Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 43 záznamů.  začátekpředchozí14 - 23dalšíkonec  přejít na záznam: Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Webový portál pro podporu výuky
Vicen, Šimon ; Povoda, Lukáš (oponent) ; Schimmel, Jiří (vedoucí práce)
Táto práca sa venuje problematike tvorby webovej stránky na podkladoch redakčného systému wordpress s prihlasovaním SSO cez prihlasovanie na stránkach VUT. Práca v postupných krokoch popisuje atribúty SSO a spôsoby, akými môžme tento cieľ dosiahnuť a zrealizovať vo webových službách. Ďalej sa práca venuje funkciám štandardu federácie eduid.cz a technológiam, ktoré jej slúžia. V praktickej časti sa práca venuje návrhu stránky, webovým aplikáciam, uložiskom prístupnym pre uživatelov a funkčnému prihlasovaniu cez stránky VUT s evidovaním prihlásených užívateľov.
Text Mining Based on Artificial Intelligence Methods
Povoda, Lukáš ; Tučková,, Jana (oponent) ; Brezany, Peter (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
This work deals with the problem of text mining which is becoming more popular due to exponential growth of the data in electronic form. The work explores contemporary methods and their improvement using optimization methods, as well as the problem of text data understanding in general. The work addresses the problem in three ways: using traditional methods and their optimizations, using Big Data in train phase and abstraction through the minimization of language-dependent parts, and introduction of the new method based on the deep learning which is closer to how human reads and understands text data. The main aim of the dissertation was to propose a method for machine understanding of unstructured text data. The method was experimentally verified by classification of text data on 5 different languages – Czech, English, German, Spanish and Chinese. This demonstrates possible application to different languages families. Validation on the Yelp evaluation database achieve accuracy higher by 0.5% than current methods.
Predikce spotřeby elektřiny v distribuční síti
Herbrych, Daniel ; Povoda, Lukáš (oponent) ; Uher, Václav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá predikcí spotřeby elektřiny. Pro předpovídání spotřeby elektřiny slouží spousta metod v závislosti na délce předpovídaného horizontu. Zde byla pro predikci použita lineární regrese a v závěru je pak zhodnocena přesnost uvedené metody s danými parametry.
Handwritten text recognition using a sliding window
Ďuriš, Denis ; Povoda, Lukáš (oponent) ; Rajnoha, Martin (vedoucí práce)
This bachelor thesis deals with optical character recognition. It focuses on recognizing hand-written text. The theoretical introduction describes the methods used for optical character recognition and selected machine learning methods. Subsequently, the work describes two methods for making cutouts of characters, using a sliding window. Cutouts are used in training and testing datasets of machine learning models. The document includes methods to improve the accuracy of character recognition. The accuracy of the models is evaluated in conclusion. Charcters in cutouts are clasified by an automated recognition program.
Sběr dat ze sociální sítě Twitter
Kmeť, Juraj ; Povoda, Lukáš (oponent) ; Komosný, Dan (vedoucí práce)
Bakalárska práca sa zaoberá vytvorením aplikácie na zber dát zo sociálnej siete Twitter. Dáta sú zbierané v reálnom čase s rôznou dĺžkou trvania zberu. Teoretická časť hovorí o sociálnej sieti Twitter, približuje možnosti ako sa s ňou dá pracovať a to nie len z pohľadu bežného užívateľa, ale aj pre získavanie dát. Bakalárska práca identifikuje obmedzenia, ktoré je potrebné rešpektovať pri vytváraní Twitter aplikácií. Ďalej je popísaná sieť PlanetLab, ktorá je v dnešnej dobe rozšírená najmä u sieťových výskumníkov a vývojárov sieťových aplikácií. V druhej kapitole je priblížená história siete PlanetLab a taktiež jej odlišnosti od iných vývojárskych sietí. Praktická časť obsahuje jednotlivé kroky pre návrh aplikácie v programovacom jazyku Python. Priložený je tiež postup distribúcie vytvorenej aplikácie na vybrané zariadenia siete PlanetLab. V závere sú postupne analyzované zbery dát a maximálne dosiahnuté rýchlosti zbierania príspevkov vytvoreného systému.
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.
Job Scheduling in Logistic Warehouses
Povoda, Lukáš ; Uher, Václav (oponent) ; Karásek, Jan (vedoucí práce)
The main aim of this thesis is flow shop and job shop scheduling problem in logistics warehouses. Managing and scheduling works is currently often problem. There is no simple solution due to complexity of this problem. This problem must be resolved because of a lack efficiency of work with a higher load such as during the christmas holidays. This paper describes the methods used to solve this problem focusing mainly on the use of search algorithms, evolutionary algorithms, specifically grammar guided genetic programming. This paper describes the problem of job shop scheduling on a simple theoretical example. The implemented algorithm for solving this problem was subjected to tests inspired on data from real warehouse, as well as synthetically created tests with more jobs and a greater number of workers. Synthetic tests were generated randomly. All tests were therefore run several times and the results were averaged. In conclusion of this work are presented the results of the algorithm and the optimum parameter settings for different sizes of problems and requirements for the solution. Genetic algorithm has been extended to calculate fitness of individuals with regard to number of collisions, extended to use priority rules during run of evolution, and some parts of algorithm was parallelized.
Nástroj pro komentování obsahu webu
Najbr, Ondřej ; Povoda, Lukáš (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
Semestrální práce je rozdělena do tří částí. První část se zabývá popisem tvorby rozšíření pro prohlížeče Internet Explorer, Operu, Safari 5, Mozillu Firefox a Google Chrome, shrnutím výhod vývoje rozšíření pro tyto prohlížeče a strukturou rozšíření konkrétně pro Google Chrome. V druhé části je popsána instalace rozšíření pro Chrome metodou rozbaleného rozšíření a druhou metodou z internetového obchodu Chrome. Dále je popsána podrobná tvorba rozšíření pro Chrome s příklady zdrojového kódu, možnostmi implementace a vkládání komentářů do webových stránek, přínos rozšíření a přínos této práce. Cílem této práce je seznámit se s problematikou vytváření rozšíření (pluginů) pro prohlížeče Chrome či Firefox a vytvořit aplikaci, která bude schopna přidávat komentář k obsahu webové stránky.
Text Mining Based on Artificial Intelligence Methods
Povoda, Lukáš ; Tučková,, Jana (oponent) ; Brezany, Peter (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
This work deals with the problem of text mining which is becoming more popular due to exponential growth of the data in electronic form. The work explores contemporary methods and their improvement using optimization methods, as well as the problem of text data understanding in general. The work addresses the problem in three ways: using traditional methods and their optimizations, using Big Data in train phase and abstraction through the minimization of language-dependent parts, and introduction of the new method based on the deep learning which is closer to how human reads and understands text data. The main aim of the dissertation was to propose a method for machine understanding of unstructured text data. The method was experimentally verified by classification of text data on 5 different languages – Czech, English, German, Spanish and Chinese. This demonstrates possible application to different languages families. Validation on the Yelp evaluation database achieve accuracy higher by 0.5% than current methods.
Applications for visualizing time series on the web
Repka, Branislav ; Povoda, Lukáš (oponent) ; Uher, Václav (vedoucí práce)
This document discusses the visualization of data in the web environment using JavaScript and PHP. Specifically, create a web application for dynamically displaying time series in an interactive environment via the REST API in JSON format. There are described technologies for creating web applications and their use. This is work involving designing and creating a web application.

Národní úložiště šedé literatury : Nalezeno 43 záznamů.   začátekpředchozí14 - 23dalšíkonec  přejít na záznam:
Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.