|
Plané rostliny v lidovém léčitelství
Heliová, Pavla ; Dostál, Petr (vedoucí práce) ; Skýbová, Jana (oponent)
Svou bakalářskou prací jsem chtěla upozornit na léčivé rostliny vnáší krajině a seznámit s jejich využitím v medicíně a lidovém léčitelství v historii i v dnešní době. Ve své práci jsem nejprve sepsala historii využívání léčivých bylin od starověku do současné doby. V další části se věnuji obsahovým látkám v rostlinách, možnostem sběru a úpravě rostlinného materiálu. Dále jsem zmapovala okolí svého bydliště, obce Boršice, kde jsem navrhla několik tras využitelných k ukázce léčivých rostlin při hodinách přírodopisu na místní základní škole. V závěru své bakalářské práce jsem shrnula své poznatky a zamyslela se nad stavem planých rostlin v zemědělsky obdělávané krajině. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
|
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.
|
|
Edukační cíle pro práci s uprchlíky v azylových zařízeních Ministerstva vnitra
ZAJÍČKOVÁ, Agáta
Práce se zabývá uprchlíky v azylových zařízeních v České republice. Jejím cílem je popsat a navrhnout pro ně výchovné a vzdělávací cíle. Teoretická část přibližuje problematiku migrace v ČR, azylová zařízení, psychické problémy, které jsou typické pro jeho obyvatele. Uvádí edukační cíle z hlediska obecné pedagogiky a pedagogiky volného času. Praktická část popisuje život uprchlíků v pobytovém středisku v Kostelci nad Orlicí, jejich trávení volného času a vztahy mezi zaměstnanci a klienty centra. Dívá se na uprchlíka jako na klienta sociálních pracovníků a pedagogů volného času. Snaží se o kvalitativní analýzu rozhovorů se zaměstnanci pobytového střediska, věnuje pozornost jejich působení i osobním cílům v práci a formuluje edukační cíle pro pedagogy, kteří pracují s uprchlíky.
|
|
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.
|
|
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.
|
|
Hybrid 3D Face Recognition
Mráček, Štěpán ; Bours, Patrick (oponent) ; Bronstein, Michael (oponent) ; Drahanský, Martin (vedoucí práce)
This Ph.D. thesis deals with the biometric recognition of 3D faces. Contemporary recognition methods and techniques are presented first. After that, the new recognition algorithm is proposed. It is based on the multialgorithmic fusion. The input 3D face scan is processed by the individual recognition units and the final decision about the subject identity is the result of combination of involved recognition unit outputs. Proposed approach has been tested on the publicly available FRGC v 2.0 database as well as on our own databases acquired with the Microsoft Kinect and SoftKinetic DS325 sensors.
|
|
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.
|
|
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.
|
host ::
