Publications

Export 72 results:
Author Title Type [ Year(Asc)]
Filters: First Letter Of Last Name is P  [Clear All Filters]
2024
Solis WValdez, Parra-Ullauri JMarcelo, Kertész Attila.  2024.  Exploring the Synergy of Fog Computing, Blockchain, and Federated Learning for IoT Applications: A Systematic Literature Review. IEEE Access. vol 12
2022
Szendi I, Bagi A, Szalóki S, Hallgató E, Domján N, Kanka A, Gál BIldikó, Karcher É, Pásztor H, Jenei T et al..  2022.  Premorbid screening of healthy students may carry latent liability for schizophrenia or bipolar affective disorder with neurocognitive and neurophenomenological methods. EUROPEAN PSYCHIATRY. 65:S683-S683.
Szendi I, Bagi A, Szalóki S, Hallgató E, Domján N, Kanka A, Gál BIldikó, Karcher É, Pásztor H, Jenei T et al..  2022.  Premorbid screening of healthy students may carry latent liability for schizophrenia or bipolar affective disorder with neurocognitive and neurophenomenological methods. EUROPEAN PSYCHIATRY. 65:S683-S683.
Szendi I, Bagi A, Szalóki S, Hallgató E, Domján N, Kanka A, Gál BIldikó, Karcher É, Pásztor H, Jenei T et al..  2022.  Premorbid screening of healthy students may carry latent liability for schizophrenia or bipolar affective disorder with neurocognitive and neurophenomenological methods. EUROPEAN PSYCHIATRY. 65:S683-S683.
Szendi I, Bagi A, Szalóki S, Hallgató E, Domján N, Kanka A, Gál BIldikó, Karcher É, Pásztor H, Jenei T et al..  2022.  Premorbid screening of healthy students may carry latent liability for schizophrenia or bipolar affective disorder with neurocognitive and neurophenomenological methods. EUROPEAN PSYCHIATRY. 65:S683-S683.
2021
Szendi I, Bagi A, Szalóki S, Hallgató E, Domján N, Kanka A, Gál BIldikó, Dujmovics-Karcher É, Pásztor H, Jenei T et al..  2021.  Szkizofrénia és bipoláris affektív zavar kifejlődése iránt alacsony kockázatot mutató egészséges egyetemisták premorbid szűrése neurokognitív és neurofenomenológiai módszerekkel. PSYCHIATRIA HUNGARICA. 36:120-121.
Szendi I, Bagi A, Szalóki S, Hallgató E, Domján N, Kanka A, Gál BIldikó, Dujmovics-Karcher É, Pásztor H, Jenei T et al..  2021.  Szkizofrénia és bipoláris affektív zavar kifejlődése iránt alacsony kockázatot mutató egészséges egyetemisták premorbid szűrése neurokognitív és neurofenomenológiai módszerekkel. PSYCHIATRIA HUNGARICA. 36:120-121.
Szendi I, Bagi A, Szalóki S, Hallgató E, Domján N, Kanka A, Gál BIldikó, Dujmovics-Karcher É, Pásztor H, Jenei T et al..  2021.  Szkizofrénia és bipoláris affektív zavar kifejlődése iránt alacsony kockázatot mutató egészséges egyetemisták premorbid szűrése neurokognitív és neurofenomenológiai módszerekkel. PSYCHIATRIA HUNGARICA. 36:120-121.
Szendi I, Bagi A, Szalóki S, Hallgató E, Domján N, Kanka A, Gál BIldikó, Dujmovics-Karcher É, Pásztor H, Jenei T et al..  2021.  Szkizofrénia és bipoláris affektív zavar kifejlődése iránt alacsony kockázatot mutató egészséges egyetemisták premorbid szűrése neurokognitív és neurofenomenológiai módszerekkel. PSYCHIATRIA HUNGARICA. 36:120-121.
2020
Pflanzner T., Hovari M., Vass I., Kertesz A..  2020.  Designing an IoT-Cloud Gateway for the Internet of Living Things. Communications in Computer and Information Science. 1218 CCIS:23-41.
Kicsi A, Ledenyi KSzabó, Németh P, Pusztai P, Vidács L, Gyimóthy T.  2020.  Elírások automatikus detektálása és javítása radiológiai leletek szövegében. XVI. Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia : MSZNY 2020. :191-204.
2019
Kertész A, Pflanzner T, Gyimóthy T.  2019.  A Mobile IoT Device Simulator for IoT-Fog-Cloud Systems. JOURNAL OF GRID COMPUTING. 17:529-551.
2018
Pflanzner T, Kertész A.  2018.  Analyzing IoT, fog and cloud environments using real sensor data. Fog Computing: Concepts, Frameworks and Technologies. :83-105.
Vidács L, Pinzger M.  2018.  Co-evolution Analysis of Production and Test Code by Learning Association Rules of Changes. 2018 IEEE Workshop on Machine Learning Techniques for Software Quality Evaluation (MaLTeSQuE 2018). :1-7.
Kertész Attila, Pflanzner T, Gyimothy T.  2018.  A Mobile IoT Device Simulator for IoT-Fog-Cloud Systems. Journal of Grid Computing. (2018):1-23.
2017
Kimovski D., Marosi A., Gec S., Saurabh N., Kertész Attila, Kecskemeti G, Stankovski V., Prodan R..  2017.  Distributed environment for efficient virtual machine image management in federated Cloud architectures. Concurrency Computation.
2016
Pflanzner T., Kertész Attila, Spinnewyn B., Latre S..  2016.  MobIoTSim: Towards a mobile IoT device simulator. Proceedings - 2016 4th International Conference on Future Internet of Things and Cloud Workshops, W-FiCloud 2016. :21-27.
Pflanzner T., Tornyai R., Gibizer B., Schmidt A., Kertész Attila.  2016.  Performance analysis of an openstack private cloud. CLOSER 2016 - Proceedings of the 6th International Conference on Cloud Computing and Services Science. 2:282-289.
Pflanzner T., Kertész Attila.  2016.  A survey of IoT cloud providers. 2016 39th International Convention on Information and Communication Technology, Electronics and Microelectronics, MIPRO 2016 - Proceedings. :730-735.
Kertész Attila, Pflanzner T..  2016.  Towards enabling scientific workflows for the future internet of things. Lecture Notes of the Institute for Computer Sciences, Social-Informatics and Telecommunications Engineering, LNICST. 169:399-408.
2015
London A, Pelyhe Á, Holló C, Németh T.  2015.  Applying graph-based data mining concepts to the educational sphere,. Proceedings of the 16th International Conference on Computer Systemsm and Technologies, Dublin, Ireland, ACM New York, NY, USA Š2015, June 25 - 26, 2015. :358–365.
2014
Kecskemeti G, Kertész Attila, Marosi A., Prodan R..  2014.  First international workshop on federative and interoperable cloud infrastructures (FedICI 2013). Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics). 8374 LNCS:114-115.
Pflanzner T., Kertész Attila.  2014.  Towards data interoperability of cloud infrastructures using cloud storage services. Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics). 8374 LNCS:85-94.
Herczeg Z, Kosztyó K, Ledán S, Kiss Á, Obzhirov A, Placer SPena, Jacquemart P, Mudd G, Abbas W, Liang J et al..  2014.  Using GPU Acceleration in the GL2D Graphics Engine. Proceedings of the 18th IEEE International Symposium on Consumer Electronics (ISCE 2014). :42–43.
2013
Kritikos K, Pernici B, Plebani P, Cappiello C, Comuzzi M, Benbernou S, Brandic I, Kertész Attila, Parkin M, Carro M.  2013.  A Survey on Service Quality Description. ACM COMPUTING SURVEYS. 46:1–58.