rUMBa

Repozitár Univerzity Mateja Bela v Banskej Bystrici

    Vitajte na stránke inštitucionálneho repozitára Univerzity Mateja Bela v Banskej Bystrici (ďalej len UMB). Je budovaný za účelom sprístupnenia výsledkov vedeckovýskumnej a pedagogickej činnosti členov akademickej obce UMB. Jeho vybudovaním sa univerzita prihlásila k podpore otvorenému prístupu a prijala politiku otvorenej vedy. Veríme, že tento krok pomôže zvýši prestíž našej univerzity aj za hranicami Slovenska.

    V repozitári nájdete:

  • výsledky edičnej činnosti UMB (monografie, zborníky, časopisy)
  • výsledky publikačnej činnosti akademických pracovníkov UMB publikované u iných vydavateľov
  • výučbové materiály
  • iné dokumenty súvisiace s činnosťou univerzity a jej prezentáciou verejnosti.

    Jednotlivé dokumenty sú usporiadané do komunít a podkomunít, ktoré zodpovedajú organizačnej štruktúre pracovísk univerzity. Prístup k niektorým dokumentom môže byť obmedzený časovým embargom alebo len pre prihlásených používateľov.

    Repozitár je spravovaný Univerzitnou knižnicou UMB v spolupráci s Ústavom automatizácie a komunikácie UMB.

 

Komunity v DSpace

Vyberte komunitu na prehliadanie jej kolekcií.

Posledné príspevky

Obrázok miniatúry
Položka
DIGINARCH-AI: Digitalizácia archívneho fondu zo ŠA Košice a výskum jeho fyzického stavu (Správa o realizácii PB4 a PB5 v SNK)
(Slovenská národná knižnica : Martin, 2026-09-16) Híreš, Ondrej; Augustínová, Eva
Obrázok miniatúry
Položka
Obrázok miniatúry
Položka
Workshop riešiteľov projektu APVV DIGINARCH-AI
(Univerzita Mateja Bela : Banská Bystrica, 2026-09-16) Nagy, Imrich
Obrázok miniatúry
Položka
Large language models as semantic evaluators of embedded correlation substructures
(MDPI : Basel, 2026-09-16) Dudáš, Adam; Babic, Peter
Graphical methods of correlation analysis, such as correlation n-ptychs or hotspots, focus on the identification of the strength and direction of functional relationships between sets of attributes in multidimensional datasets. Since these correlation structures only take into account values of the attributes, situations arise when the relationship is coincidental, meaning that there is no real-world causality between the values of the observed attributes but these values still exhibit significant correlation. This problem of correlation analysis as a whole motivates the need for semantic evaluation of significant relationships identified using its methods—a task that could potentially be time- and resource-intensive when conducted manually. However, modern results in the large language model area provide tools for the automatization of such tasks. Hence, this work focuses on the design and implementation of a novel large language model-based method for semantic evaluation of correlation structures embedded in a correlation graph, specifically correlation n-ptychs for 𝑛∈{3, 4, 5} and correlation hotspots. In the method, the large language model is automatically prompted to assess the semantic nature of relationships in the set of correlation substructures of the dataset, identify their real-world relevance, and visualize the result in the form of a Semantic evaluation card. The proposed approach is evaluated using two benchmarking datasets focusing on the visualization method used in the model, large language model interaction with the correlation substructures, and comparative analysis with previously used tools in the area.
Obrázok miniatúry
Položka
Zborník z 8. ročníka medzinárodnej vedeckej konferencie : Banskobystrické zámocké dni práva : sekcia stavebného práva „Právno-aplikačné výzvy reformy stavebného práva“ a sekcia trestného práva „Aktuálne výzvy trestného práva, kriminológie, kriminalistiky a penológie“
(Belianum. Vydavateľstvo Univerzity Mateja Bela v Banskej Bystrici, 2026-09-08) Michalko, Jozef (zost.); Maruškinová, Zuzana (zost.); Čuha, Róbert (zost.); Vnenčák, Dalibor (zost.)