|
|
Aplikace pro automatizované hodnocení přehrávaných médií
Volf, Vojtěch ; Heriban, Pavel (oponent) ; Roupec, Jan (vedoucí práce)
Tato práce popisuje vývoj aplikace MelodyMetrics pro Android, jejímž cílem je vyhodnotit uživatelovy návyky při poslechu médií na základě kritického hodnocení staženého z webu. Aplikace je vytvořena v jazyce Kotlin s pomocí knihovny Jetpack Compose, zaznamenává hudbu přehrávanou na zařízení uživatele, stahuje hodnocení z webu a poskytuje statistiky o kvalitě jeho výběru hudby. Práce poskytuje ucelený přehled moderního procesu vývoje pro systém Android a popisuje použité technologie. Zdrojové kódy a instalační balíček jsou zveřejněny na serveru GitHub.
|
|
|
Návrh a realizace mobilní aplikace pro zařízení Android
Boháč, Tomáš ; Štepník, Štefan (oponent) ; Dydowicz, Petr (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá navržením a vývojem mobilní aplikace pro operační systém Android. K realizaci jsou použity metody a nástroje pro vývoj mobilních aplikací. Aplikace je implementována v programovacím jazyku Java s použitím knihovny Jsoup. Hlavním cílem aplikace je zpřístupnit funkce informačního systému Vysokého učení technického v Brně i na mobilních zařízeních.
|
|
|
Analýza trhu mobilních aplikací na platformě Android a návrh vlastní aplikace
Beneš, Jaroslav ; Škurla, Ján (oponent) ; Dydowicz, Petr (vedoucí práce)
Cílem práce je sumarizovat charakteristické vlastnosti úspěšných a ziskových aplikací na trhu mobilních aplikací s platformou Android a vytvořit tak odrazový bod pro začínající vývojáře. Trh mobilních aplikací je dnes otevřený a má vlastnosti jako kterýkoli jiný, tudíž na něm nelze být úspěšný bez jeho znalosti. Táto práce se proto zabývá jeho analýzou a zjištěné poznatky budou výchozím bodem pro návrh a implementaci nové aplikace.
|
|
|
Sémantické rozpoznávání komentářů na webu
Stříteský, Radek ; Harár, Pavol (oponent) ; Povoda, Lukáš (vedoucí práce)
Hlavním cílem semestrálního projektu je rozpoznávání komentářů na webových strán- kách. Teoretická část je zaměřena na umělou inteligenci, zejména se zde popisují klasi- fikátory. Praktická část se věnuje sestavení trénovací databáze, která se vytváří pomocí generátorů příznaků. Vygenerovaný příznak může být například název HTML elementu, ve kterém se nachází komentář. Vstupem klasifikátorů je vytvořená trénovací databáze. Výsledkem práce je testování klasifikátorů v programu RapidMiner.
|
|
|
Automatizovaná analýza WWW stránek
Vaňků, Nikita ; Křivka, Zbyněk (oponent) ; Burget, Radek (vedoucí práce)
Cílem této práce je vytvoření aplikace na analýzu WWW stránek. K implementaci aplikace byl zvolen jazyk Java, konkrétně framework JavaFX s použitím grafové databáze OrientDB. Vytvořená aplikace dokáže procházet WWW domény menšího rozsahu. Aplikace je užitečná jako nástroj k sestavení struktury WWW stránek.
|
|
|
Nástroj pro automatické získávání informací z webu
Poliak, Jakub ; Harár, Pavol (oponent) ; Povoda, Lukáš (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zabývá vytvořením nástroje pro shromáždění kladných a záporných komentářů z jednoho předního čínského e-shopu do databáze. Ta bude následně využita pro tzv. hluboké učení umělé neuronové sítě, která má rozeznávat pozitivní a negativní význam z textu. Nástroj byl napsán v programovacím jazyce Java s využitím knihoven JSON-simple a jsoup.
|
|
|
Aplikace pro automatizované hodnocení přehrávaných médií
Volf, Vojtěch ; Heriban, Pavel (oponent) ; Roupec, Jan (vedoucí práce)
Tato práce popisuje vývoj aplikace MelodyMetrics pro Android, jejímž cílem je vyhodnotit uživatelovy návyky při poslechu médií na základě kritického hodnocení staženého z webu. Aplikace je vytvořena v jazyce Kotlin s pomocí knihovny Jetpack Compose, zaznamenává hudbu přehrávanou na zařízení uživatele, stahuje hodnocení z webu a poskytuje statistiky o kvalitě jeho výběru hudby. Práce poskytuje ucelený přehled moderního procesu vývoje pro systém Android a popisuje použité technologie. Zdrojové kódy a instalační balíček jsou zveřejněny na serveru GitHub.
|
|
|
Nástroj pro automatické získávání informací z webu
Poliak, Jakub ; Harár, Pavol (oponent) ; Povoda, Lukáš (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zabývá vytvořením nástroje pro shromáždění kladných a záporných komentářů z jednoho předního čínského e-shopu do databáze. Ta bude následně využita pro tzv. hluboké učení umělé neuronové sítě, která má rozeznávat pozitivní a negativní význam z textu. Nástroj byl napsán v programovacím jazyce Java s využitím knihoven JSON-simple a jsoup.
|
|
|
Sémantické rozpoznávání komentářů na webu
Stříteský, Radek ; Harár, Pavol (oponent) ; Povoda, Lukáš (vedoucí práce)
Hlavním cílem semestrálního projektu je rozpoznávání komentářů na webových strán- kách. Teoretická část je zaměřena na umělou inteligenci, zejména se zde popisují klasi- fikátory. Praktická část se věnuje sestavení trénovací databáze, která se vytváří pomocí generátorů příznaků. Vygenerovaný příznak může být například název HTML elementu, ve kterém se nachází komentář. Vstupem klasifikátorů je vytvořená trénovací databáze. Výsledkem práce je testování klasifikátorů v programu RapidMiner.
|
|
|
Analýza trhu mobilních aplikací na platformě Android a návrh vlastní aplikace
Beneš, Jaroslav ; Škurla, Ján (oponent) ; Dydowicz, Petr (vedoucí práce)
Cílem práce je sumarizovat charakteristické vlastnosti úspěšných a ziskových aplikací na trhu mobilních aplikací s platformou Android a vytvořit tak odrazový bod pro začínající vývojáře. Trh mobilních aplikací je dnes otevřený a má vlastnosti jako kterýkoli jiný, tudíž na něm nelze být úspěšný bez jeho znalosti. Táto práce se proto zabývá jeho analýzou a zjištěné poznatky budou výchozím bodem pro návrh a implementaci nové aplikace.
|
host ::
RSS.