Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 516 záznamů.  začátekpředchozí299 - 308dalšíkonec  přejít na záznam: Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
A Weather Risk Prediction System for Road Trip Planning
Krč, Pavel ; Fuglík, Viktor ; Juruš, Pavel ; Kasanický, Ivan ; Konár, Ondřej ; Pelikán, Emil ; Eben, Kryštof ; Šucha, M.
The paper presents first ideas of the MEDARD-RODOS project. The aim of the project is to develop a decision support system for road trip planning, reflecting the weather risks predicted from the NWP models implemented in the MEDARD system (www.medard-online.cz) and using the traffic information from the RODOS project (www.centrum-rodos.cz).
Predikce odchylek v jízdních řádech založená na AVL datech
Jiráček, Zbyněk ; Martínek, Vladislav (vedoucí práce)
Relevantní plánování tras v hromadné dopravě je limitováno spolehlivostí přepravní sítě. V některých případech se však ukazuje, že můžeme plánovat trasy s přihlédnutím k očekávaným zpožděním a tím spolehlivost nalezených spojení vylepšit. Tato práce se soustředí na předpověď zpoždění v sítích hromadné přepravy s využitím dat ze systémů sledování polohy vozidel -- známých jako AVL data. Ta jsou typicky shromažďována přepravci. Porovnávány jsou různé algoritmy za použití reálných dat ze sledovacího systému tramvají v Praze. Práce též obsahuje diskusi o možném využití informací získaných pomocí použitých metod v informačních systémech pro cestující. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
Software using random forest for risk prediction of heart valve surgery patients
HERMANUTZ, Georg
CASPeR - Cardiac surgery prediction tool for risk stratification of heart valve surgeries is presented. The base builds a machine learning pipeline for training a random forest classifier which predicts the mortality after a certain amount of days after the surgery was performed. The classifier also offers a list of potential risk factors through its in build feature selection. With a survival analysis the groups "high-risk" and "low-risk" are compared with each other to check for statistical difference. The tool uses "Shiny" a R package which offers a web frame work to develop data analysis visualizations for the User Interface. CASpeR is delivered as a Microsoft Windows standalone desktop application, that comes with a .exe installer and a detailed manual.
Modelování výskytu mechorostů
Procházková, Martina ; Man, Matěj (vedoucí práce) ; Fialová, Lucie (oponent)
Předmětem této bakalářské práce je shrnutí poznatků o využití modelování výskytu druhů (Species Distribution Modelling) v botanice se zaměřením na mechorosty. Modelování výskytu druhů je metodou využívanou k objasnění vztahu mezi výskytem druhu a environmentálními podmínkami jeho stanoviště. Modelování výskytu druhů skýtá u mechorostů na rozdíl od cévnatých rostlin ještě nevyčerpaný potenciál. Výskyt mechorostů je ovlivněn charakterem jejich šíření a specifickými ekologickými vlastnostmi. Významným faktorem je úzká vazba mechorostů na mikroklimatické podmínky jejich stanovišť. Tato vazba se studuje, chybí ale její zahrnutí do procesu modelování spojené se ziskem a použitím dat ve vhodném měřítku. V současné době vzrůstá zájem o využití modelování výskytu druhů u mechorostů. V rámci Evropy byla tato metoda využita v několika pracích zejména v oblasti Pyrenejského poloostrova, Itálie a severní Evropy. Celosvětově je pak na využití modelování výskytu mechorostů zaměřeno cca 25 odborných článků. Modelování výskytu mechorostů lze použít pro modelování jejich ekologické niky, v biogeografii i k predikci jejich výskytu za budoucího klimatu. Významnou oblastí je také využití této metody k ochraně mechorostů. Modely výskytu mechorostů mohou úspěšně predikovat potenciální výskyt vzácných nebo ohrožených...
Dolování z dat v jazyce Python
Šenovský, Jakub ; Bartík, Vladimír (oponent) ; Zendulka, Jaroslav (vedoucí práce)
Cílem této práce bylo seznámení se s jednotlivými fázemi získávání znalostí z dat, s podporou programovacích jazyků Python a R v oblasti dolování dat a demonstrace jejich použití na dvou případových studiích. Následným krokem bylo porovnání těchto jazyků z hlediska dolování dat. Je zde popsaná fáze předzpracování dat a dolovací algoritmy pro klasifikaci, predikci a shlukování. Představeny zde byly významné knihovny pro jazyky Python a R. V první případové studii byla demonstrována práce s časovými řadami pomocí ARIMA modelu a neuronových sítí s ověřením přesnosti pomocí střední kvadratické chyby. V druhé případové studii byla popsaná klasifikace výsledků fotbalových zápasů pomocí k - nejbližších sousedů, Bayesova klasifikátoru, náhodného lesu a logické regrese. Přesnost klasifikace byla zobrazena pomocí skóre přesnosti a konfúzní matice. Práci uzavírá zhodnocení výsledků a návrhy pro budoucí vylepšení jednotlivých modelů.
Modul pro klasifikaci výsledků v rámci e-learningového systému
Kočvara, Jakub ; Burget, Radek (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
V této práci se snažíme pomocí metod strojového učení predikovat výslednou známku studenta ve výukovém informačním systému na základě jeho chování během semestru. Cílem je zjistit optimální techniky při extrakci dat, jejich úpravě a učení predikčního modelu. Poté celý systém implementovat jako modul, který budeme moct ke stávajícímu systému připojit.
Získávání znalostí pro modelování následných akcí
Veselovský, Martin ; Burget, Radek (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
Získavanie znalostí z databáz je komplexný problém zahrňujúci integráciu, prípravu dát, dolovanie znalostí metódami strojového učenia a vizualizáciu výsledkov. Práca pojednáva o celom procese získavania znalostí, špeciálne o problematike budovania dátových skladov, kde prináša návrh a implementáciu dátového skladu pre spoločnosť ROI Hunter, a.s. V oblasti dolovania z dát sa práca zameriava na klasifikáciu a predikciu reklamných dát dostupných z pripraveného dátového skladu, a to predovšetkým klasifikáciou rozhodovacím stromom. Pri predikcii vývoja nových reklám sa kladie dôraz na zdôvodnenie predikcie ako aj na návrh pre úpravu nastavení reklamy tak, aby predikcia skončila pozitívne, a teda aby s istou pravdepodobnosťou reklama v skutočnosti získala lepšie výsledky.
Algoritmické obchodování na burze s využitím umělých neuronových sítí
Šeda, Jan ; Černocký, Jan (oponent) ; Szőke, Igor (vedoucí práce)
Určení vývoje ceny na světových trzích je aktuální problematikou, která v posledních dekádách nabývá na významu. Důležitou roli v tom sehrává rozvoj výpočetní techniky. V této práci je navržen mechanizmus pro predikci budoucí ceny na trhu. Na základě toho je pak sestavena obchodní strategie. Jádro predikčního systému používá pro svou činnost umělé neuronové sítě. Vstupem sítě jsou pak vybrané indikátory technické analýzy trhu. Obchodní systém byl implementován a úspěšně ověřen na historických datech.
Udržitelnost německého ekonomického modelu v globálních politických změnách: migrace jako výzva nebo příležitost
Lacová, Lucia ; Neumann, Pavel (vedoucí práce) ; Novotná, Markéta (oponent)
Tato diplomová práce je věnovaná opisu německé ekonomiky v posledních dekádách zahrnující sjednocení Německa a zavedení eura. Práce vymezuje základní rysy německého ekonomického modelu a identifikuje nejdůležitější ekonomické a politické selhání jako i úspěchy své vlády. Důležitou součástí jsou důsledky zavedení eura a následné zvýšení konkurenceschopnosti německé ekonomiky na úkor ostatních členů eurozóny. Hlavní část závěrečné práce zkoumá ekonomickou udržitelnost německého ekonomického modelu v kontextu současné evropské uprchlické krize. Tato práce se zaměřuje především na výzvy a příležitosti vyplývající z měnícího se globálního prostředí a zkoumá změnu populačních trendů v Německu a možné scénáře, které mohou imigranti způsobit. Tato práce hledá příležitosti, jak může změnit německý ekonomický model směrem k lepší udržitelnosti.
Postavení Jižní Koreje v příjezdovém cestovním ruchu regionu Asie a Pacifik
Dušková, Veronika ; Valentová, Jana (vedoucí práce) ; Machová, Božena (oponent)
Diplomová práce se zabývá postavením Jižní Koreje v příjezdovém cestovním ruchu makroregionu Asie a Pacifik. Jejím hlavním cílem je zhodnocení současného a budoucího potenciálu příjezdového cestovního ruchu Jižní Koreje a vymezení jejího postavení na příjezdovém cestovním ruchu makroregionu na základě detailní statistické analýzy a zhodnocení konkurenceschopnosti země. Jižní Korea byla nejprve zanalyzována z politického a ekonomického hlediska a dále se práce zaměřila na předpoklady cestovního ruchu této země, její regiony cestovního ruchu a analýzu indikátorů příjezdového cestovního ruchu. Byl zde zanalyzován i příjezdový cestovní ruch občanů České republiky do tohoto státu. Konkurenceschopnost Jižní Koreje byla zhodnocena na základě indexů GCI a TCI. Na závěr byl na základě regresní analýzy predikován budoucí vývoj mezinárodních příjezdů.

Národní úložiště šedé literatury : Nalezeno 516 záznamů.   začátekpředchozí299 - 308dalšíkonec  přejít na záznam:
Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.