|
|
Software demo of unsupervised learning
Slezák, Milan ; Sáblík, Václav (referee) ; Honzík, Petr (advisor)
The bachelor's thesis introduces the use of unsupervised learning and presents possibilities of cluster analysis. Software demo of unsupervised learning is a part of this thesis. This program was made as a teaching aid. It consists several input databases with different data distributions on the basis of which it is possible to explain very easily elementary principles of cluster analysis and differences between hierarchical clustering and partitional clustering.
|
|
|
Searching for Similar 3D Models
Šťáva, Zdeněk ; Veľas, Martin (referee) ; Španěl, Michal (advisor)
This paper deals with searching similar 3D models in a database containing up to thousands of models. It focuses in particular on the comparison of existing descriptors used to describe 3D models and the subsequent evaluation of similarity between models. In particular, the descriptors Rotation Invariant Spherical Harmonics and 3D Zernike Descriptor are compared. It also describes the use of libraries to extract these descriptors and to design of various experiments with these libraries over several object databases. It examines the effect of scale, translation, deformation and rotation of different 3D models on the resulting descriptor and the overall accuracy of both selected methods. These results compare.
|
|
|
Identification and characterization of malicious behavior in behavioral graphs
Varga, Adam ; Burget, Radim (referee) ; Hajný, Jan (advisor)
Za posledné roky je zaznamenaný nárast prác zahrňujúcich komplexnú detekciu malvéru. Pre potreby zachytenia správania je často vhodné pouziť formát grafov. To je prípad antivírusového programu Avast, ktorého behaviorálny štít deteguje škodlivé správanie a ukladá ich vo forme grafov. Keďže sa jedná o proprietárne riešenie a Avast antivirus pracuje s vlastnou sadou charakterizovaného správania bolo nutné navrhnúť vlastnú metódu detekcie, ktorá bude postavená nad týmito grafmi správania. Táto práca analyzuje grafy správania škodlivého softvéru zachytené behavioralnym štítom antivírusového programu Avast pre proces hlbšej detekcie škodlivého softvéru. Detekcia škodlivého správania sa začína analýzou a abstrakciou vzorcov z grafu správania. Izolované vzory môžu efektívnejšie identifikovať dynamicky sa meniaci malware. Grafy správania sú uložené v databáze grafov Neo4j a každý deň sú zachytené tisíce z nich. Cieľom tejto práce bolo navrhnúť algoritmus na identifikáciu správania škodlivého softvéru s dôrazom na rýchlosť skenovania a jasnosť identifikovaných vzorcov správania. Identifikácia škodlivého správania spočíva v nájdení najdôležitejších vlastností natrénovaných klasifikátorov a následnej extrakcie podgrafu pozostávajúceho iba z týchto dôležitých vlastností uzlov a vzťahov medzi nimi. Následne je navrhnuté pravidlo pre hodnotenie extrahovaného podgrafu. Diplomová práca prebehla v spolupráci so spoločnosťou Avast Software s.r.o.
|
|
|
Evaluation of hydrodinamic load on a brdge deck
Řezník, Jindřich ; Dráb, Aleš (referee) ; Špano, Miroslav (advisor)
The subject of this thesis is the evaluation of hydrodinamic load on a physical model of a bridge deck, especially to find the relation between the median and extreme quantiles of each hydrodanamic load part and to evaluate the influence, which has the shape of the bridge deck on the size of this load. Relations, that was found may be used to determine characteristic values of loads, caused by water flow, for example, when designing the bridge bearings.
|
|
|
Graphical representation of DNA and protein sequences
Pražák, Ondřej ; Kolářová, Jana (referee) ; Maděránková, Denisa (advisor)
Modification of DNA sequences and their suitable representation is important part of analysis, comparison and another processing. Goal of this paper is finding of suitable methods for representation of genomic and proteomic sequences. Because there is great number of metods, this paper will introduce only some of them. All selected methods, are described in the first part of this paper and they were programed in Matlab. Selected methods are illustrated on coding sequences of the first exon of the b-globin gene of 11 different species. Results are compared withresults from the original papers. Some methods are capable of another processing like cluster analysis. Output of this paper is comparison of results, gained from different methods, and finding the most suitable one.
|
|
|
Image Retrieval Based on Color Histograms
Sailer, Zbyněk ; Hradiš, Michal (referee) ; Beran, Vítězslav (advisor)
This thesis deals with description of existing methods of image retrieval. It contains set of methods for image description, coding of global and local descriptor (SIFT, etc.) and describes method of effective searching in multidimensional space (LSH). It continues with proposal and testing of three global descriptors using color histograms, histogram of gradients and the combination of both. The last part deals with similar image retrieval using proposed descriptors and the indexing method LSH and compares the results with the existing method. Product of this work is an experimental application which demonstrates the proposed solution.
|
|
|
Program Similarity Recognition Based on Behaviour Analysis
Otočka, Dávid ; Vojnar, Tomáš (referee) ; Peringer, Petr (advisor)
The goal of this master thesis was to design an algorithm that will be able to measure the difference between two programs based on their behavioral description. For the algorithm needs, the Levenshtein distance method between two strings and NCD method, were used. Both methods have their implementation approach and test result described. This term also discusses various methods of program analysis in virtual machine environment, as well as explanation of some basic concepts regarding malware analysis.
|
|
|
System for finding duplicate recordings based on audio information
Švejcar, Michael ; Miklánek, Štěpán (referee) ; Ištvánek, Matěj (advisor)
This diploma thesis discusses different methods of detecting duplicates in a music file database. The problem at hand is that files containing the same recording may differ in sound quality, applause at the end of a performance and other such parameters. The aim of this thesis is to design and implement a system that identifies duplicate recordings and provides an output file for the comparison. The system needs to not be affected by the mentioned parameters but precise enough to prevent matching non-identical recordings. The system is realized using the Python programming language, freely available libraries for computing chroma features, Image Hashing technique and multiple variants of the dynamic time warping algorithm. Three comparison methods were implemented in the system, differing in precision and computation complexity. The methods were then tested on a prepared dataset and four preset precision options were created. The final system seems very precise and insusceptible to detecting recordings that are very similar but not identical as duplicates, for example in case of different interpretations of the same musical piece.
|
|
| |
|
|
Methods for Predicting Drug Side Effects in Silico
Cicková, Pavlína ; Lexa,, Matej (referee) ; Berka,, Karel (referee) ; Provazník, Ivo (advisor)
Vývoj a výzkum léčiv je oblastí současné vědy, jejíž nedílnou součástí je i využití výpočetních metod. Z důvodu nákladnosti a časové náročnosti laboratorních přístupů, metody in silico sehrávají svou významnou roli. I přes rychlý vývoj výpočetních technik využívaných při vývoji léků, však není drtivá většina zkoumaných molekul v procesu vývoje úspěšná a do schvalovací fáze nepostoupí. Nejen proto se nejmodernější strategie návrhu potenciálních nových léčiv zaměřují na opětovné zkoumání již schválených léků a berou do úvahy i analýzu podobností. Tato práce popisuje vývoj a aplikaci souboru několika workflow, jež byl vytvořen v rámci analytické platformy KNIME a jež implementuje metody strojového učení za účelem predikce nežádoucích účinků léčiv. Součástí prezentovaných workflow je získání dat, jejich předzpracování, výpočet metrik podobností a provedení explorační analýzy. Následně je využito klasifikačních modelů k predikci specifických nežádoucích účinků léčiv. Tato predikce vychází z principů technik založených na podobnosti. K natrénování modelů rozhodovacích stromů pro predikci potenciální asociace nežádoucích účinků s léčivy byly využity strukturní a jiné podobnosti schválených molekul léčiv. Hlavní přínos práce spočívá především v přenositelnosti použitých metod. Soubor workflow je určen k využití jako vhodný nástroj k řešení výzkumných otázek ohledně podobnosti léčiv a jelikož analytická platforma KNIME poskytuje uživatelsky přívětivé grafické rozhraní, není nutné, aby měli uživatelé pokročilé zkušenosti v oblasti strojového učení nebo programování, aby mohli soubor navržených workflow v rámci této platformy pro své analýzy využít.
|
guest ::
