|
| |
|
|
Podnikatelský záměr
Vinkler, Lukáš ; Kašpárek, Jan (oponent) ; Šimberová, Iveta (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce je rozdělená na tři hlavní části. Teoretická část popisuje jednotlivé kapitoly podnikatelského plánu. Na základě teoretické části tato práce zpracovává vybrané analýzy lyžařské školy a půjčovny ARON Sport, které poslouží jako základ pro návrhy, které zlepší současnou nepříznivou situaci lyžařské školy.
|
|
|
Přípravky a zařízení pro ohýbání trubek
Kašpárek, Jan ; Štroner, Marek (oponent) ; Peterková, Eva (vedoucí práce)
Bakalářská práce je zaměřena na vytvoření všeobecného přehledu používaných přípravků a zařízení pro ohýbání trubek. Na základě literární studie byl dále vytvořen přehled základních metod používaných pro ohyb trubek. Provedením průzkumu výrobních programů výrobců strojů pro ohýbání trubek byly popsány jednotlivé principy metod, které jsou doplněny příslušnou obrázkovou dokumentací. Ke každé metodě bylo uvedeno několik příkladů výrobců zařízení. Přiložená obrázková dokumentace názorně ukazuje konstrukci jednotlivých strojů a použité přípravky.
|
|
|
Komprese signálů EKG
Kašpárek, Jan ; Kozumplík, Jiří (oponent) ; Hrubeš, Jan (vedoucí práce)
V této práci je obecně popsáno několik základních kompresních algoritmů využívaných jak při ztrátové, tak při neztrátové kompresi. Jmenovitě se jedná o proudové kódování, Lempel-Ziv, Huffmanovo kódování, Move-to-Front, vlnkovou transformaci a Burrows-Wheelerovu transformaci. Cílem práce je vytvořit kompresní algoritmus EKG s implementací proudového kódování a BWT. Dalším postupem použitým v algoritmu je vlnková transformace. Algoritmus je napsán v programovém prostředí MATLAB.
|
|
|
Predikce aktivních míst v proteinech
Kašpárek, Jan ; Tkacz, Ewaryst (oponent) ; Maděránková, Denisa (vedoucí práce)
Znalost aktivních míst proteinů a schopnost určit jejich polohu pouze z informace o primární struktuře daného proteinu je dlouhodobým cílem snažení mnoha vědců po celém světě. Tato práce osvětluje význam aktivních míst jako takových a shrnuje pokroky dosažené na poli jejich predikce. Kromě toho je zde představen predikční algoritmus pracující pouze s informacemi z primární struktury proteinů. Jeho základem jsou techniky zpracování signálů. Pro převod na numerický signál je využito veličiny EIIP a další zpracování probíhá pomocí S-transformace. Algoritmus dosahuje senzitivity větší než 60 %, jeho pozitivní prediktivní hodnota přesahuje 50 % a oproti jiným současným metodám vyniká zejména svou rychlostí a jednoduchostí.
|
host ::
RSS.