Szerző dc.contributor.author | Hai Tao | |
Szerző dc.contributor.author | Li Hongwei | |
Szerző dc.contributor.author | Band Shahab S. | |
Szerző dc.contributor.author | Shadkani Sadra | |
Szerző dc.contributor.author | Samadianfard Saeed | |
Szerző dc.contributor.author | Hashemi Sajjad | |
Szerző dc.contributor.author | Chau Kwok-Wing | |
Szerző dc.contributor.author | Mosavi Amir | |
Elérhetőség dátuma dc.date.accessioned | 2023-02-16T12:00:05Z | |
Rendelkezésre állás dátuma dc.date.available | 2023-02-16T12:00:05Z | |
Kiadás dc.date.issued | 2022 | |
Issn dc.identifier.issn | 1997-003X | |
Issn dc.identifier.issn | 1994-2060 | |
Uri dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12944/19978 | |
Kivonat dc.description.abstract | Union’s General Data Protection Regulation (GDPR). The analysis focuses on the applicability of the ‘data protection by design’ principle during the development of such systems. Because blockchain-based networks are built on distributed data processing operations, therefore data controlling or processing of participating nodes should comply some abstract data protection patterns predetermined and collectively built-in during the system’s development phase. On the other hand, the imprint of AI’s automated data processing could be also observed and tracked back in the blockchain due to its historically retroactive nature. In the end, the study presents the human mind and its ‘uploading’ with conscious and unconscious contents as an analogy to blockchain-based AI systems. My goal is to highlight that the synergy of blockchain and machine learning-based AI can be hypothetically suitable to develop robust yet transparent automated decision-making systems. The compliance of these distributed AI systems with data protection law’s principles is a key issue regarding the high risks posed by them to data subjects rights and freedoms. | |
Nyelv dc.language | en | |
Kulcsszó dc.subject | longitudinal dispersion coefficient | |
Kulcsszó dc.subject | multi-layer perceptron | |
Kulcsszó dc.subject | particle swarm optimization | |
Kulcsszó dc.subject | stochastic gradient descent | |
Kulcsszó dc.subject | deep learning | |
Kulcsszó dc.subject | statistical evaluation | |
Cím dc.title | Comparison of the efficacy of particle swarm optimization and stochastic gradient descent algorithms on multi-layer perceptron model to estimate longitudinal dispersion coefficients in natural streams | |
Típus dc.type | folyóiratcikk | |
Változtatás dátuma dc.date.updated | 2023-02-14T14:40:07Z | |
Változat dc.description.version | kiadói | |
Hozzáférés dc.rights.accessRights | nyílt hozzáférésű | |
Doi azonosító dc.identifier.doi | 10.1080/19942060.2022.2141896 | |
Tudományág dc.subject.discipline | Természettudományok | |
Tudományterület dc.subject.sciencebranch | Környezettudományok | |
Mtmt azonosító dc.identifier.mtmt | 33257847 | |
Folyóirat dc.identifier.journalTitle | Engineering Applications Of Computational Fluid Mechanics | |
Évfolyam dc.identifier.journalVolume | 16 | |
Füzetszám dc.identifier.journalIssueNumber | 1 | |
Terjedelem dc.format.page | 2206-2220 | |
Wos azonosító dc.identifier.wos | 000889445100001 | |
Scopus azonosító dc.identifier.scopus | 85142253156 | |
Folyóiratcím rövidítve dc.identifier.journalAbbreviatedTitle | ENG APPL COMP FLUID | |
Kiadás éve dc.description.issuedate | 2022 | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Szoftvertervezés- és Fejlesztés Intézet | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Információs Társadalom Kutatóintézet | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Informatikai Tudományok Doktori Iskola | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Óbudai Egyetem | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Biztonságtudományi Doktori Iskola | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Felsőbbfokú Tanulmányok Intézete |