Interkonnektivitás, új média és digitális identitás a regionális kutatásban. Koncepcionális megközelítés ajánlásokkal

A tanulmány átfogó javaslatokat fogalmaz meg a regionális kutatások számára az interkonnektivitás, az új média és a digitális identitás témakörében – társadalomtudományi megközelítéssel. Célom bemutatni azokat a trendeket és forrásokat, melyek együttesen szoros átfedést mutatnak a megjelölt témakörökben és kijelölni a vizsgálatokhoz szükséges alapfogalmakat, jelenségeket. A munka először az interkonnektivitás és a digitális ökoszisztéma alappilléreit vizsgálja, alkalmazva az információs és hálózati társadalom kapcsolódó forrásainak kiemelt következtetéseit, majd az új média vonatkozó, aktuális trendjeiről adok rövid betekintést, megemlítve az augmentálódó és virtualizálódó környezetek egyes feltörekvő innovációit térbeli kontextusban. A regionális és lokális digitális identitás kutatási lehetőségeit ez alapján definiálom, kiemelve a földrajzi-társadalmi (geo-social) média és az online kontextuális beágyazottság szempontjait. A kulcskérdések, a legfontosabb fogalmak és trendek összefoglalása mellett a tanulmány végül ajánlásokat fogalmaz meg a jövőbeni regionális kutatásokhoz: mely vizsgálati területek, eszközök és módszertani megfontolások váltak megkerülhetetlenné

Smart data analytics methods for remote sensing applications

The big data analytics approach emerged that can be interpreted as extracting information from large quantities of scientific data in a systematic way. In order to have a more concrete understanding of this term we refer to its refinement as smart data analytics in order to examine large quantities of scientific data to uncover hidden patterns, unknown correlations, or to extract information in cases where there is no exact formula (e.g. known physical laws). Our concrete big data problem is the classification of classes of land cover types in image-based datasets that have been created using remote sensing technologies, because the resolution can be high (i.e. large volumes) and there are various types such as panchromatic or different used bands like red, green, blue, and nearly infrared (i.e. large variety). We investigate various smart data analytics methods that take advantage of machine learning algorithms (i.e. support vector machines) and state-of-the-art parallelization approaches in order to overcome limitations of big data processing using non-scalable serial approaches

Smart Data Analytics Methods for Remote Sensing Applications

The big data analytics approach emerged that can be interpreted as extracting information from large quantities of scientific data in a systematic way. In order to have a more concrete understanding of this term we refer to its refinement as smart data analytics in order to examine large quantities of scientific data to uncover hidden patterns, unknown correlations, or to extract information in cases where there is no exact formula (e.g. known physical laws). Our concrete big data problem is the classification of classes of land cover types in image-based datasets that have been created using remote sensing technologies, because the resolution can be high (i.e.large volumes) and there are various types such as panchromatic or different used bands like red, green, blue, and nearly infrared (i.e. large variety). We investigate various smart data analytics methods that take advantage of machine learning algorithms (i.e. support vector machines) and state-of-the-art parallelization approaches in order to overcome limitations of big data processing using non-scalable serial approaches