2021-ben is beszámoltak kutatásaikról a SZTAKI PhD-hallgatói
2021. november 15-én a SZTAKI PhD-hallgatói a tanácsteremben beszámoltak PhD-eredményeikről. A járványügyi helyzetre tekintettel a hallgatóság és a beszámoló hallgatók egy része online kapcsolódott be.
Az egész napos programon összesen tizenkilenc PhD-hallgató tartott előadást. Az előadók és témavezetőik névsorát, valamint a témák és előadások angol nyelvű címeit az alábbi táblázatban tesszük közzé.
| Név | Témavezető | Téma/előadás angol címe |
| Bergmann Júlia, Mérnöki és Üzleti Intelligencia Kutatólaboratórium | Váncza József |
Kutatási téma: Industrial data analytics: defining and refining production system models through machine learning A prezentáció címe: Internal logistics in relentless production |
| Emődi Márk, Párhuzamos és Elosztott Rendszerek Kutatólaboratórium | Lovas Róbert, Kovács József | A kutatás témája és a prezentáció címe: Novel Cloud orchestration methods based on machine learning |
| Dózsa Tamás, Rendszer és Irányításelméleti Kutatólaboratórium | Soumelidis Alexandros, Kovács Péter | A prezentáció címe: Adaptive Transformations and Rational Functions |
| Rácz Dániel, Informatikai Kutatólaboratórium | Daróczy Bálint | A kutatás témája és a prezentáció címe: Gradient representations in ReLU networks as similarity functions |
| Tamási Tímea, Mérnöki és Üzleti Intelligencia Kutatólaboratórium | Kis Tamás |
Kutatási téma: Scheduling problems on networks A prezentáció címe: Joint replenishment meets scheduling |
| Horváth Dániel, Mérnöki és Üzleti Intelligencia Kutatólaboratórium | Erdős Ferenc Gábor | A kutatás témája és a prezentáció címe: Reinforcement Learning Based Adaptive Robotic Systems |
| H. Zováthi Örkény, Gépi Érzékelés Kutatólaboratórium | Benedek Csaba |
Kutatási téma: Mobile 3D Environment Perception with a Geospatial Database Background A prezentáció címe: Multi-sensorial scene analysis in urban environment |
| Szentpéteri Szabolcs, Mérnöki és Üzleti Intelligencia Kutatólaboratórium | Csáji Balázs Csanád |
Kutatási téma: Iterative algorithms in reinforcement learning A prezentáció címe: Non-Asymptotic State Space Identification of Closed-Loop Stochastic Linear Systems using Instrumental Variables |
| Tamás Ambrus, Mérnöki és Üzleti Intelligencia Kutatólaboratórium | Csáji Balázs Csanád | A prezentáció címe: Distribution-Free Inference with Kernel Mean Embeddings |
| Horváth Bálint, Mérnöki és Üzleti Intelligencia Kutatólaboratórium | Csáji Balázs Csanád |
Kutatási téma: Statistical Machine Learning A prezentáció címe: Distribution-Free Prediction Regions with Kernels |
| Fazekas Máté, Rendszer és Irányításelméleti Kutatólaboratórium | Gáspár Péter | A kutatás témája és a prezentáció címe: Research on state estimation of autonomous vehicles with sensor fusion and perception sensor integration |
| Szádoczki Zsombor, Mérnöki és Üzleti Intelligencia Kutatólaboratórium | Bozóki Sándor |
Kutatási téma: Analytic Hierarchy Process and Incomplete Pairwise Comparison Matrices from a graph theoretic viewpoint A prezentáció címe: Optimal filling in sequences for incomplete pairwise comparison matrices |
| Siket Máté, Számítógépes Optikai Érzékelés és Feldolgozás Kutatólaboratórium | Zarándy Ákos, Földesy Péter |
Kutatási téma: Model-based investigation of physiological systems and signals A prezentáció címe: Ensemble averaging laser speckle contrast imaging: statistical model of improvement as function of static scatterers |
| Nagy Ádám, Mérnöki és Üzleti Intelligencia Kutatólaboratórium | Zarándy Ákos |
Kutatási téma: Machine Learning and Machine Vision A prezentáció címe: Non-contact Monitoring of Neonate’s Physiological signals and motion |
| Hegedűs Tamás, Rendszer és Irányításelméleti Kutatólaboratórium | Németh Balázs |
Kutatási téma: Research of decision-making layers of autonomous vehicle control systems with methods based on control theory and machine learning approaches A prezentáció címe: Design of a Low-complexity Graph-Based Motion-Planning Algorithm for Autonomous Vehicles |
| Fényes Dániel, Rendszer és Irányításelméleti Kutatólaboratórium | Németh Balázs |
Kutatási téma: Research on the control design for autonomous vehicles using nonlinear and bigdata approaches A prezentáció címe: Data-driven modeling approach for control design of a variable-geometry suspension system |
| Szaller Ádám, Mérnöki és Üzleti Intelligencia Kutatólaboratórium | Kádár Botond |
Kutatási téma: Resource sharing in distributed production systems A prezentáció címe: Trust-based resource sharing in distributed production systems |
| Kelen Domokos, Informatikai Kutatólaboratórium | Benczúr András | A kutatás témája és a prezentáció címe: Applications of emeddings and online machine learning in social media and recommender systems |
| Kovács Lóránt, Gépi Érzékelés Kutatólaboratórium | Benedek Csaba |
Kutatási téma: Mobile 3D environment perception with a geospatial database background A prezentáció címe: Change detection in unregistered point clouds |
