Lovas Róbert

Az adatok frissességéről nyilatkozott: 2025-01-25

Óbudai Egyetem

Alkalmazott Informatikai és Alkalmazott Matematikai Doktori Iskola

2018-11-14 –

lovas.robert@nik.uni-obuda.hu

https://www.sztaki.hu/lovas-robert

Óbudai Egyetem

egyetemi oktató

Számítástechnikai és Automatizálási Kutatóintézet (SZTAKI)

igazgatóhelyettes

felhőszámítási rendszerek, Big Data, IoT, gépi tanulás

informatikai tudományok

publikációs lista az MTMT-ben
MTMT közlemény és idéző összefoglaló táblázat

aktuális témakiírások és összes témakiírás

Asadova Farida	2025-08-01	Alkalmazott Informatikai és Alkalmazott Matematikai Doktori Iskola (OE) (50%)
Farkas Attila	2025-08-01	Alkalmazott Informatikai és Alkalmazott Matematikai Doktori Iskola (OE) (50%)
Kovács András	2026-01-01	Alkalmazott Informatikai és Alkalmazott Matematikai Doktori Iskola (OE) (50%)
Ligetfalvi Bence	2027-08-01	Alkalmazott Informatikai és Alkalmazott Matematikai Doktori Iskola (OE) (50%)
Póra Krisztián	2028-01-01	Alkalmazott Informatikai és Alkalmazott Matematikai Doktori Iskola (OE) (50%)

Emődi Márk Benjámin	2025-07-24	Alkalmazott Informatikai és Alkalmazott Matematikai Doktori Iskola (OE) (50%)
Pintye István	2024-01-01	Alkalmazott Informatikai és Alkalmazott Matematikai Doktori Iskola (OE) (50%)
Rigó Ernő	2025-01-01	Alkalmazott Informatikai és Alkalmazott Matematikai Doktori Iskola (OE) (50%)

Becker Szedő Gábor

2023

Alkalmazott Informatikai és Alkalmazott Matematikai Doktori Iskola (OE)

Kovács J, Ligetfalvi B, Lovas R: Automated debugging mechanisms for orchestrated cloud infrastructures with active control and global evaluation

IEEE ACCESS 12: pp. 143193-143214.

dokumentum típusa: Folyóiratcikk

nyelv: angol

Pintye I, Kovács J, Lovas R: Enhancing Machine Learning-Based Autoscaling for Cloud Resource Orchestration

JOURNAL OF GRID COMPUTING 22: (4) 68

dokumentum típusa: Folyóiratcikk

nyelv: angol

Lovas Robert, Rigó Ernő, Unyi Dániel, Gyires-Tóth Bálint: Experiences with Deep Learning Enhanced Steering Mechanisms for Debugging of Fundamental Cloud Services

IEEE ACCESS 11: pp. 26403-26418.

dokumentum típusa: Folyóiratcikk

független idéző közlemények száma: 2

nyelv: angol

Marosi A Cs, Emődi M, Farkas A, Lovas R, Beregi R, Pedone G, Németh B, Gáspár P: Towards Reference Architectures: a Cloud-agnostic Data Analytics Platform Empowering Autonomous Systems

IEEE ACCESS 10: pp. 60658-60673.

dokumentum típusa: Folyóiratcikk

független idéző közlemények száma: 5

nyelv: angol

Nagy E, Lovas R, Pintye I, Hajnal Á, Kacsuk P: Cloud-agnostic architectures for machine learning based on Apache Spark

ADVANCES IN ENGINEERING SOFTWARE 159: 103029

dokumentum típusa: Folyóiratcikk

független idéző közlemények száma: 4

nyelv: angol

Lovas R, Nagy E, Kovacs J: Cloud agnostic Big Data platform focusing on scalability and cost-efficiency

ADVANCES IN ENGINEERING SOFTWARE 125: pp. 167-177.

dokumentum típusa: Folyóiratcikk

független idéző közlemények száma: 10

nyelv: angol

Lovas R, Farkas A, Marosi A Cs, Acs S, Kovacs J, Szaloki A, Kadar B: Orchestrated Platform for Cyber-Physical Systems

COMPLEXITY 2018: pp. 1-16.

dokumentum típusa: Folyóiratcikk

független idéző közlemények száma: 15

nyelv: angol

Kovács J, Marosi AC, Visegrádi Á, Farkas Z, Kacsuk P, Lovas R: Boosting gLite with cloud augmented volunteer computing

FUTURE GENERATION COMPUTER SYSTEMS 43-44: pp. 12-23.

dokumentum típusa: Folyóiratcikk

független idéző közlemények száma: 12

nyelv: angol

Lovas R, Dózsa G, Kacsuk P, Podhorszki N, Drótos D: Workflow support for complex grid applications. Integrated and portal solutions

LECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE 3165: pp. 129-138.

dokumentum típusa: Folyóiratcikk

független idéző közlemények száma: 45

nyelv: angol

Kacsuk P, Dózsa G, Fadgyas T, Lovas R: The GRED graphical editor for the GRADE parallel program development environment

FUTURE GENERATION COMPUTER SYSTEMS 15: pp. 443-452.

dokumentum típusa: Folyóiratcikk

független idéző közlemények száma: 24

nyelv: angol