Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 17,971 záznamů.  předchozí11 - 20dalšíkonec  přejít na záznam: Hledání trvalo 0.53 vteřin. 

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.

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.

Terapeutická hypotermie po srdeční zástavě
JIRCOVÁ, Danuše
Bakalářská práce se zabývá vlivem mírné řízené hypotermie jako poresuscitační nemocniční péče o pacienty po kardiopulmonální resuscitaci pro netraumatickou srdeční zástavu oběhu. Od roku 2005 je součástí Evropských doporučení pro resuscitaci. Jsou známy její pozitivní účinky na neurologický stav pacienta. Použití metody snižuje poškození mozku a srdečního svalu a tím zvyšuje procento přežití pacientů. Teoretická část práce se zabývá vlivem mírné řízené hypotermie na lidský organismus. Uvádí indikační a kontraindikační kritéria pro zahájení řízené hypotermie, popisuje metody ochlazování pacienta a způsoby ukončení terapeutické hypotermie. Věnuje se monitorací fyziologických funkcí a ošetřovatelské péči o pacienty léčené terapeutickou hypotermií. Praktická část bakalářské práce mapuje postupy při aplikaci terapeutické hypotermie u pacientů léčených ve dvou velkých nemocnicích. Jde se o Fakultní nemocnici Královské Vinohrady v Praze a Nemocnici České Budějovice, a.s. Použitá výzkumná strategie byla kvalitativní. Byla provedena obsahová analýza 10-ti kazuistik, 5 z každé nemocnice. Jedná se o kazuistiky pacientů po kardiopulmonální resuscitaci,u kterých byla v rámci nemocniční péče aplikována terapeutická hypotermie. Cílem této práce bylo zmapovat postupy používané při aplikaci terapeutické hypotermie u pacientů po kardiopulmonální resuscitaci. Výzkum probíhal formou sběru dat v podobě informací získaných ze zdravotnické dokumentace. Ta byla zpřístupněna nemocnicemi po udělení souhlasu Etických komisí na základě podaných žádostí. Z informací byly následně vytvořeny kazuistiky, které byly analyzovány. Výsledky byly pro přehlednost zpracovány do kategorizačních tabulek. V diskuzi byly výsledky porovnány s publikovanými poznatky, uvedenými v teoretické části práce, a byly komentovány. Analyzováno bylo následující: složení souboru pacientů podle věku a pohlaví, poskytnutí laické resuscitace před příjezdem posádek zdravotnické záchranné služby, vstupní rytmus na EKG záznamu při příjezdu zdravotnické záchranné služby, doba uplynulá od vzniku zástavy oběhu do obnovení krevního oběhu, zahájení terapeutické hypotermie již v přednemocniční péči, doba uplynulá od zahájení terapeutické hypotermie po dosažení cílové tělesné teploty, doba působení terapeutické hypotermie, metody použité pro chlazení pacienta, způsob snímání tělesné teploty a neurologický stav při propuštění z oddělení nemocnice. Výsledky výzkumu prokázaly překvapivě dobrou informovanost laické veřejnosti. Svědci byli schopni rozpoznat srdeční zástavu, časně přivolali odbornou pomoc a byli ochotni poskytnout masáž srdce. Svědčí to i o úspěchu při implementaci metody telefonicky asistované resuscitace do praxe, jelikož svědci byli v řadě případů k resuscitaci instruováni pracovníkem zdravotnického operačního střediska. U většiny pacientů byla jako vstupní rytmus na EKG záznamu diagnostikována komorová fibrilace. Doba do obnovení spontánního oběhu se pohybovala ve většině případů do 29 minut. Dosáhnout cílové teploty v doporučovaném časovém limitu se podařilo u poloviny pacientů. Cílová tělesná teplota byla udržována vždy v doporučeném časovém rozmezí a byla monitorována teplota tělesného jádra. Znepokojení vyvolalo zjištění absence aplikace metody již v přednemocničních podmínkách. Práce poukázala na závažnost náhlé zástavy oběhu a vysoký výskyt pacientů propuštěných z oddělení s těžkým neurologickým deficitem. Proto je potřeba nadále tuto metodu zkoumat, vylepšovat a snažit se jí zakomponovat již do přednemocniční péče.

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.

Návrh dolní končetiny testovací figuríny pro nárazové zkoušky
Maršálek, Petr ; Semela, Marek (oponent) ; Bilík, Martin (vedoucí práce)
Tato diplomová práce je věnována tématu návrhu modelu dolní končetiny nárazové figuríny. Práce se zabývá historickým vývojem nárazových figurín až do současnosti, z jakého materiálu jsou vyrobeny a jaká je jejich vize do budoucna. Hlavním tématem práce je návrh modelu dolní končetiny pro nárazové zkoušky se zaměřením na anatomii lidského těla. V práci je popsáno jakým způsobem je možné vyrobit dolní končetinu figuríny za použití formy z materiálu ThermoLyn Clear, lidskou kost je možné nahradit dřevem a svalovou hmotu nahradit agarem.

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.

Methods for class prediction with high-dimensional gene expression data
Šilhavá, Jana ; Matula, Petr (oponent) ; Železný, Filip (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
This thesis deals with class prediction with high-dimensional gene expression data. During the last decade, an increasing amount of genomic data has become available. Combining gene expression data with other data can be useful in clinical management, where it can improve the prediction of disease prognosis. The main part of this thesis is aimed at combining gene expression data with clinical data. We use logistic regression models that can be built through various regularized techniques. Generalized linear models enable us to combine models with different structure of data. It is shown that such a combination may yield more accurate predictions than those obtained based on the use of gene expression or clinical data alone. Suggested approaches are not computationally intensive. Evaluations are performed with simulated data sets in different settings and then with real benchmark data sets. The work also characterizes an additional predictive value of microarrays. The thesis includes a comparison of selected features of gene expression classifiers built up in five different breast cancer data sets. Finally, a feature selection that combines gene expression data with gene ontology information is proposed.

Integrated structural study of the FrpD protein from Neisseria meningitidis
SVIRIDOVA, Ekaterina
Neisseria meningitidis (N. meningitidis) is a Gram-negative commensal bacterium colonizing nasopharynx of about 10 % of healthy individuals, which can cause invasive diseases, such sepsis and meningitis, upon occasional penetration into bloodstream. Pathogenesis of N. meningitidis appears to be directly related to conditions of limited iron availability. Under these conditions two proteins of unknown function: FrpC and FrpD, are synthesized. FrpD is a highly conserved lipoprotein of N. meningitidis anchored to the bacterial outer membrane. It is known that FrpD tightly binds the FrpC protein, which belongs to the Repeat-in-Toxin (RTX) protein family and may act as bacterial exotoxin. However, the mechanism of FrpD-FrpC interaction and the exact function of this complex are unknown due to the absence of structural information on these proteins. Therefore, we set out to determine the structure of FrpD and provide insights into its interaction mechanism with FrpC and structure-functional relationships of these two proteins. We determined the first crystal and solution structures of the FrpD protein. We found that atomic structures of FrpD reveal a novel protein fold. We uncovered the structure-function relationships underlying the mechanism of interaction between the FrpD and FrpC proteins and tested the putative function of the FrpD-FrpC1-414 complex in vitro. Finally, we proposed the putative function of the FrpD-FrpC1-414 complex as a new minor adhesin of N. meningitidis, which mediates the bacterial adhesion to the host epithelial cells and facilitate the colonization. Our work constitutes the first step in clarifying the molecular basis of the FrpD-FrpC interaction and sets the base for further investigation of the role of FrpD and FrpC in the virulence mechanism of N. meningitidis.