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地球科学博士学校-SZTE博士存储库
位于中欧的Pannonian盆地是地热能剥削的最有希望的地区之一。盆地的特征是有利的地热条件，包括高地热梯度和明显的热流密度。这些特征使盆地成为地热能生产的理想选择（Dövényi＆Horváth，1988;Kovács等，2007）。盆地的地质历史是由复杂的构造相互作用和沉积过程塑造的。这一历史导致了广泛的沉积沉积物，主要是砂岩，粘土和泥浆。这些地层，尤其是Dunántúl组（DG）中的地层，以其孔隙率和渗透性而闻名。这些属性增强了其对地热能生产的适用性（Horváth等，2015；Nádor等，2020）。
额叶-中线 θ 频率与概率学习
Zsófia Zavecz、Kata Horváth、Péter Solymosi、Karolina Janacsek、Dezso Nemeth。额叶中线 θ 频率和概率学习：经颅交流电刺激研究。行为脑研究，2020 年，393，第 112733 页 -。�10.1016/j.bbr.2020.112733�。�hal-03490347�
2024 年就业报告 管理学硕士（理学硕士）
麦肯锡、波士顿咨询集团、贝恩公司、罗兰贝格、思略特、思腾思特、奥纬咨询、科尔尼、Goetzpartners、安永-帕台农、保时捷咨询、Horváth & Partners、凯捷咨询、西蒙顾和、FTI Andersch、Struktur Management Partner、林肯、Alantra、蔡司、万事达卡、N26、Ardian、Waterland、毕博、巴克莱、Houlihan Lokey、高盛、花旗银行、摩根士丹利、罗斯柴尔德、美国银行……
闪电作为替代能源-IJRPR
闪电是在云中启动的，而不仅仅是任何云。它们通常是巨大的，高度约为5 - 12公里甚至更高，宽度为5 - 10公里（Dehn，2014； Uman，2008）。这些云是由于电荷分离而导致的，后者在粒子碰撞期间在云中非常高的湍流下发生。这会导致相反的电荷颗粒分离，导致云中的电势很高，范围从10mV到100mV，甚至最高为200mV，具体取决于云。然后将该潜力放到地面或其他带电的尸体中，其中可能包括；到同一云中其他相对带电的区域（内部云），另一个云（云层）或空气（云到空气）的相对充满电的区域。放电过程是闪电的诞生。因此，闪电是从带电云引发的相对充满电的物体之间带电颗粒的大规模静电排放。（AFA＆Kelvin，2013; Akinyemi等，2014; Betz等，2009; Dwyer＆Uman，2014;Horváth，2006; Lucas，2001; Rakov＆Uman，2003; Uman，2003; Uman，2008）
肿瘤和循环游离 DNA 甲基化可识别临床相关的小细胞肺癌亚型
Simon Heeke 1 , Carl M. Gay 1 , Marcos R. Estecio 2 , Hai Tran 1 , Benjamin B. Morris 1 , Bingnan Zhang 1 , Ximing Tang 3 , Maria Gabriela Raso 3 , Pedro Rocha 4 , Siqi Lai 5,6 , Edurne Arriola 4 , Paul Hofman 7 , Veronique Hofman 7 , Prasad Kopparapu 8 , Christine M. Lovly 8 , Kyle Concannon 1 , Luana Guimaraes De Sousa 1 , Whitney Elisabeth Lewis 1 , Kimie Kondo 2 , Xin Hu 9 , Azusa Tanimoto 1 , Natalie I. Vokes 1 , Monique B. Nilsson 1 , Allison Stewart 1 , Maarten Jansen 10 , Ildikó Horváth 11 , Mina Gaga 12 , Vasileios Panagoulias 13 , Yael Raviv 14 , Danny Frumkin 15 , Adam Wasserstrom 15 , Aharona Shuali 15 , Catherine A Schnabel 16 , 奚元欣 17 , 刁丽霞 17 , 王琪 17 , 张建军 1,9 , Peter Van Loo 5,9,18 , 王静 17 , Ignacio I. Wistuba 3 , Lauren A. Byers 1,8 , John V. Heymach 1,8
多模态传感器融合与导航
1. 课程大纲信息 1.1. 课程名称 多模态传感器融合与导航 1.2. 大学 帕兹马尼彼得天主教大学 1.3. 学期 第一年第一学期 2. 课程详情 2.1. 课程性质 集合选修课 2.2. ECTS 学分分配 5 2.3. 教师数据 Horváth András 博士 3. 能力和学习成果 3.1. 课程目标 本课程的主要目标是概述多传感器数据融合和导航中使用的实时算法和架构。本课程的重点是多并行处理和目标跟踪。本课程介绍估计理论、静态、动态线性和非线性情况以及离散和连续系统的必要定义。揭示和解释了卡尔曼滤波器和自举滤波器等常用算法。此外，还介绍了这些算法在实际问题中的局限性和应用。本课程全面介绍了自适应算法解决方案自上而下和自下而上的系统级计算设计知识。研究现代多并行架构中数据流的拓扑和非拓扑分区。
1 2 蒺藜苜蓿根瘤的定向诱变——...
1 2使用农业杆菌的诱变特异性半胱氨酸（NCR）基因3植物生物学，生物学研究中心，EötvösLóránd研究网络，匈牙利12 SZEGED，匈牙利13 2遗传学和生物技术研究所，匈牙利农业与生命大学14科学14科学，匈牙利15 16 17 16 17 16 17 18 19 20 20 20 21 21 22 22 23 22 22 22 22 22 22 22 22 22 22 22 22 22 25 2 25 29 * bg and jb and jud撰写。 30 31 通讯作者：Péter Kaló，电子邮箱：kalo.peter@brc.hu 32 33 ORCID ID： 34 35 Peter Kalo：0000-0002-0404-8904 36 Berivan Güngör：0000-0002-5612-1130 37 János Barnabás Biró：0000-0001-8851-0387 38 Agota Domonkos：0000-0003-4017-0605 39 Beatrix Horvath：0000-0001-8499-568X 40 41 42 43
和TNF抑制剂治疗的患者重复经过SARS-COV
作者Anika M. Flik，MSC LLB 1.2.3*，Jim B.D.Keir，MSC 1.3*，Coos P.J.来自Dam，MD 4，Island W. Stalman，医学博士4，MD博士4.5，Maurice Steenhouse，PhD 1，Laura Y.L. Kummer，MD 1.3.4，Phyllis I. Spuls，MD PhD 6，Marcel W. Celeg，MD PhD 6，Anneels，Nicoline F. Post，MD 6，MD 6，MD 6，BarbaraHorváth，MD Corine R.G. Schreors，MD 8，Zoe L.E. MD博士9，Jop Killstein，MD PhD 9，Adrian G. Peoples，MD 10，Sander W. Tas，MD PhD 12，BSC 12，Gerrit 12，Gerrit 12，MD Phd 1.12，Shid，Shid。 ，Ninotska I.L. 减少，MSC 1.3，Melanie，BSC 1，Moreerlo 1.3的Gerard，Taco W. Kujepers，MD PhD 4，MD PhD 4 1.3，Theo Rispen，博士1.3，T2B！ 针对SRSS-COV-2研究组的immnity来自Dam，MD 4，Island W. Stalman，医学博士4，MD博士4.5，Maurice Steenhouse，PhD 1，Laura Y.L.Kummer，MD 1.3.4，Phyllis I. Spuls，MD PhD 6，Marcel W. Celeg，MD PhD 6，Anneels，Nicoline F. Post，MD 6，MD 6，MD 6，BarbaraHorváth，MD Corine R.G.Schreors，MD 8，Zoe L.E. MD博士9，Jop Killstein，MD PhD 9，Adrian G. Peoples，MD 10，Sander W. Tas，MD PhD 12，BSC 12，Gerrit 12，Gerrit 12，MD Phd 1.12，Shid，Shid。 ，Ninotska I.L. 减少，MSC 1.3，Melanie，BSC 1，Moreerlo 1.3的Gerard，Taco W. Kujepers，MD PhD 4，MD PhD 4 1.3，Theo Rispen，博士1.3，T2B！ 针对SRSS-COV-2研究组的immnitySchreors，MD 8，Zoe L.E.MD博士9，Jop Killstein，MD PhD 9，Adrian G. Peoples，MD 10，Sander W. Tas，MD PhD 12，BSC 12，Gerrit 12，Gerrit 12，MD Phd 1.12，Shid，Shid。 ，Ninotska I.L.减少，MSC 1.3，Melanie，BSC 1，Moreerlo 1.3的Gerard，Taco W. Kujepers，MD PhD 4，MD PhD 4 1.3，Theo Rispen，博士1.3，T2B！针对SRSS-COV-2研究组的immnity
alpha节奏和阿尔茨海默氏病
1) Claudio Babiloni* Clabab, 2) Xianghong Arakaki Xiaara, 3) Sandra Baez Sanbae, 4) Robert J. Barry Robjbar, 5) Alberto Benussi Albben, 6) Katarzyna Blinowska Katbli, 7) Laura Bonanni Laubon, 8) Barbara Borroni Barbor, 9) Jorge Bayard Jorbbay, 10) Giuseppe Bruno Giubru, 11) Alessia Cacciotti Alecac, 12) Filippo Carducci Filcar, 13) John Carino Johcar, 14) Matteo Carpi Matcar, 15) Antonella Conte Antcon, 16) Josephine Cruzat Joscru, 17) Fabrizia D'Antonio Fabdan, 18) Stefania of the Penna Stedpen，19）Claudio del Pure，20）Pierfilippo de Sanctis Pieres，21）Javier Escudero Javescu，22）Giovanni Fabbrini Giofab，23）Francesca R Farina Frarfar，24）24）Francisco J. Francisco J.Fratfra，25）Peter Fuhr，26）Peter Fuhr，26） Bahar Güntekin Bargun, 28) XUANYII XUAGUO, 29) Mihaly Hajos Mihhaj, 30) Mark Hallett Marhal, 31) Harald Hampel Harham, 32) Lutfu Hanoğlu Lothan, 33) Ara Haraldsen Irahar, 34) Mahmoud Hassan Mahhas, 35) Christofer Hatlestad-Hall Chrhat，36）AndrásHorváthAndhor，37）Agustine Ibanez Aguiba，38）Francesco Infarinato Mesta，39）Alberto Jaramillo Jimenez Albjjim，40）Jaeseung Jeong Jeojo，41）Yang Jiang Yanjia，42）MacOmiej kamski kamiiaki kamiia kami giiiiia kamo giaamgoomod。 Giakoc，44）Sanjeev Kumar Sankum，45）45）Giorgio Leodori Gioleo，46）Gang Li Ganli，47）Roberta Lizio Robliiz，
经验光谱投影仪的定量限制定理和引导程序近似
（在非进攻顺序中）和（u J）的正征值的顺序是特征向量的相应正交系统，该问题的解决方案由光谱投影仪P J = J =J∈Ju J j u j u j和Index Set j给出。在统计应用中，X的分布及其协方差结构尚不清楚。相反，人们经常观察样本x 1，。。。，x的n独立副本的x n，现在的问题是要找到p j的估计器。PCA的想法是通过第一次通过经验协方差操作员估算的问题来解决这个问题2.2.1，用于精确定义）。因此，一个关键问题是控制和量化P J和P J之间的距离。在过去的几十年中，围绕这个问题的大量文献已经发展，例如Fan等。 [13]，Johnstoneand Paul [24]，Horváth和Kokoszka [18]，Scholkopf和Smola [45]，Jolliffe [23] [23]进行一些概述。 一种研究ˆ P J和P J之间距离的传统方法是控制一项规范，以测量经验协方差算子和人口协方差操作员之间的距离。 一旦建立了这种情况，就可以通过诸如戴维斯 - 卡汉（Davis -Kahan）不平等之类的不平等现象来推导ˆ p j -p j的界限，例如，请参见hsing and eubank [16]，Yu等。 [52]，以及Cai和Zhang [9]，Jirak和Wahl [25]，以获取一些最新结果和扩展。 [30]。 但是，如Naumov等人所述。Fan等。[13]，Johnstoneand Paul [24]，Horváth和Kokoszka [18]，Scholkopf和Smola [45]，Jolliffe [23] [23]进行一些概述。一种研究ˆ P J和P J之间距离的传统方法是控制一项规范，以测量经验协方差算子和人口协方差操作员之间的距离。一旦建立了这种情况，就可以通过诸如戴维斯 - 卡汉（Davis -Kahan）不平等之类的不平等现象来推导ˆ p j -p j的界限，例如，请参见hsing and eubank [16]，Yu等。[52]，以及Cai和Zhang [9]，Jirak和Wahl [25]，以获取一些最新结果和扩展。[30]。但是，如Naumov等人所述。但是，如Naumov等人所述。然而，对于更精确的统计分析，诸如限制定理或引导程序近似之类的爆发结果更为可取。Koltchinskii和Lounici [27]，Koltchinskii和Lounici [28，29]（及相关）的最新作品在这里特别感兴趣。除其他外，它们提供了预期的平方hilbert – schmidt距离e∥ˆ p j-p j-p j∥22和berry – esseen类型界限的分布分布近似值的精确的，非反对分析的分布分析。在Löfliper[32]，Koltchinskii [31]，Koltchinskii等人中讨论了一些扩展问题和相关问题。[39]，这些结果有一些局限性，并且自举近似可能更可取和灵活。再次，在纯粹的高斯设置中，Naumov等人。[39]成功地展示了一个自举程序，并带有伴随的界限，以减轻某些问题以限制出于推论目的而限制分布。让我们指出，从数学角度来看，Koltchinskii和Lounici [29]和Naumov等人的结果。[39]有些互补。更确切地说，在Naumov等人中，定理2.1的引导程序近似的结合。[39]失败（意味着它仅产生琐碎的性），而Koltchinskii和lounici的定理6中的绑定[29]却没有，反之亦然，请参见Sect。5进行一些示例和进一步的讨论。[7]，Yao和Lopes [51]，Lopes等。[33]，江和拜[20]，刘等。[34]。也广泛研究了特征值和相关数量的极限定理和引导近似值的主题，例如，请参见Cai等人。这项工作的目的是为两个分布提供定量界限（例如clts）和bootstrap近似，在矩和光谱衰减方面，情况相对温和。关于后者，我们的结果表现出一种不变性，在很大程度上不受多项式，指数（甚至更快）衰减的影响。