Bejelentkezés
 Fórum
 
 
Személyi adatlap
 Nyomtatási kép
Az adatok hitelességéről nyilatkozott: 2020. I. 07.
Személyes adatok
Kincses Zoltán
név Kincses Zoltán
intézmény neve
doktori iskola
SzTE Informatika Doktori Iskola (oktató)
Elérhetőségek
drótpostacím kincseszinf.u-szeged.hu
telefonszám +36 62 546-719
saját honlap
saját honlap (angol)
Fokozat, cím
tudományos fokozat, cím PhD
fokozat megszerzésének éve 2013
fokozat tudományága informatikai tudományok
fokozatot kiadó intézmény neve Pannon Egyetem
Jelenlegi munkahelyek
2009 - Szegedi Tudományegyetem
egyetemi oktató
Témavezetés
témavezetői tevékenysége során eddig vezetésére bízott doktoranduszok száma 0
ezek közül abszolutóriumot szerzettek száma 0
témavezetettjei közül fokozatot szereztek:
abszolutóriumot szerzett, de nincs folyamatban doktori cselekmény és nincs fokozat:
(50%) Schäffer László (PhD) 2018/08  IDI3-SzTE
  Témakiírások
Kutatás
kutatási terület Emulált digitális CNN-UM megvalósítások, FPGA alapú képfeldolgozás, FPGA alapú myoektromos jelfeldolgozás, FPGA-alapú HIL rendszerek, vezeték nélküli szenzorhálózatok.
jelenlegi kutatásainak tudományága informatikai tudományok
Közlemények
2019

Peter Sarcevic, Zoltan Kincses, Szilveszter Pletl: Online human movement classification using wrist-worn wireless sensors, JOURNAL OF AMBIENT INTELLIGENCE AND HUMANIZED COMPUTING 10: (1) pp. 89-106.
dokumentum típusa: Folyóiratcikk/Szakcikk
független idéző közlemények száma: 6
nyelv: angol
URL 
2018

Schäffer László, Kincses Zoltán, Pletl Szilveszter: A Real-Time Pose Estimation Algorithm Based on FPGA and Sensor Fusion, In: Anikó, Szakál (szerk.) IEEE 16th International Symposium on Intelligent Systems and Informatics : SISY 2018, IEEE Hungary Section (2018) pp. 000149-000154.
dokumentum típusa: Könyvrészlet/Konferenciaközlemény
nyelv: angol
URL 
2017

Lászlo Schaffer, Zoltán Nagy, Zoltán Kincses, Richárd Fiáth: FPGA-Based Real-Time Multi-channel Neural Dataset Generation, In: IEEE (szerk.) Proceedings of the 23rd European Conference on Circuit Theory and Design (ECCTD 2017), IEEE (2017) 8093235
dokumentum típusa: Könyvrészlet/Konferenciaközlemény
nyelv: angol
URL 
2017

Peter Sarcevic, Szilveszter Pletl, Zoltan Kincses: Comparison of time- and frequency-domain features for movement classification using data from wrist-worn sensors, In: Szakál, Anikó (szerk.) IEEE 15th International Symposium on Intelligent Systems and Informatics : SISY 2017, IEEE (2017) pp. 261-266.
dokumentum típusa: Könyvrészlet/Konferenciaközlemény
független idéző közlemények száma: 1
nyelv: angol
URL 
2017

Schaffer L, Kincses Z, Pletl S: FPGA-based low-cost real-time face recognition, In: Szakál, Anikó (szerk.) IEEE 15th International Symposium on Intelligent Systems and Informatics : SISY 2017, IEEE (2017) pp. 35-38.
dokumentum típusa: Könyvrészlet/Konferenciaközlemény
nyelv: angol
URL 
2017

Schäffer L, Nagy Z, Kincses Z, Fiáth R: FPGA-based neural probe positioning to improve spike sorting with OSort algorithm, In: IEEE (szerk.) IEEE International Symposium on Circuits and Systems, ISCAS 2017, IEEE (2017) 8050608
dokumentum típusa: Könyvrészlet/Konferenciaközlemény
független idéző közlemények száma: 2
nyelv: angol
URL 
2016

Schäffer L, Nagy Z, Kincses Z, Vörösházi Zs, Fiáth R, Ulbert I, Szolgay P: FPGA-based clustering of multi-channel neural spike trains, In: Tetzlaff, R (szerk.) 15th International Workshop on Cellular Nanoscale Networks and their Applications, VDE Verlag GmbH (2016) pp. 115-116.
dokumentum típusa: Könyvrészlet/Konferenciaközlemény
független idéző közlemények száma: 1
nyelv: angol
URL 
2015

Peter Sarcevic, Zoltan Kincses, Szilveszter Pletl: Comparison of different classifiers in movement recognition using WSN-based wrist-mounted sensors, In: Vedran, Bilas; Alessandra, Flammini (szerk.) IEEE Sensors Applications Symposium (SAS) Proceedings, IEEE (2015) pp. 446-451.
dokumentum típusa: Könyvrészlet/Konferenciaközlemény
független idéző közlemények száma: 6
nyelv: angol
URL 
2015

Peter Sarcevic, Zoltan Kincses, Szilveszter Pletl, Laszlo Schaffer: Distributed movement recognition algorithm based on wrist-mounted wireless sensor motes, In: IEEE (szerk.) European Wireless 2015, VDE (2015) pp. 1-6.
dokumentum típusa: Könyvrészlet/Konferenciaközlemény
független idéző közlemények száma: 1
nyelv: angol
2015

Peter Sarcevic, Laszlo Schaffer, Zoltan Kincses, Szilveszter Pletl: Hierarchical-distributed approach to movement classification using wrist-mounted wireless inertial and magnetic sensors, INFOCOMMUNICATIONS JOURNAL 7: (3) pp. 33-41.
dokumentum típusa: Folyóiratcikk/Szakcikk
nyelv: angol
URL 
a legjelentősebbnek tartott közleményekre kapott független hivatkozások száma:17 
Tudománymetriai adatok
Tudományos közlemény- és idézőlista mycite adattárban
a 10 válogatott közlemény közé kiválasztható közleményeinek száma:
27
összes tudományos és felsőoktatási közleményének száma:
31
kiválasztható monográfiák és szakkönyvek:
0
monográfiák és szakkönyvek száma melyben fejezetet/részt írt:
0 
összes tudományos közleményének és alkotásainak független idézettségi száma:
61

 
Minden jog fenntartva © 2007, Országos Doktori Tanács - a doktori adatbázis nyilvántartási száma az adatvédelmi biztosnál: 02003/0001. Program verzió: 2.2358 ( 2017. X. 31. )