Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 4 záznamů.  Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Measuring the Thickness of Material Layers Removed from a Sample in an Electron Microscope
Kutálek, Jiří ; Hříbek, David (oponent) ; Čadík, Martin (vedoucí práce)
The motivation for this thesis arises from the aim of the Thermo Fisher Scientific company to develop a method for the measurement of thickness of material layers removed from a sample in an electron microscope. The primary goal of this work is to propose a more effective measurement method, from a practical point of view, compared to the existing ones. Besides, the secondary goal is finding a way to obtain a ground truth for the measurement, to be able to evaluate the proposed solution. This thesis introduces two new measurement methods, based on detecting a sample edge from images, and proposes an approach for obtaining the ground truth, lying in carving tiny circular features into the sample surface and detecting and counting their numbers in acquired images. I created three different datasets of images for evaluating the performance of the methods. The experimental results show that one of the proposed methods, the Top-Down FIB, measures consistent values, which are close to the expected average and performs slightly better than the state-of-the-art method, when compared to the ground truth. Moreover, the algorithm counting the circular features in image appears to be usable for obtaining the ground truth, as it produces more stable results than a ground truth created by manually annotating the data.
Detekce jógových pozic v obraze
Kutálek, Jiří ; Bartl, Vojtěch (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Motivací pro tuto práci je koncept mobilní aplikace detekující jógové pozice a zobrazující výsledky uživateli. Cílem této práce je ověření hypotézy, že i jednoduchý model konvoluční neuronové sítě dokáže rozpoznávat a klasifikovat snímky z nahraných jógových sekvencí. Napsal jsem aplikaci, v níž se pořízená videa ručně oanotují. Výsledná data, sestávající ze snímků extrahovaných ze 162 jógových videí na základě jednotlivých anotací, jsou pak použita k trénování modelu sítě. Vytvořený Dataset obsahuje 22 000 obrázků reprezentující 22 různých jógových pozic. Snímky jsou z videí extrahovány pomocí knihovny OpenCV, trénování modelu je plně v režii platformy TensorFlow a API Keras, a výsledky jsou vizualizovány pomocí nástroje TensorBoard. Přesnost modelu detekovat jógové pozice dosahuje 91% při použití aktivační funkce sigmoid a  binary cross-entropy loss function. I přes slibně vypadající dosažené výsledky jsou hlavním přínosem této práce nástroje pro tvorbu datasetu a vytvořený Dataset samotný. Díky nim byla navrhovaná hypotéza úspěšně ověřena.
Návrh silničního mostu v Brně
Kutálek, Jiří ; Čihák, Petr (oponent) ; Klusáček, Ladislav (vedoucí práce)
Předmětem diplomové práce je návrh dálničního mostu přes řeku Svratku v Brně. Ze tří zhotovených variant byla zvolena varianta obloukového mostu s lichoběžníkovou horní mostovkou z předpjatého betonu. Zatížení je vypočteno pomocí programu Scia Engineer. Návrh a posouzení nosné konstrukce je provedeno na mezní stavy použitelnosti a únosnosti. Statické posouzení je provedeno ručním výpočtem dle normy ČSN EN 1992-2. Součástí práce jsou podrobné výkresy a vizualizace konstrukce mostu.
Návrh mostu o jednom poli v Uherském Brodu
Kutálek, Jiří ; Svoboda, Adam (oponent) ; Klusáček, Ladislav (vedoucí práce)
Úkolem bakalářské práce je navrhnout novou podobu nosné konstrukce pro stávající mostní objekt. Byly vyhotoveny dvě možné varianty, ze kterých byla vybráno trámové řešení nosné konstrukce s krátkými konzolami pro zachycení klidových zemních tlaků. Návrh a posouzení bylo provedeno na mezní stavy použitelnosti a únosnosti dle platných EN. Výpočet nosné konstrukce byl proveden ručním výpočtem za pomoci programu SCIA Engineer 18.1. Součástí práce jsou i podrobné výkresy a vizualizace nové nosné konstrukce.

Viz též: podobná jména autorů
1 Kutálek, Jakub
Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.