2016. november 9-én került megrendezésre a Pannon Egyetemen az Intézményi Tudományos Diákköri Konferencia. Az Informatika tagozaton 2 szekcióban 14 hallgató mutatta be munkáját. A bizottságok döntése alapján az alábbi eredmények születtek. A megjelölt dolgozatok a 2017 tavaszán megrendezésre kerülő OTDK-n képviselik majd Karunkat. Minden résztvevőnek gratulálunk a sikeres szereplésért!

Informatika I. szekció

I. DÍJ:

Győrfi-Bátori András: Diszkrét kockázati folyamatok matematikai és számítógépes elemzése alkalmazásokkal, Témavezetők: Dr. Mihálykóné dr. Orbán Éva, Dr. Mihálykó Csaba - OTDK továbbjutás

Kedves Lóránd: A szoftver, mint adatszerkezet, Témavezető: Dr. Czúni László - OTDK továbbjutás

Torgyik Tamás: Feature selection for many-objective optimisation, Témavezető: Dr. Abonyi János - OTDK továbbjutás

III. DÍJ:

Tóth Dávid Noel: Az egészséges napi életritmust támogató, emberközpontú világítás vezérlés fejlesztése, Témavezető: Dr. Szabó Ferenc - OTDK továbbjutás

Sőrés Milán Attila: Villamos elosztóhálózatok szimulációja nyílt forráskódú diszkrét eseményű szimulátorral, Témavezető: Dr. Fodor Attila

Dícséret:

Csontos Balázs: Teszt-alapú mintafejlesztés és a mintaalkalmazás automatizálása akadálymentes webfejlesztéshez Joomla! tartalomkezelő platformon, Témavezető: Dr. Medve Anna

Informatika II. szekció

I. DÍJ:

Gyuk Péter: Improved methods for blood glucose level prediction, Témavezető: Dr. Vassányi István - OTDK továbbjutás

Novák Ádám: Design and development of a flexible and extensible infrastructure orchestration software for IaaS Clouds, Témavezetők: Dulai Tibor, Dr. Kovács József - OTDK továbbjutás

III. DÍJ:

Sőrés Milán Attila: Háromfázisú ABB aszinkron motor paraméterbecslése, Témavezető: Dr. Fodor Attila - OTDK továbbjutás

Árvai Adrián: Android alapú applikáció az óvodások iskolaérettségének felmérésében, Témavezető: Dr. Jaskó Szilárd

Guzsvinecz Tibor: Kinect szenzoros alkalmazások vezérléséhez szabályzó interfész tervezése és megvalósításam, Témavezető: Szűcs Veronika

Dícséret:

Pigler Péter: Városok vonzóképességének innovatív mérését lehetővé tevő keresőrobot és adatelemző szoftver fejlesztése, Témavezető: Dr. Abonyi János

Szabó Gyula, Hruby Dániel István: A kapcsolóüzemű tápegységek harmonikus torzításának vizsgálata, Témavezető: Szűcs Veronika, Dr. Görbe Péter

Érdekel a virtualizáció, a felhő alapú számítástechnika, a konténer technológia vagy a konfiguráció menedzsment? Kíváncsi vagy, hogy a nagyvállalatok, mint a Morgan Stanley, hogyan alkamazzák ezeket a technológiákat?
Szeretnéd megtudni, hogy milyen alkalmazásai vannak a tanult vagy épp feltörekvő technológiáknak kompetitív környezetben?

Dátum: 2016. november 17., csütörtök
Időpont: 13:00 – 18:00
Helyszín:1095 Budapest, Lechner Ödön fasor 8.
Jelentkezési határidő: 2016. november 13., vasárnap

Program
12.45-13.00: Érkezés;
13.00-14.00: Ebéd a Pannon Egyetem kapcsolattartóival;
14:00-15:00: A Morgan Stanley budapesti irodájának bemutatása;
15:00-15:15: Szünet;
15:15-15:30: Prezentáció gyakornoki és frissdiplomás lehetőségeinkről;
15:30-15:45: Az interjú folyamat bemutatása;
15:45-16:15: Panelbeszélgetés;
16:15-17:00: Technikai előadás – Felhő alapú megoldások;
17:00-17:15: Iroda túra;
17:15-18:00: Technológiai demók és ismerkedés kollégáinkkal.

Részletek: PDF

Megjelent a Várpalotai Hírek 2016. október 28. IV. évfolyam, 21. számában.

A Rendszer- és Számítástudományi Tanszék szervezésében Dr. Bertók Botond egyetemi docens 2016. november 7-én (hétfő) 10.00 órától "Vállalatokkal közös K+F projektek építése" címmel tamszéki előadást tart. 

Az előadás helyszíne: I épület, 9. emelet, 924-es terem. 

Az előadásra minden érdeklődőt szeretettel várnak a szervezők! 

A Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék 2016. november 8-án (kedden) 14 órakor tanszéki szemináriumot tart.

A szeminárium címe: "The Use of Inertial Measurement Units for Video Object Recognition in Lightweight Devices"

Előadó: Metwally Rashad

A szeminárium helye: I épület 4. emelet 416. terem.

Minden érdeklődőt szeretettel várnak a szervezők! 

A new object recognition approach is introduced, where besides cameras, Inertial Measurement Unit (IMU) sensors are used for the recognition of 3D objects. Contrary to computationally intensive deep learning recognition solutions we focus on lightweight methods which could be utilized in handheld devices and autonomous systems equipped with moderate computing power and memory. Fast and robust compact image descriptors and the relative orientation of the camera are used to build multi-view-centered recognition object models. As for recognition the Hough transformation paradigm is used to evaluate the results of queries applied on several frames of the video. The performance of the real-time lightweight approach, analyzed with several test databases, is also discussed.