Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 26,530 záznamů.  předchozí11 - 20dalšíkonec  přejít na záznam: Hledání trvalo 1.00 vteřin. 

Comparison of Business Intelligence implementation using open source solutions for middle size companies
Schmidt, Róbert ; Maryška, Miloš (vedoucí práce) ; Sládek, Pavel (oponent)
Cílem diplomové práce je analyzovat a navrhnout možnost nízkonákladového Business Intelligence řešení s pomocí open source technologii a jejich srovnání pro implementaci ve středně velké společnosti. V práci jsou porovnány Business Intelligence nástroje Pentaho a TIBCO Jaspersoft v lokálním prostředí, na dedikovaném serveru a řešení umístěné v cloudu je využívána služba Microsoft Azure. Teoretická část práce se zaměřuje především na vysvětlení problematiky Business Intelligence a její architektury. Právě architektura je důležitou součástí celé práce, protože dnešní nástroje jsou často řešení jako moduly pro konkrétní činnosti v procesu Business Intelligence. Aktuální finančně nenáročné nástroje se obvykle vážou s terminologií jako open source a cloud computing. Tato část obsahuje stručné vysvětlení pojmů a jejich výhody či nevýhody pro námi zvolenou cílovou skupinu společností. Analytická část práce obsahuje definované parametry, podle kterých je provedena analýza řešení a jejich srovnání. Business Intelligence řešení jsou rozděleny podle jednotlivých vrstev a ke každé vrstvě jsou porovnávány vybrané nástroje. Hodnotící kritéria jsou rozděleny do finančních, uživatelských a technických kategorii. Závěrem analytické části přistupujeme ke vzájemnému srovnání možností nasazení sady Business Intelligence nástrojů pro námi definovanou skupinu koncových zákazníků. Hlavním přínosem diplomové práce je srovnání open source řešení Business Intelligence pro nasazení do středně velké společnosti. Podle směrnice Evropské unie, střední společnost nepřesahuje 250 zaměstnanců nebo zisk do 50 milionů eur. Čtenář si dokáže porovnat jednotlivé řešení, úskalí nebo závady, které by mohly být pro konkrétní implementaci kritické.

Návrh řešení BI v prostředí platformy elektronického obchodu
Kabrhelová, Kateřina ; Novotný, Ota (vedoucí práce) ; Vysoký, Ondřej (oponent)
Tato diplomová práce se zabývá návrhem pilotního řešení Business Intelligence pro platformu elektronického obchodu Shopio. V první části práce jsou teoreticky popsány pojmy Business Intelligence a elektronický obchod se zaměřením na možné přístupy k měření výkonnosti elektronického obchodu. Součástí teoretické části je také srovnání nástrojů pro měření výkonnosti elektronických obchodů dostupných na českém trhu. Druhá část práce nejprve obecně popisuje platformu Shopio a současný stav modulu statistiky. Pro potřeby návrhu nového řešení je provedena analýza požadavků na řešení mezi současnými klienty, kteří provozují své elektronické obchody na platformě Shopio. Na základě získaných požadavků je poté navrženo pilotní řešení Business Intelligence, které je zároveň testováno s využitím reálných dat elektronického obchodu. Hlavním cílem práce je vylepšit současný stav reportů a poskytnout tak majitelům e-shopů možnost vyhodnocovat prodeje elektronického obchodu lépe a efektivněji.

Possibilities of Big Data use for Competitive Intelligence
Verníček, Marek ; Molnár, Zdeněk (vedoucí práce) ; Šperková, Lucie (oponent)
Tato diplomová práce se zabývá analýzou možností využití Big Data pro metody a postupy Competitive Intelligence. Cílem práce je navrhnout nástrojové sady pro práci s Big Data pro malé a velké firmy a následný návrh efektivního řešení pro získání konkurenční výhody podniku. Teoretická část této práce zpracovává dostupnou odbornou literaturu v České republice i v zahraničí a popisuje aktuální stav Competitive Intelligence, jeho možné zdroje a Big Data jako jeden z nich. Následně se práce věnuje charakteristice Big Data, jejich odlišnosti od práce s běžnými daty, nutností důsledné přípravy a možnosti jejich využití pro metody Competitive Intelligence. Praktická část práce se zabývá analýzou dostupných nástrojů Big Data na trhu s ohledem na celý proces práce od sběru dat, přes analýzu až po přípravu reportů a integrace celého řešení do automatizovaného stavu. Výstupem této části je návrh softwarové sady nástrojů Big Data pro malé a velké firmy podle možností jejich rozpočtu. Návrhová část práce se následně věnuje klasifikaci nejperspektivnějších oblastí trhu pro využití Big Data, možnými způsoby získání konkurenční výhody v jednotlivých oblastech a návrhem efektivního řešení pro podniky. Přínosem této práce je rozšíření palety zdrojů pro Competitive Intelligence a hloubková analýza možností využití Big Data, která má pomoci profesionálům využít tento dosud neobjevený potenciál ke zlepšení postavení na trhu, získání nových zákazníků a posílení současné uživatelské základny.

Výšková měření v severní oblasti dobývacích prostorů Doubrava a Karviná Doly I v roce 2016
Kajzar, Vlastimil ; Waclawik, Petr ; Staš, Lubomír
V severní oblasti dobývacích prostorů Doubrava a Karviná Doly I na hranici KÚ Dětmarovice a Doubrava se realizují dobývací práce. Z toho důvodu jsou za účelem zjišťování možných důlních vlivů na povrch a povrchové objekty pravidelně dvakrát ročně výškově zaměřovány body v této oblasti stabilizované. Od roku 2014 byl za zhotovitele těchto prací vybrán Ústav geoniky AV ČR, v.v.i., Ostrava. V srpnu a listopadu 2016 se uskutečnily měřické kampaně plánované v tomto roce, během kterých bylo prováděno výškové zaměření celkem 4 vzájemně navazujících nivelačních tras, které jsou těmito body tvořeny. Výškové body jsou v zájmové oblasti stabilizovány několika způsoby - nejčastěji v provedení ocelových výškových značek na objektech, dále pak ve formě železných svorníků zabetonovaných v zemi nebo pomocí hřebů zaražených do betonového základu, případně jiným alternativním způsobem. Rozložení bodů v zájmové oblasti je orientačně zachyceno v mapové příloze. Stávající dohledané a zaměřené body jsou označeny zeleně, dohledané nepřístupné body žlutě, nově zaměřené body červeně a fialově body, u kterých došlo k jejich dlouhodobému znepřístupnění či zničení. Každý ze zaměřovaných bodů je za účelem jeho dohledání v terénu pečlivě zdokumentován (GPS souřadnice, fotografie, textový popis) a zaevidován. Tyto podklady jsou k dispozici u zhotovitele.

The GIS support to measures on the ground in case of leakage of liquid pollutant on the road
Kolejka, Jaromír ; Rapant, P. ; Zapletalová, Jana
Accidents on roads associated with the leakage of hazardous substances are one of the major challenges encountered by disaster management. Because of the impossibility of predicting the place and time of the event, then it is necessary in the event of such an accident to proceed in quick succession of steps. They are designed primarily to protect human life and health, and then to minimize to property and environment damage. The paper describes the response to this event using GIS tools and generally available geodata. The simulated accident on the D1 highway near Ostrava is applied as a demonstration example.

Modelling, parameter estimation, optimisation and control of transport and reaction processes in bioreactors.
ŠTUMBAUER, Václav
With the significant potential of microalgae as a major biofuel source of the future, a considerable scientific attention is attracted towards the field of biotechnology and bioprocess engineering. Nevertheless the current photobioreactor (PBR) design methods are still too empirical. With this work I would like to promote the idea of designing a production system, such as a PBR, completely \emph{in silico}, thus allowing for the in silico optimization and optimal control determination. The thesis deals with the PBR modeling and simulation. It addresses two crucial issues in the current state-of-the-art PBR modeling. The first issue relevant to the deficiency of the currently available models - the incorrect or insufficient treatment of either the transport process modeling, the reaction modeling or the coupling between these two models. A correct treatment of both the transport and the reaction phenomena is proposed in the thesis - in the form of a unified modeling framework consisting of three interconnected parts - (i) the state system, (ii) the fluid-dynamic model and (iii) optimal control determination. The proposed model structure allows prediction of the PBR performance with respect to the modelled PBR size, geometry, operating conditions or a particular microalgae strain. The proposed unified modeling approach is applied to the case of the Couette-Taylor photobioreactor (CTBR) where it is used for the optimal control solution. The PBR represents a complex multiscale problem and especially in the case of the production scale systems, the associated computational costs are paramount. This is the second crucial issue addressed in the thesis. With respect to the computational complexity, the fluid dynamics simulation is the most costly part of the PBR simulation. To model the fluid flow with the classical CFD (Computational Fluid Dynamics) methods inside a production scale PBR leads to an enormous grid size. This usually requires a parallel implementation of the solver but in the parallelization of the classical methods lies another relevant issue - that of the amount of data the individual nodes must interchange with each other. The thesis addresses the performance relevant issues by proposing and evaluation alternative approaches to the fluid flow simulation. These approaches are more suitable to the parallel implementation than the classical methods because of their rather local character in comparison to the classical methods - namely the Lattice Boltzmann Method (LBM) for fluid flow, which is the primary focus of the thesis in this regard and alternatively also the discrete random walk based method (DRW). As the outcome of the thesis I have developed and validated a new Lagrangian general modeling approach to the transport and reaction processes in PBR - a framework based on the Lattice Boltzmann method (LBM) and the model of the Photosynthetic Factory (PSF) that models correctly the transport and reaction processes and their coupling. Further I have implemented a software prototype based on the proposed modeling approach and validated this prototype on the case of the Coutte-Taylor PBR. I have also demonstrated that the modeling approach has a significant potential from the computational costs point of view by implementing and validating the software prototype on the parallel architecture of CUDA (Compute Unified Device Architecture). The current parallel implementation is approximately 20 times faster than the unparallized one and decreases thus significantly the iteration cycle of the PBR design process.

Vliv přísunu živin, hydrometeorologických podmínek a provozních manipulací na fytoplankton ve vodárenské nádrži Římov na Malši.
Hejzlar, Josef ; Jarošík, Jiří ; Nedoma, Jiří ; Seďa, Jaromír ; Znachor, Petr
Analýza dat získaných během dlouhodobého a komplexního limnologického monitoringu nádrže Římov v období 1983 – 2015, která zachycují vývoj fyzikálně-chemických ukazatelů, hydrologie a hydrodynamiky nádrže s návazností na biologická data o fytoplanktonu, zoooplanktonu aj. ukázala, že koncentrace a druhové složení fytoplanktonu závisejí na přísunu a dostupnosti živin, ale zároveň jsou také významně ovlivňovány klimatickými a hydrologickými podmínkami i vodohospodářským provozem nádrže.\n

Informační systém středoškolského vzdělávání
Charvátová, Jindřiška ; Vaněk, Jiří (vedoucí práce) ; Věra, Věra (oponent)
Diplomová práce Informační systém středoškolského vzdělávání se zabývá problematikou praktického využívání školního informačního systému na Středním odborném učilišti gastronomie a podnikání v Praze, jejíž hlavním cílem je vytvořit přehled, využití a zhodnocení informačních systémů pro střední školy a na základě výsledků dotazníkového šetření navrhuje řešení dané situace. V teoretické části diplomové práce je vytvořen přehled a využití informačních systémů pro střední školy na základě studia literatury a dostupných zdrojů. Praktická část je primárně zaměřena na výzkum, týkající se praktického využití IS. Dalším cílem práce je analýza potřeb pedagogických pracovníků v oblasti využívání IS školy formou dotazníkového šetření. Na základě vyhodnocení těchto poznatků jsou vytvořeny případné návrhy na zlepšení.

Packet Classification Algorithms
Puš, Viktor ; Lhotka,, Ladislav (oponent) ; Dvořák, Václav (vedoucí práce)
This thesis deals with packet classification in computer networks. Classification is the key task in many networking devices, most notably packet filters - firewalls. This thesis therefore concerns the area of computer security. The thesis is focused on high-speed networks with the bandwidth of 100 Gb/s and beyond. General-purpose processors can not be used in such cases, because their performance is not sufficient. Therefore, specialized hardware is used, mainly ASICs and FPGAs. Many packet classification algorithms designed for hardware implementation were presented, yet these approaches are not ready for very high-speed networks. This thesis addresses the design of new high-speed packet classification algorithms, targeted for the implementation in dedicated hardware. The algorithm that decomposes the problem into several easier sub-problems is proposed. The first subproblem is the longest prefix match (LPM) operation, which is used also in IP packet routing. As the LPM algorithms with sufficient speed have already been published, they can be used in out context. The following subproblem is mapping the prefixes to the rule numbers. This is where the thesis brings innovation by using a specifically constructed hash function. This hash function allows the mapping to be done in constant time and requires only one memory with narrow data bus. The algorithm throughput can be determined analytically and is independent on the number of rules or the network traffic characteristics. With the use of available parts the throughput of 266 million packets per second can be achieved. Additional three algorithms (PFCA, PCCA, MSPCCA) that follow in this thesis are designed to lower the memory requirements of the first one without compromising the speed. The second algorithm lowers the memory size by 11 % to 96 %, depending on the rule set. The disadvantage of low stability is removed by the third algorithm, which reduces the memory requirements by 31 % to 84 %, compared to the first one. The fourth algorithm combines the third one with the older approach and thanks to the use of several techniques lowers the memory requirements by 73 % to 99 %.

Extensions to Probabilistic Linear Discriminant Analysis for Speaker Recognition
Plchot, Oldřich ; Fousek, Petr (oponent) ; McCree,, Alan (oponent) ; Burget, Lukáš (vedoucí práce)
This thesis deals with probabilistic models for automatic speaker verification. In particular, the Probabilistic Linear Discriminant Analysis (PLDA) model, which models i--vector representation of speech utterances, is analyzed in detail. The thesis proposes extensions to the standard state-of-the-art PLDA model. The newly proposed Full Posterior Distribution PLDA  models the uncertainty associated with the i--vector generation process. A new discriminative approach to training the speaker verification system based on the~PLDA model is also proposed. When comparing the original PLDA with the model extended by considering the i--vector uncertainty, results obtained with the extended model show up to 20% relative improvement on tests with short segments of speech. As the test segments get longer (more than one minute), the performance gain of the extended model is lower, but it is never worse than the baseline. Training data are, however, usually  available in the form of segments which are sufficiently long and therefore, in such cases, there is no gain from using the extended model  for training. Instead, the training can be performed with the original PLDA model and the extended model can be used if the task is to test on the short segments. The discriminative classifier is based on classifying pairs of i--vectors into two classes representing target and non-target trials. The functional form for obtaining the score for every i--vector pair is derived from the  PLDA model and training is based on the logistic regression minimizing  the cross-entropy error function  between the correct labeling of all trials and the probabilistic labeling proposed by the system. The results obtained with discriminatively trained system are similar to those obtained with generative baseline, but the discriminative approach shows the ability to output better calibrated scores. This property leads to a  better actual verification performance on an unseen evaluation set, which is an important feature for real use scenarios.