|
|
Vyhodnocení potenciálu recyklace odpadů z průmyslu v České republice
Kuba, Josef ; Pilnáček, Vojtěch (vedoucí práce) ; Innemanová, Petra (oponent)
Tato bakalářská práce se zabývá zjištěním množství, typu nevyužitého průmyslového odpadu v České republice, vyhodnocením potenciálu recyklace odpadu a následnými metodami jeho recyklace. Součástí práce byla analýza dat z pracovní databáze ISOH (PDISOH) z roku 2019. Analýza se zaměřovala na množství produkce průmyslových odpadů v České republice a následně zkoumala množství průmyslových odpadů, které se odstraňovaly skládkováním nebo spalováním (bez energetického využití). Analyzované odpady byly v kapitolách rozděleny podle skupin možnosti jejich recyklace. Každá kapitola obsahuje popis metod recyklace skupin odpadů a dále odkazuje na autorem vytvořené tabulky popisující názvy odpadů, jejich odpadovými kódy, kolik daného odpadu se ročně odstraní skládkováním a spalováním (bez energetického využití), potenciálu recyklace, disponibilního potenciálu recyklace, které vyčleňují konktrétní odpady, jež je možno popsanými metodami recyklovat. Kapitoly dále obsahují teplotní mapy České republiky, vypracovány autorem, s vyobrazenými lokalitami výskytu popsaných průmyslových odpadů v tabulkách. Výsledky ukázaly, že až 45,37 %, tedy 3 432 866,8 tun z celkové produkce 7 564 897,35 tun průmyslového odpadu bylo v roce 2019 odstraňováno skládkováním a spalováním (bez energetického využití). Pouze 214 675,70 tun bylo odpadů...
|
|
|
Programování robotického ramene pomocí ChatGPT
Kuba, Josef ; Bambušek, Daniel (oponent) ; Materna, Zdeněk (vedoucí práce)
Cílem této bakalářské práce je vývoj virtuálního asistenta, který umožňuje uživatelům bez pokročilých technických znalostí efektivně ovládat robotické rameno. Práce využívá technologii ChatGPT spolu s funkcí \uv{function calling} pro generování příkazů pro API robotického ramene na základě uživatelských vstupů. Důraz je kladen na vývoj a testování vhodných vstupů pro ChatGPT (prompt engineering), s cílem vytvořit intuitivní a uživatelsky přívětivé rozhraní. Testování s uživateli odhalilo možnosti pro zlepšení a poskytlo cennou zpětnou vazbu pro další vývoj. Uživatelé byli schopni bez větších obtíží vytvářet jednoduché programy pro manipulaci s objekty. Výsledky ukazují, že vytvoření takového asistenta je možné a že hlavní výzvou je zadání správně navrženého systémového vstupu pro správné generování kódu. Práce také porovnává výkon a efektivitu ChatGPT verzí 3.5 Turbo a 4, přičemž zdůrazňuje význam výběru vhodné verze pro konkrétní aplikace.
|
host ::
RSS.