National Repository of Grey Literature 15 records found  1 - 10next  jump to record: Search took 0.00 seconds. 
Movement Prediction of Wireless Nodes in Mobile Ad Hoc Networks (MANETS)
Makhlouf, Nermin ; Šimák, Boris (referee) ; Slavíček, Karel (referee) ; Koton, Jaroslav (advisor)
Rychlý vývoj v oblasti mobilní informatiky vyústil v nový, alternativní způsob mobilní komunikace, v němž mobilní uzly tvoří samoorganizující se bezdrátovou síť, jíž se říká mobilní síť ad hoc (Mobile Ad hoc Network, MANET). Specifické vlastnosti sítí MANET stavějí návrh síťového protokolu před řadu problémů na všech vrstvách protokolové sady . Příčinou jsou nepředvídatelné změny topologie a mobilní povaha těchto sítí. Nástrojem, který řeší problémy plynoucí z mobility uzlů, je predikce budoucích změn v topologii sítě. To má zásadní význam pro různé úlohy jako přesměrování. Tato disertační práce se zabývá dvěma metodami predikce mobility pro sítě MANET. První metoda se nazývá „predikce mobility s využitím virtuální mapy“ (mobility prediction using virtual map) a předpokládá, že každý uzel si dokáže vybudovat svou virtuální mapu v závislosti na svém umístění v průběhu času. Vyvinutý predikční algoritmus byl implementován do síťového simulátoru NS-2, aby jej bylo možné vyhodnotit. V této práci zkoumám stávající modely mobility a způsob, jakým v nich lze aplikovat tuto metodu predikce. Simulace sledují zlepšení výkonnosti, co se týče průměrného zpoždění na bázi end-to-end, poměru doručených paketů a propustnosti sítě. Navržený koncept predikce byl implementován pomocí směrovacího protokolu AODV(Ad Hoc On-Demand Distance Vector). Pro druhou metodu jsem vyvinula umělou neuronovou síť pro predikci pohybů v sítích MANET. Model pro predikci mobility vznikl na základě dat shromážděných ze vzorců umístění. K učení či trénování ANN byl využit bayesovský přístup. Ten byl implementován v softwaru pro trénování bayesovských neuronových sítí s názvem Model Manager. Nejlepším způsobem hodnocení závěrečného modelu je provedení predikcí a jejich srovnání s cílovými daty. Predikce vznikají na základě 50 vzorců jako vstupních proměnných. Dosažené výsledky prezentované s diskutované v práci se vyznačují zlepšením zásadních parametrů komunikační sítě, jako jsou propustnost, zpoždění, Poměr doručených paketů, až o 30% v porovnání s klasickým směrovacím protokolem AODV, kde není implementován predikční model.
Challenges in Optimal Bandwidth for Medical Image Transfer
Schindler, Vladimír ; Šimák, Boris (referee) ; Šárek, Milan (referee) ; Dostál, Otto (advisor)
This dissertation thesis is focused on the optimization of bandwidth parameters for the transport of medical image data between medical devices and remote data storage. As real and fully functional structure, which will be analyzed in this work. It was selected system MeDiMed (Metropolitan Digital Imaging System in Medicine). The thesis examines the operation of the small health organizations and their modalities, which use this system for remote data archiving. Traffic analysis is then statistically processed. The thesis also deals with the analysis of increasing the security during accessing health system, and assesses its impact on transmitted data. The effect of setting the transmission parameters and the most widely used types of ciphers on the transfer speed is also compared.
Audio Classification with Deep Learning on Limited Data Sets
Harár, Pavol ; Platoš,, Jan (referee) ; Šimák, Boris (referee) ; Mekyska, Jiří (advisor)
Standardní postupy diagnózy dysfonie klinickým logopedem mají své nevýhody, především tu, že je tento proces velmi subjektivní. Nicméně v poslední době získala popularitu automatická objektivní analýza stavu mluvčího. Vědci úspěšně založili své metody na různých algoritmech strojového učení a ručně vytvořených příznacích. Tyto metody nejsou bohužel přímo škálovatelné na jiné poruchy hlasu, samotný proces tvorby příznaků je pracný a také náročný z hlediska financí a talentu. Na základě předchozích úspěchů může přístup založený na hlubokém učení pomoci překlenout některé problémy se škálovatelností a generalizací, nicméně překážkou je omezené množství trénovacích dat. Jedná se o společný jmenovatel téměř ve všech systémech pro automatizovanou analýzu medicínských dat. Hlavním cílem této práce je výzkum nových přístupů prediktivního modelování založeného na hlubokém učení využívající omezené sady zvukových dat, se zaměřením zejména na hodnocení patologických hlasů. Tato práce je první, která experimentuje s hlubokým učením v této oblasti, a to na dosud největší kombinované databázi dysfonických hlasů, která byla v rámci této práce vytvořena. Předkládá důkladný průzkum veřejně dostupných zdrojů dat a identifikuje jejich limitace. Popisuje návrh nových časově-frekvenčních reprezentací založených na Gaborově transformaci a představuje novou třídu chybových funkcí, které přinášejí reprezentace výstupů prospěšné pro učení. V numerických experimentech demonstruje zlepšení výkonu konvolučních neuronových sítí trénovaných na omezených zvukových datových sadách pomocí tzv. "augmented target loss function" a navržených časově-frekvenčních reprezentací "Gabor" a "Mel scattering".
Advanced Parameterisation of Online Handwriting in Writers with Graphomotor Disabilities
Mucha, Ján ; Šimák, Boris (referee) ; Drotár,, Peter (referee) ; Mekyska, Jiří (advisor)
Grafomotorické obtíže (GD) výrazně ovlivňují kvalitu života školním věkem počínajíc, kde se vyvíjejí grafomotorické schopnosti, až do důchodového věku. Včasná diagnóza těchto obtíží a terapeutický zásah mají velký význam k jejich zlepšení. Vzhledem k tomu, že GD souvisí z vícerými symptomy v oblasti kinematiky, základní kinematické parametry jako rychlost, zrychlení a švih prokázaly efektivní kvantizaci těchto symptomů. Objektivní výpočetní systém podpory rozhodování pro identifikaci a vyšetření GD však není dostupný. A proto je hlavním cílem mé disertační práce výzkum pokročilé metody parametrizace online písma pro analýzu GD se speciálním zaměřením na využití metod zlomkového kalkulu. Tato práce je první, která experimentuje s využitím derivací neceločíselného řádu (FD) pro analýzu GD pomocí online písma získaného od pacientů s Parkinsonovou nemocí a u dětí školního věku. Byla navržena a evaluována nová metoda parametrizace online písma založena na FD využitím Grünwald-Letnikova přístupu. Bylo dokázáno, že navržená metoda významně zlepšuje diskriminační sílu a deskriptivní schopnosti v oblasti Parkinsonické dysgrafie. Stejně tak metoda pozitivně ovlivnila i nejmodernější techniky v oblasti analýzy GD u dětí školního věku. Vyvinutá parametrizace byla optimalizována s ohledem na výpočetní náročnost (až o 80 %) a také na vyladění řádu FD. Ke konci práce byly porovnány víceré přístupy výpočtu FD, jmenovitě Riemann-Liouvillův, Caputův společně z Grünwald-Letnikovým přístupem za účelem identifikace těch nejvhodnějších pro jednotlivé oblasti analýzy GD.
Controllable Fractional-Order Analogue Electronic Circuits
Dvořák, Jan ; Vávra, Jiří (referee) ; Šimák, Boris (referee) ; Jeřábek, Jan (advisor)
Disertační práce se zabývá syntézou a analýzou nových obvodových struktur neceločíselného (fraktálního) řádu s řiditelnými parametry. Hlavní cíl této práce je návrh nových řešení filtračních struktur fraktálního řádu v proudovém módu, emulátorů prvků fraktálního řádu a také oscilátorů. Práce obsahuje návrh tří emulátorů pasivního prvku fraktálního řádu, tři filtrační struktury a dva oscilátory navržené na základě využití pasivního prvku fraktálního řádu v jejich obvodové struktuře a dvě obecné koncepce filtrů fraktálního řádu založené na využití aproximace přenosové funkce fraktálního řádu. Na základě obecných koncepcí jsou v práci navrženy filtry fraktálního řádu typu dolní a horní propust. Díky aktivním prvkům s přeladitelnými parametry, které jsou užity v obvodových strukturách je zajištěna řiditelnost řádu filtru, jeho pólového kmitočtu a některých případech i činitele jakosti. Vlastnosti všech zapojení jsou ověřeny počítačovými simulacemi za pomoci behavioralních simulačních modelů aktivních prvků. Některé z uvedených obvodů byly realizovány na DPS a jejich vlastnosti ověřeny experimentálním měřením.
Advanced Security Methods of Medical Image
Roček, Aleš ; Šimák, Boris (referee) ; Molnár, Karol (referee) ; Dostál, Otto (advisor)
Medical institutions adapt digital based archiving of patients records images to fulfil its advantages like availability, easy sharing, high resolution etc. Digital form of records brings apart from advantages also disadvantages at security risks. It is easier attacking, stealing, using without authorization etc. This thesiss deals with this security issues, describes the needs and approaches to security, explains the reasons for deployment of watermarking. It names three main methods of medical image watermarking and compares their plus and cons: zero, reversible and watermarking in Region Of Non Interest (RONI). New method of Zero-reversible-RONI watermarking, that combine advantages of described methods, is proposed. For practical tests of properities of proposed method was used huge database of medical images. Application of the proposed method on this database delivers very promising results. Practical results discussion and comparison with other medical imaging watermarkikng methods are at the end of this thesis.
Laboratory for teaching and testing network elements
Poláček, Marcel ; Šimák, Boris (advisor) ; Holý, Radek (referee)
Název: Laboratoř pro výuku a testování síťových prvků Autor: Marcel Poláček Katedra: Katedra informačních technologií a technické výchovy Vedoucí práce: prof. Ing. Boris Šimák, CSc. Abstrakt: Práce se zaměřuje na problematiku týkající se telekomunikačních a počítačových sítí. Vypisuje základní témata tohoto oboru. Cílem práce je najít řešení, vytvoření laboratoře pro testování síťových prvků, které lze libovolně nastavovat, přičemž se zachová maximální autenticita pro odbornou výuku. Je také nutné najít řešení ekonomicky výhodné, aby bylo možné tuto práci aplikovat v co největší možné míře v institucích vyučující danou problematiku. Součástí práce je i vymyšlení základních laboratorních úloh s různou obtížností. Klíčová slova: počítačové sítě, operační systémy, telekomunikační technologie, přenos dat, laboratoř pro testovaní sítí, virtualizace a emulace síťových zařízení
Advanced Parameterisation of Online Handwriting in Writers with Graphomotor Disabilities
Mucha, Ján ; Šimák, Boris (referee) ; Drotár,, Peter (referee) ; Mekyska, Jiří (advisor)
Grafomotorické obtíže (GD) výrazně ovlivňují kvalitu života školním věkem počínajíc, kde se vyvíjejí grafomotorické schopnosti, až do důchodového věku. Včasná diagnóza těchto obtíží a terapeutický zásah mají velký význam k jejich zlepšení. Vzhledem k tomu, že GD souvisí z vícerými symptomy v oblasti kinematiky, základní kinematické parametry jako rychlost, zrychlení a švih prokázaly efektivní kvantizaci těchto symptomů. Objektivní výpočetní systém podpory rozhodování pro identifikaci a vyšetření GD však není dostupný. A proto je hlavním cílem mé disertační práce výzkum pokročilé metody parametrizace online písma pro analýzu GD se speciálním zaměřením na využití metod zlomkového kalkulu. Tato práce je první, která experimentuje s využitím derivací neceločíselného řádu (FD) pro analýzu GD pomocí online písma získaného od pacientů s Parkinsonovou nemocí a u dětí školního věku. Byla navržena a evaluována nová metoda parametrizace online písma založena na FD využitím Grünwald-Letnikova přístupu. Bylo dokázáno, že navržená metoda významně zlepšuje diskriminační sílu a deskriptivní schopnosti v oblasti Parkinsonické dysgrafie. Stejně tak metoda pozitivně ovlivnila i nejmodernější techniky v oblasti analýzy GD u dětí školního věku. Vyvinutá parametrizace byla optimalizována s ohledem na výpočetní náročnost (až o 80 %) a také na vyladění řádu FD. Ke konci práce byly porovnány víceré přístupy výpočtu FD, jmenovitě Riemann-Liouvillův, Caputův společně z Grünwald-Letnikovým přístupem za účelem identifikace těch nejvhodnějších pro jednotlivé oblasti analýzy GD.

National Repository of Grey Literature : 15 records found   1 - 10next  jump to record:
Interested in being notified about new results for this query?
Subscribe to the RSS feed.