web: Magasszintű Programozási Nyelvek I. Eszterházy.
Következtető statisztika 9.
Alapsokaság (populáció)
Petri-hálón alapuló modellek analízise és alkalmazásai a reakciókinetikában Papp Dávid június 22. Konzulensek: Varró-Gyapay Szilvia, Dr. Tóth János.
Az AliEn rendszer Novák Judit Vesztergombi György Predrag Buncic Pablo Saiz Jan-Erik Revsbench.
Diszkrét elem módszerek BME TTK, By Krisztián Rónaszegi.
Kis és nagy iskolák HÉTFA Kutatóintézet és Elemző Központ
Orvosbiológiai képkereső rendszer teljesítményének képek osztályozásán alapuló javítása Június 23, 2008 Budapest Altrichter Márta Konzulens: dr. Horváth.
A Van der Waals-gáz molekuláris dinamikai modellezése Készítette: Kómár Péter Témavezető: Dr. Tichy Géza TDK konferencia
EGEE-II INFSO-RI Enabling Grids for E-sciencE A HunGrid infrastruktúra és alkalmazásfejlesztő környezete Gergely Sipos
A szóráselemzés gondolatmenete
Ismerkedjünk tovább a számítógéppel
Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet Regresszió-számítás március 30. Dr. Varga Beatrix egyetemi.
Menetrend optimalizálása genetikus algoritmussal
Szimuláció.
Együttélés fluktuáló környezetben II. Elméleti ökológia szeminárium.
Piramis klaszter rendszer
Spike Sorting Solutions Csercsa Richárd Magony Andor.
Hága Péter ELTE, Komplex Rendszerek Fizikája Tanszék Statisztikus Fizikai Nap Budapest.
Mikroelektródás agyi mérések elemzése Kőrössy Csaba, IV. éves fizikus ELTE Biofizika szeminárium Budapest 2007.
Kinetikus Monte Carlo  Bevezetés  Véletlen bolyongás  Residence time algoritmus.
Szimuláció. Mi a szimuláció? A szimuláció a legáltalánosabb értelemben a megismerés egyik fajtája A megismerés a tudás megszerzése vagy annak folyamata.
2004 május 27. GÉPÉSZET Komplex rendszerek szimulációja LabVIEW-ban Lipovszki György Budapesti Műszaki Egyetem Mechatronika, Optika és Gépészeti.
Pedagógiai hozzáadott érték „Őrült beszéd, de van benne rendszer” Nahalka István
PVM programok írása.
Szimuláció a mikroelektronikában
A mesterséges neuronhálók alapjai
3. osztályban.
Dr. Varga Beatrix egyetemi docens
KRÉTA ESL modul.