BME MDA - a Műegyetem Digitális Archivuma
Not a member yet
47877 research outputs found
Sort by
Model-Driven Method for Data Quality Assurance
Full text linkEnsuring data quality through validation against structural and semantic constraints defined by a specific use case is critical, mainly when employed to train machine learning models or make accurate analyses and decisions. In this paper, we investigate the usage of Refinery with Graph Queries to define constraints, ensuring consistency between and validating data against them. We will compare the result with other relevant approaches like Ontology with Semantic Web Rule Language (SWRL), Cognipy with Controlled Natural Language (CNL), and Shapes Constraint Language (SHACL). The comparison focuses on structural and syntactic validation, semantic precision, reasoning capabilities, and logic and arithmetic expressions support. The evaluation uses Experience API (xAPI) data, a learning technology interoperability specification designed to track and share learner activity and experiences. Its triple structure (Actor, verb, object) and domain profile features make xAPI data a good fit for validating the proposed approach
Giving Some Pointers for Abstraction-Based Model Checking
Full text linkAbstraction-based software model checkers often rely on external analyses or unbounded SMT arrays to reason about pointers, arrays, and dynamic heap manipulation. External analyses are precise but often require the modification of existing verification algorithms, while SMT arrays provide a native solution for solver-based verifiers but require strict type safety often forgone in real-world programs. We propose a novel way of integrating a precise pointer and array analysis as a plug-in for abstraction-based model checking, which does not require the modification of the underlying algorithms. Our solution keeps track of arbitrary predicates over potentially abstract memory locations, moving toward more efficient verification of software code by allowing a fine-grained and precise abstraction of memory accesses
From abstraction to algorithm: the changing link between the idea and architectural representation through the digital turn
No full text
xLSTM Architectures in Reinforcement Learning
No full textLong Short-Term Memory (LSTM) architectures have recently seen significant advancements through innovations such as exponential gating and modified memory structures, reigniting interest in their potential for modern sequence-based tasks. While xLSTM models have demonstrated strong performance in language modeling, their suitability for reinforcement learning (RL) tasks has yet to be fully explored. In this work, we investigate the application of xLSTM in RL environments, focusing on classic control tasks tasks that are commonly employed as benchmarks. This comparison provides a starting point for understanding the differences between xLSTM and LSTM in the context of reinforcement learning
Kapcsolatok hálójában: Az óvoda-iskola átmenet kihívásai és lehetőségei a 21.században
Full text linkAz óvoda-iskola átmenet a gyermekek életében meghatározó időszak, amely során a család, az óvoda és az iskola együttműködése kulcsfontosságú a zökkenőmentes átmenet érdekében. A 21. század társadalmi, kulturális és oktatási változásai új kihívásokat és lehetőségeket teremtenek az intézmények közötti kapcsolatok és a gyermekeket támogató hálózatok számára. Jelen tanulmány célja, hogy bemutassa az átmenet történeti fejlődését Magyarországon, különös tekintettel az első óvodák és iskolák együttműködésére, miközben rávilágít a modern idők kihívásaira, mint például az inkluzív nevelés és a digitális technológiák térnyerése.
A kutatás középpontjában a kapcsolati háló áll: az óvodapedagógusok, tanítók, szülők és intézményvezetők közötti kommunikáció és együttműködés minősége. Jelenleg a kutatás kezdeti szakaszában a dokumentumok elemzése zajlik, különös tekintettel a kapcsolattartás formáira és szerepére az óvoda-iskola átmenet során. A kvalitatív és kvantitatív kutatási módszerek együttes alkalmazásával a későbbiekben célunk feltárni a gyakorlati tapasztalatokat és jó gyakorlatokat, amelyek elősegíthetik a gördülékeny átmenetet.
A kutatás célja annak feltárása, hogy az óvoda-iskola átmenet során milyen szerepet játszik az érintett felek – óvodapedagógusok, tanítók, szülők és intézményvezetők – közötti együttműködés. A kutatás a kapcsolattartás különböző formáit és azok hatásait vizsgálja a gyermekek szociális, érzelmi és kognitív fejlődésére, valamint iskolai beilleszkedésére. Az eredmények hozzájárulhatnak annak megértéséhez, hogy az oktatási rendszerek közötti együttműködés milyen tényezők mentén támogathatja a gyermekek sikeres iskolakezdését, és milyen fejlesztési lehetőségek adódhatnak ezen a területen
