A. Landenberger, S. Szénási: Financial Forecasting using Quantum-Inspired Deep Learning. In IEEE 29th International Conference on Intelligent Engineering Systems (INES 2025) Proceedings. pp. 325–328, 2025. ISBN 979-8-3315-9771-9 link Popis: Publikácia obsahuje návrh modelu hlbokého strojového učenia inšpirovaný kvantovými princípmi, ktorý kombinuje klasické metódy strojového učenia s kvantovými algoritmami na zlepšenie predikčnej presnosti predpovedania cien na [...]

S. Szénási, G. Légrádi, G. Kovács: Deep Learning-Based Step Size Determination for Hill Climbing Metaheuristics. ALGORITHMS Vol. 18, No. 5, Article No. 298, pp. 1–15, 2025. ISSN 1999-4893 link Popis: Publikácia obsahuje návrh hybridnej variácie metódy stúpania do kopca (Hill Climbing) s využitím modelu strojového učenia na určenie optimálnej veľkosti kroku každej iterácie. Späť

S. Tyagi, S. Szénási: Advancements and Challenges in Emotion Extraction from Speech: A PRISMA-Guided Systematic Review of Machine and Deep Learning Technique. In Advances in Service and Industrial Robotics (Mechanisms and Machine Science). Cham, CH : Springer, pp. 439–447, 2025. ISSN 2211-0984, ISBN 978-3-032-02105-2 link Popis: Publikácia obsahuje systematický prehľad odbornej literatúry založený na P.R.I.S.M.A. [...]

H. K. Fatlawi, A. Kiss: Dynamic Fusion of LSTM Predictions Using Reinforcement Learning-Based GOWLA for Human Activity Recognition. IEEE ACCESS Vol. 13, pp. 104779–104790, 2025. ISSN 2169-3536 link Popis: Publikácia obsahuje návrh novej metódy založenej na dynamickom posilňovacom učení na aktualizáciu váh GOWLA (Generalized Ordered Weighted Logarithm Averaging) – tento prístup zlepšuje prispôsobivosť modelov nevyváženým [...]

W. Pengyu, A. Mosavi, I. Felde, M. Azodinia, A. Delavar, A. Azamat, S. Wei: Machine Learning for Modeling Stress Evolution. ACTA POLYTECHNICA HUNGARICA Vol. 22, No. 12, 2025. pp. 95–114. ISSN 1785-8860 link Popis: Publikácia obsahuje podrobný prehľad a hodnotenie metód strojového učenia na modelovanie a predpovedanie vývoja napätia v rôznych materiáloch a systémoch. Späť

E. Akbari, T. N. Chakherlou, H. Tabrizchi, A. Mosavi: Physics-Informed Neural Networks for Multiaxial Fatigue Life Prediction of Aluminum Alloy. COMPUTER MODELING IN ENGINEERING & SCIENCES Vol. 145, No. 1, 2025. pp. 305–325. ISSN 1526-1492 link Popis: Publikácia obsahuje návrh modelu fyzikálne informovanej neurónovej siete (PINN – physical-informed neural network) na predpovedanie únavovej životnosti hliníkovej [...]

M. Mudabbir, A. Mosavi, H. Perez: Detecting Building Defects with Deep Learning. EURASIAN JOURNAL OF MATHEMATICAL AND COMPUTER APPLICATIONS Vol. 13, No. 3, pp. 50–67, 2025. ISSN 2306–6172 link Popis: Publikácia obsahuje návrh novej techniky YOLOv10 na automatickú detekciu a lokalizáciu stavebných defektov Späť

M. Azodinia, A. Shayakhmetov, A. Mosavi: Machine Learning for Pavement Performance and Service Life Prediction. EURASIAN JOURNAL OF MATHEMATICAL AND COMPUTER APPLICATIONS Vol. 13, No. 4, pp. 41–52, 2025. ISSN 2306–6172 link Popis: Publikácia obsahuje návrh novej techniky YOLOv10 na automatickú detekciu a lokalizáciu stavebných defektov. Späť

M. Azodinia, M. Mudabbir, S. Ardabili, A. R. Várkonyi-Kóczy, K. Iskakov, A. Mosavi: Service Life Modeling of Pavement with Ensemble Learning. In IEEE 12th International Conference on Computational Cybernetics and Cyber-Medical Systems (ICCC 2025) Proceedings. pp. 167–174, 2025. ISBN 979-8-3315-0246-1 link Popis: Publikácia obsahuje aplikovanie učiacej metódy náhodný les (RF – random forest) na modelovanie [...]

B. Tusor, A. R. Várkonyi-Kóczy, S. Gubo: Hyperparameter Tuning for Sequential Fuzzy Indexed Search Trees Classifiers for Biosignal Processing. In IEEE International Symposium on Medical Measurements and Applications (MeMeA 2025) Proceedings. pp. 1–6, 2025. ISBN 979-8-3315-2347-3 link Popis: Publikácia obsahuje návrh nového algoritmu ladenia hyperparametrov pre klasifikátor SFIST, ktorý je založený na metóde K-fold cross-validation [...]