BME MDA - a Műegyetem Digitális Archivuma
Not a member yet
47877 research outputs found
Sort by
A (Cseh)szlovák Rádió Magyar Adása gyermek- és ifjúsági műsoraiban tükröződő gyermekkép és annak változásai
No full textA Csehszlovák Rádió Radiojournal néven kezdte meg műsorainak sugárzását 1926-ban. 1928tól már magyar nyelvű műsorokat is közvetítettek. A (Cseh)szlovák Rádió Magyar Adása szerves részét képezték a gyermekek és az ifjúság számára készült programok. Ezek között oktatási céllal készült műsor volt az Iskolások műsora, magazinműsor a Reflektor, továbbá szórakoztató jellegű a Vasárnapi randevú, társadalmi kérdésekkel pedig a Fiatalok a mikrofon előtt, Fiatalokról fiataloknak c. műsorok foglalkoztak. Ezen programokban a 20. század társadalmi berendezkedése és annak változásai követhetők nyomon, illetve kirajzolódik bennük a kor sajátos gyermekképe. A (Cseh)szlovák Rádió Magyar Adása történetét néhány, behatárolható mennyiségű publikáció, könyvfejezet, szakdolgozat feldolgozza, ám részletes, esetünkben a gyermek – és ifjúsági műsorok pedagógiai szempontok alapján történő elemzése még nem valósult meg. Jelen kutatásunk célja a műsorok által képviselt gyermekkép vizsgálata. Tanulmányunkban a feltérképezett, az 1953 – 1998 közötti, különböző műfajú, illetve jellegű gyermek- és ifjúsági műsorok elemzésével mutatunk rá a programokban megnyilvánuló embereszmények és a gyermekképek jellegére, változásukra
Challenges of CS-23 flights in IFR regarding economics, safety and operational limitations
No full text
UAV hajtásrendszer mérőberendezés fejlesztése, a légcsavar és drón test kölcsönhatásának vizsgálata
No full textAz asszertív kommunikáció alkalmazásának hatása a gimnáziumi és szakközépiskolai 10.osztályosok családi és iskolai kapcsolataira
No full text
From Language to Causality: Extracting Causal Relations from Large Language Models
No full textThis research introduces a novel framework for constructing causal networks by leveraging the causal reasoning abilities of multiple Large Language Models (LLMs). We instruct LLMs to extract explicit causal links from their internal knowledge representations regarding specific topics. We explore methods for consolidating these graphs, addressing conflicts, and determining the strength and directionality of causal links. Evaluated across various domains using the Qwen 2.5 model family (0.5B to 14B parameters), the framework demonstrates the ability of language models to generate meaningful causal networks from complex queries. Our findings suggest that fusing causal knowledge from multiple LLMs significantly enhances causal discovery from natural language, though practical application benefits from human oversight and domain expertise to ensure accuracy and reliability. We also highlight the potential of integrating probabilistic approaches to quantify uncertainty within the extracted causal relationships
