VOSD: a general-purpose virtual observatory over semantic databases

E-Science relies heavily on manipulating massive amounts of data for research purposes. Researchers should be able to contribute their own data and methods, thus making their results accessible and reproducible by others worldwide. They need an environment which they can use anytime and anywhere to perform data-intensive computations. Virtual observatories serve this purpose. With the advance of the Semantic Web, more and more data is available in Resource Description Framework based databases. It is often desirable to have the ability to link data from local sources to these public data sets. We present a prototype system, which satisfies the requirements of a virtual observatory over semantic databases, such as user roles, data import, query execution, visualization, exporting result, etc. The system has special features which facilitate working with semantic data: visual query editor, use of ontologies, knowledge inference, querying remote endpoints, linking remote data with local data, extracting data from web pages

Szemantikus adatok lekérdezése federált és osztott rendszereken

Az értekezés a szemantikus webnél felmerülő problémákkal foglalkozott. A szemantikus web egy olyan elgondolás, ahol az Interneten az információkat úgy tároljuk, hogy azok összekapcsolhatóak legyenek. Ezáltal egy nagy tudásbázist kaphatunk. A használatuk viszont nehézkes, melynek fő okai a tudásbázisok nagy mérete és strukturálatlansága. Az első terület azt mutatta be, hogy hogyan lehet használni a kliens-szerver architektúra modellt arra, hogy a szemantikus adatokat biztosítani tudjunk kisebb erőforrással rendelkező eszközöknek, mint például a mobiltelefonoknak. A fejezetben bemutattam 3 alkalmazást, amely ezen architektúra felépítésre épült. Az első alkalmazás egy vállalati információs rendszer, a második alkalmazás egy beltéri navigációs rendszer, a harmadik alkalmazás pedig egy szemantikus böngésző mobilkészülékekre. A második terület a federált rendszerek témakörével foglalkozik. A szemantikus web elgondolása, hogy a világhálón megtalálható információk összekapcsolhatóak legyenek. A federált rendszerek lehetőséget adnak arra, hogy egy lekérdezésben el tudjunk érni több végponton található adatot. Ennek fontos része, hogy a rendszer el tudja dönteni a hármasmintákból, hogy mely végponton kell lefuttatni őket. Első eredményként formálisan leírtam a federált rendszerek működését az ASM modell segítségével. Ezután bemutattam egy olyan megoldást, ahol a federált rendszer a végpontokon található névtereket használja a végpontok kiválasztásra. A következő eredmény arra irányul, hogy egy federált rendszert alkalmazni lehet szemantikus lekérdezések megírására is, amely segítheti a szemantikus weben nem járatos felhasználókat. A megoldás hármasmintákat ajánl a felhasználónak a különböző végpontokról. Végül a fejezet végső eredménye, hogy ezekből az ajánlásokból olyan információkat is ki tudunk nyerni, amelyek segítik a lekérdezés kiértékelését. A harmadik terület amivel foglalkoztam a szemantikus adatok és a Big Data eszközök kapcsolata. A fejezet első eredményeként egy olyan algoritmust készítettem, amely a szemantikus gráfot redukálja olyan méretűre, amelyet már meg tudunk jeleníteni egy gráfmegjelenítő alkalmazással. A vizuális megjelenítés segít az adatok megértésébe, megismerésébe, vagy épp a hibák feltárásában. A következő eredmény egy olyan algoritmus és modell, ahol egy osztott gráfelemző alkalmazást alkalmazok a szemantikus adatok lekérdezésére. Ez a rendszer a Spark GraphX, amely a csúcsok közötti üzenetváltáson alapszik. A fejezetben bemutatunk két megoldást is arra, hogyan lehet kiértékelni a SPARQL lekérdezéseket. Az Sparkql megoldás lekérdezési terve lineárisan, még a P-Sparkql már párhuzamosan képes a hármasmintákat ellenőrizni

Visual imagery vividness declines across the lifespan

The capacity to elicit vivid visual mental images varies within an extensive range across individuals between hyper- and aphantasia. It is not clear, however, whether imagery vividness is constant across the lifespan or changes during development and later in life. Without enforcing the constraints of strict experimental procedures and representativity across the entire population, our purpose was to explore the self-reported level of imagery vividness and determine the relative proportions of aphantasic/hyperphantasic participants in different age groups. Relying on the frequently used Vividness of Visual Imagery Questionnaire, we collected data on a random sample of 2252 participants between the ages of 12–60 years. We found a novel developmental pattern that describes a declining ability to elicit vivid visual mental images in the group averages of different age groups from adolescence to middle age. This effect involves both a decreasing proportion of individuals with vivid visual imagery vividness and an increasing proportion of individuals with low imagery vividness as maturation (based on bone age assessments in adolescents) and ageing progress. These findings may shed some light on the developmental mechanisms of our internal, stimulus-independent processes, and might also help to determine genetic, maturational, and age-dependent factors in the cases of hyper- and aphantasia

Parallel enumeration of degree sequences of simple graphs II

In the paper we report on the parallel enumeration of the degree sequences (their number is denoted by G(n)) and zerofree degree sequences (their number is denoted by (Gz(n)) of simple graphs on n = 30 and n = 31 vertices. Among others we obtained that the number of zerofree degree sequences of graphs on n = 30 vertices is Gz(30) = 5 876 236 938 019 300 and on n = 31 vertices is Gz(31) = 22 974 847 474 172 374. Due to Corollary 21 in [52] these results give the number of degree sequences of simple graphs on 30 and 31 vertices

Informatikai algoritmusok 3.

A könyv a Magyar Tudományos Akadémia támogatásával készült

On a Deep Q-Network-based Approach for Active Queue Management

Abstract—Reinforcement learning has gone through an enor- mous evolution in the past ten years. It’s practical applicability has been demonstrated through several use cases in various fields from robotics to process automation. In this paper, we examine how the tools of deep Q-learning can be used in an AQM algorithm to reduce queuing delay and ensure good link utilization at the same time. The proposed method called RL-AQM has the advantage that it is less prone to the good parameterization and can automatically adapt to new network conditions. The prototype implementation based on OpenAI Gym and NS-3 network simulator has thoroughly been evaluated under various settings focusing on three aspects: the convergence time of learning process, the performance of pre-trained models compared to PIE AQM and generalization ability. We have demonstrated that RL-AQM achieves comparable utilization to PIE AQM but results in much smaller queueing delays. Finally, the pre-trained models have good generalization abilities, enabling to use a pre-trained model in network settings that differ in bandwidth and/or RTT from the one used during the pre-training phase. Index Terms—AQM, reinforcement learning, DQN, queueing delay