Egyenlőtlenségek az algebrában és az analízisben = Inequalities in algebra and analysis

Középértékekre vonatkozóan a kétparaméteres Gini- és Stolarsky-féle közepek összehasonlítására találtunk új eredményeket, melyekben az összehasonlítás a paraméterekre vonatkozó egyszerű egyenlőtlenségekkel írható le. Jellemeztük a két és többváltozós integrálközepek szub- és szuperadditivitását. A kétváltozós közepek két nagy osztályában meghatároztuk a homogén közepeket, jellemezve ezáltal a Gini- és Stolarsky-féle közepeket is. Megoldottuk a kétváltozós súlyfüggvénnyel súlyozott kváziaritmetikai és a Cauchy féle közepek egyenlőségproblémáját. Reciprok és szelfinverzív polinomokra több új, az együtthatókban lineáris egyenlőtlenséget találtunk, melyek fennállása biztosítja azt, hogy a polinom összes zérushelye az egységkörvonalon legyen. E feltételekből a zérushelyek elhelyezkedésére és multiplicitására is kapunk információkat. Ezek az eredmények alkalmazhatók az adatátvitelben és véges dimenziós algebrák reprezentációelméletében. A klasszikus Hermite-Hadamard egyenlőtlenséget, és a konvex függvényeket több irányban kiterjesztettük és általánosítottuk. | Mean values. We found new comparison results for the two-parameter Gini and Stolarsky means, where the comparison can be described by simple inequalities in terms of the parameters. Characterized the sub- and superadditive integral means of several variables. Determined the homogeneous means in two large classes of means, by this also a characterization of Gini and Stolarsky means were found. Solved the equality problem of two variable Cauchy and quasiarithmetic means weighted by weight functions. Zeros of reciprocal and self-inversive polynomials. We found a number of new inequalities (linear in the coefficients), which ensure that all zeros of a reciprocal and self-inversive polynomial are on the unit circle. Using these inequalities one can find the location and multiplicities of the zeros. The results are applicable in data transfer and in representation theory of finite dimensional algebras. Classical inequalities. We extended and generalized the Hermite-Hadamard inequality and the concept of convex/concave functions in several directions

Seasonality and Delirium Tremens in Hospitalized Patients with Alcohol Dependence Syndrome

Introduction: Due to the high rate of mortality, recognizing the contributing factors of alcohol-related delirium tremens (DT), which is the most severe form of alcohol withdrawal state (AWS) is pivotal in clinical settings. Previous studies suggested relationship between seasonality and other types of delirium; however, to our knowledge, this is the first empirical study which examined the role of seasonality in DT in alcohol dependence syndrome (ADS). Methods: A retrospective study was undertaken between 2008 and 2015; medical records of 1,591 patients were included, which yielded 2,900 hospital appearances. Three groups were formed based on the ICD-10 diagnoses: ADS, AWS, and DT. The characteristics of the groups were analysed with one-way ANOVA and χ2 tests. Multinomial logistic regression was used to explore the potential predictors of DT, including seasonality. Results: The highest incidence of DT was in spring (36.8%; χ2 (3) = 27.666; p 2 (11) = 33.168; p Conclusions: The present study revealed that spring, especially March is a critical period in temperate climate zone regarding DT. This can be interpreted as a late winter effect since the temperature is lower in this month compared to other spring months. Furthermore, higher age and the occurrence of comorbid somatic disorders can be considered as risk factors in case of DT. These results support the need of further clinical studies to better understand the impact of seasonality on DT

Alkalmazott algoritmusok nagyméretű feladatokra = Applied algorithms for large-scale problems

Alap és alkalmazott kutatást végeztünk a következő fő területeken: - Formális matematikai módszerek adatbányászatban és optimalizálásban; - Nagyméretű adatok elemzése és modellezése, hálózatokkal kapcsolatos üzleti intelligencia alkalmazásokban; - Felhasználó és tartalom összerendelése, keresés, ajánlás. A projekt résztvevői zárt láncban a teljes innovációs láncot lefedik az oktatástól (ELTE és BME algoritmusok, adatbányászat, Web információ-keresés előadások) az elméleti kutatásokon át az alkalmazásokig. A kutatáshoz kapcsolódó legfontosabb két ipari partnerünk a Magyar Telekom és az AEGON, amelyek számára egyedi kereső megoldásokat fejlesztettünk, naplóelemzési és ügyfél-elemzési feladatokat oldottunk meg. Európai kapcsolataink segítségével a jelen kutatási eredményekre épülő Digitális Könyvtárak és Biztonság témájú projektben veszünk részt. A kutatásunk nemzetközi elismertségét jelzi, hogy felkértek a legjelentősebb európai adatbányászati verseny, az ECML/PKDD Discovery Challenge szervezésére, illetve a legrangosabb World Wide Web konferencián Workshop Chair, a WSDM (Web Search and Data Mining) konferencián szenior, további kapcsolódó témájú konferencián és workshopon (ICALP, AIRWeb, ESA stb) programbizottági tagot adunk. Legfontosabb eredményeink: - Előrelépést a véges testek feletti polinomfelbontás algoritmusaiban; - Díjnyertes megoldás a KDD Cup 2009 feladaton; - Új Web Spam szűrő módszerek; - Tartalom alapú képkereső eljárások. | Our results cover a wide range of areas of theory and application: -Formal mathematical methods in data mining and optimization; -Analysis and modeling very large scale data with applications in the areas of network related business intelligence; -User-content interaction, optimization. The project team covers full innovation chain from Education (Technical University and Eötvös University courses in algorithms, data mining, Web information retrieval), Pure, Applied Research and Innovation. Our industrial exploitation include the Hungarian Telecom Group and AEGON Hungary where we developed custom search engines and conducted log mining and business intelligence projects. Based on the reported results, we participated in several Digital Libraries and Security ICT projects. Our results are acknowledged by being the main organizer of the major European data mining contest, the ECML/PKDD Discovery Challenge 2010 and the invitation to serve as Workshop Chair at the highest prestige World Wide Web conference, senoir program committee member at the Web Search and Data Mining conferences, and PC member of other related conferences and workshops (ICALP, AIRWeb, ESA etc). Our most important research results include -Breakthrough algorithms in factorization of polynomials over finite fields; -Prize winner solution at KDD Cup 2009, in a telco classification task; -New methodologies in Web Spam filtering; -Content-based multimedia indexing methods