Dr Szécsi László

A gyógyászati gyakorlatban alkalmazott nem invazív képalkotó eljárások nagyon nagy méretű adatokon végzett nagy számításigényű algoritmusok használatát követelik meg. A rekonstrukció során a lehető legnagyobb pontosság mellett az idő tényező is kritikus, ezért a masszívan párhuzamos architektúrán futtatható algoritmusok napjainkban is elsődleges kutatási terület. Labor: Egyszerű maximum expectation iterációs sémán alapuló rekonstrukciós program. 13. Folyadék szimuláció. A fizikai alapú szimuláció tipikusan nagy számításigényű probléma. Sok esetben az alkalmazott szimulációs algoritmus jól párhuzamosítható, ezért a grafikus hardver alkalmazása gyorsabb szimulációt vagy nagyobb problématér kezelését teszi lehetővé. Labor: 2D áramlás szimuláció. 14. Az OpenCL környezet további lehetőségei. Szabványos bővítmény rendszer. Összehasonlítás egy másik elterjedt GPGPU környezettel a CUDA-val. 15. Házi feladatok bemutatása és beszámolók. Képek:

1. Szécsi László: Szerszámélezés (Műszaki Könyvkiadó, 1957) - antikvarium.hu
2. Moholy-nagy
3. Szécsi Gábor – Wikipédia

Szécsi László: Szerszámélezés (Műszaki Könyvkiadó, 1957) - antikvarium.hu

(in Algorithms of Informatics), mondAt Kiadó, 2011. Szirmay-Kalos, Szécsi: GPU-Based Techniques for Global Illumination Effects, Morgan and Claypool Publishers, 2008. Tematika: 1. A GPU története, fejlődési lépései. Fix-funkciójú csővezeték, képszintézis API-k programozható csúcspont, geometria és pixel árnyalóval. A beépített elemek funkciói (raszterizáció, mélység teszt, alfa összemosás). Labor: Ismerkedés a fejlesztő eszközzel, egyszerű grafikus programok készítése. 2. A GPU mint vektorprocesszor és mint stream-processzor. OpenGL / GLSL API felépítése és használata. Labor: Képfeldolgozási műveletek, szűrés, éldetektálás, mélységélesség párhuzamos megvalósítása. Mandelbrot halmaz rajzolás. 3. GPU programozás a vektorprocesszor modellen túl. SIMD és MIMD párhuzamos programozás. Iteratív algoritmusok hatékony megvalósítása. Labor: Konvolúció szeparábilis függvényekkel. Fizikai szimuláció, a hullámegyenlet megoldása. 4. Szórás és gyűjtés típusú algoritmusok. Összetett képfeldologzási műveletek hatékony megvalósítása.

» Vissza az ügyvéd lista oldalra NYERES LÁSZLÓ ÜGYVÉDI IRODA Elérhetőségek 1151 Budapest Amennyiben nem találja a keresett ügyvéd elérhetőségét (email, telefon), abban az esetben nem Ügyvédbróker partner. Közvetlen elérhetőségét a Magyar Ügyvédi Kamara Országos Hivatalos Nyilvántartásában találja meg, a weboldal elérhető a Kapcsolat oldalunkon. Abban az esetben, ha Ön adatot szeretne módosítani, vagy nem kíván az ügyvédnévsorban a jövőben szerepelni, kérjük ez irányú kérelmét a Kapcsolat oldalunkon jelezni! Miért az Ügyvédbróker? Diszkréció Az ajánlatkérés során az Ön személyes adatai mindvégig titokban maradnak. Nincs kötelezettség Szolgáltatásunk igénybevétele nem jár semmilyen kötelezettséggel. Hitelesség Rendszerünkhöz csak érvényes ügyvédi igazolvánnyal rendelkező ügyvédek csatlakozhatnak. Információ Az Ügyvédbrókeren keresztül megfelelő információhoz juthat a megalapozott ügyvédválasztáshoz. Függetlenség Az Ügyvédbróker független szolgáltató. Önnek a rendszerhez csatlakozott ügyvédek válaszolnak.

Kontúrélek detektálása. A takart-vonal probléma megoldási lehetőségei: geometriai és közelítő képtérbeli módszerek, mélységminták szűrése. Kontúrgörbék paraméterezési lehetőségei. Vonalak stilizálása, önhasonló minták, Markov modell. 12. Illusztratív animáció. Az animáció konzisztencia-követelményei: képtérbeli és objektumtérbeli konzisztencia. A konzisztencia megsértésének következményei: az üvegajtó-hatás és a stílusvesztés. Vonalkázás képtérben: képfeldolgozási szűrők, részecske-alapú festményszerű megjelenítés, animáció optikai áramlással. Vonalkázás objektumtérben: magpontok előállítása, szalagokká kihúzása és kompozitálása. Vonalkázás textúratérben: tonal art maps, recursive tonal art maps. Paraméterezési problémák. 13. Inverz feladatok Tomográfia. Orvosi képalkotó beredezések: CT, MRI, PET, SPECT. Szűrt visszavetítés. EM módszer. Monte-Carlo és adjungált Monte-Carlo módszerek. 14. Production rendering Az animációs munkafolyamat. Hardver- és szoftvereszközök, asset server, renderfarm, RenderMan, VRay.

Moholy-nagy

Szécsi Gábor ( Kiskunhalas, 1966. augusztus 18. –) kommunikációkutató, nyelvész, filozófus, a Pécsi Tudományegyetem tanszékvezető egyetemi tanára, a Kultúratudományi Pedagógusképző és Vidékfejlesztési Kar dékánja, a Magyar Tudományos Akadémia Bölcsészettudományi Kutatóközpontjának tudományos főmunkatársa, az Európai Tudományos és Művészeti Akadémia tagja. Szakterülete a kommunikációelmélet, nyelvfilozófia és ismeretelmélet. 1998 és 2006 között Kecskemét polgármestere a Fidesz – MDF – VP képviseletében. Tudományos tevékenysége két nagy területet fog át. Egyrészt azt vizsgálja, hogy az egyes kultúrákat jellemző, társadalmilag dominánssá vált kommunikációs technológiák milyen hatást gyakorolnak a kultúrák tagjainak nyelvi világára, gondolkodására, a közösségről és kultúráról alkotott fogalmaira, társadalmi kapcsolataira. Másrészt a nyelvi kommunikáció és a mentális világ kapcsolatát elemzi. Ennek során egy, a nyelvi jelentést meghatározó fogalmi viszonyok eredetére és szerkezetére rávilágító jelentéstani modellt dolgozott ki.

8. A tantárgy részletes tematikája 1. Optikai és radiometriai alapok A fény jellemzői, fluxus, sugársűrűség, spektrum. Árnyalási egyenlet felületeken és fényelnyelő anyagokban. Fresnel összefüggések, BRDF, hatáskeresztmetszet. 2. A globális illumináció módszerei Végeselem-módszer, radiosity. Monte Carlo módszer, t orzítatlanság, szórás, mintavételezés, fontosság szerinti mintavételezés. Fényútkövetés. Orosz rulett. 3. Modern globális illumináció Fotontérkép-módszer. Hatékony közelségi keresés, kd-fa. Virtuális pontfények módszere. Tüskék kizárása. Light Cuts. Metropolis-módszer. Manifoldfeltárás. 4. Térfogati adatmodellek. Newtoni (rácsalapú) és lagrange-i (részecske-alapú reprezentációk). Implicit felületmodellek. Skalármezők leírása, fizikai analógiák, transzfer függvény. 5. A térfogat-vizualizáció matematikai alapjai. Mintavételezési elmélet: folytonos rekonstrukció, Fourier transzformáció, Nyquist-kritérium, rekonstrukciós szűrők frekvenciatartománybeli elemzése. 6. Indirekt térfogatvizualizációs eljárások.

Szécsi Gábor – Wikipédia

1. GPU programozás és párhuzamos rendszerek | cg.iit.bme.hu
2. Borbás marcsi kalács
3. Dmt t tartalmazó növények u
4. Tökéletes hang 3
5. Kapcsolat – SZÉ-DENT
6. Ügyfélkapu tárhely bejelentkezés
7. Böngészés - BME VIK Diplomaterv Portál
8. Szécsi Gábor – Wikipédia
9. Dr. Korda János: Födémek megerősítése és cseréje (Tervezésfejlesztési és Technikai Építészeti Intézet, 1988) - antikvarium.hu
10. BME VIK - GPU-k általános célú programozása
11. Nyári családi filmek

A GPU processzortömbjét C-szerű programozási nyelveken lehet programozni (Cg, HLSL, CUDA, stb. ), de a hatékony alkalmazáshoz a párhuzamos programozás és a nagy teljesítményű számítási algoritmusok (HPC) elveit is el kell sajátítani. A tárgy keretében a GPU-t mint általános célú párhuzamos programozási eszközt mutatjuk be különböző programozási környezetek (API-k) felhasználásával, és a hallgatók konkrét példákon keresztül tanulhatják meg ezen eszközök programozási módszereit. 8. A tantárgy részletes tematikája 1. Előadás: A GPU története, fejlődési lépései: Fix-funkciójú csővezeték, képszintézis API-k programozható csúcspont, geometria és pixel árnyalóval. A beépített elemek funkciói (raszterizáció, mélység teszt, alfa összemosás). Labor: Ismerkedés a fejlesztő eszközzel, egyszerű grafikus programok készítése 2. OpenGL/Cg API felépítése és használata. Labor: képfeldolgozási műveletek, szűrés, éldetektálás, tone-mapping, mélységélesség párhuzamos megvalósítása. 3. GLSL környezet. Labor: Keresés és rendezés.

Tárgyfelelős: Dr. Tóth Balázs György A tárgy előadója: Dr. Szécsi László A jelenlegi grafikus kártyák (GPU) nagy teljesítményű párhuzamos rendszerek (sok száz processzor és 1 teraflopnál nagyobb teljesítmény), amelyeket nem csupán a képszintézisben, hanem általános célú számításigényes feladatokban is fel lehet használni (lásd). A GPU processzortömbjét C-szerű programozási nyelveken lehet programozni ( Cg, HLSL, CUDA, OpenCL, stb. ), de a hatékony alkalmazáshoz a párhuzamos programozás és a nagy teljesítményű számítási algoritmusok (HPC) elveit is el kell sajátítani. A tárgy keretében a GPU-t mint általános célú párhuzamos programozási eszközt mutatjuk be különböző programozási környezetek (API-k) felhasználásával, és a hallgatók konkrét példákon keresztül tanulhatják meg ezen eszközök programozási módszereit. Az órákat laborban tartjuk, hogy a tanultakat rögtön alkalmazzuk is. A tárgyra regisztrált hallgatók számára elektronikusan hozzáférhető jegyzetek: Szirmay-Kalos, Szécsi: GPGPU: General Purpose Computing on Graphics Processing Units.

Nyelv magyar

Belépés címtáras azonosítással vissza a tantárgylistához nyomtatható verzió GPU-k általános célú programozása A tantárgy angol neve: General Purpose Computing on Graphics Processing Units Adatlap utolsó módosítása: 2012. május 30. Tantárgy lejárati dátuma: 2015. június 30. Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Villamosmérnöki és Informatikai Kar Mérnök informatikus szak Villamosmérnöki szak Szabadon választható tantárgy Tantárgykód Szemeszter Követelmények Kredit Tantárgyfélév VIIIAV00 2/0/2/v 4 3. A tantárgyfelelős személy és tanszék Dr. Tóth Balázs György, 4. A tantárgy előadója dr. Szécsi László Tóth Balázs 5. A tantárgy az alábbi témakörök ismeretére épít C, C++ programozás 6. Előtanulmányi rend Ajánlott: Szoftver labor 3. 7. A tantárgy célkitűzése A jelenlegi grafikus kártyák (GPU) nagy teljesítményű párhuzamos rendszerek (sok száz processzor és 1 teraflopnál nagyobb teljesítmény), amelyeket nem csupán a képszintézisben, hanem általános célú számításigényes feladatokban is fel lehet használni.

1. Alu c profil indonesia
2. Provence étterem heti menü
3. Ezek megőrültek 1 évad 18
4. Stihl ms 170 karburátor