Hungarian

Álmosság felismerése auDeep jellemzők segítségével

Katona, Ádám (2021) Álmosság felismerése auDeep jellemzők segítségével. BA/Bsc, Szegedi Tudományegyetem.

[thumbnail of 2021_katona_adam.pdf] PDF
2021_katona_adam.pdf
Hozzáférés joga: SZTE designated computers only
Download (911kB)

English title

Detecting the intensity of sleepiness with audeep features

Institution

Szegedi Tudományegyetem

Faculty

Faculty of Science and Informatics

Department

Szoftverfejlesztési Tanszék

Discipline

Natural Sciences

Institute

Informatikai Intézet

Specialization

programtervező informatikus

Supervisor(s)

Supervisor
Supervisor scientific name label
Email
EHA
Gosztolya, Gábor
egyetemi docens
UNSPECIFIED
UNSPECIFIED

Item Type: Thesis (BA/Bsc)
Subjects: 01. Natural sciences
01. Natural sciences > 01.02. Computer and information sciences
Depositing User: TTIK szerkesztő
Date Deposited: 2022. Apr. 20. 12:22
Last Modified: 2022. Apr. 20. 12:22
URI: https://diploma.bibl.u-szeged.hu/id/eprint/124459

Actions (login required)

View Item View Item
SZTE Repository of Degree Theses is powered by EPrints 3 which is developed by the School of Electronics and Computer Science at the University of Southampton. More information and software credits.