Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 26 záznamů.  začátekpředchozí17 - 26  přejít na záznam: Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Experimentální studium müllerovských mimetických komplexů
Jůnová, Lenka ; Exnerová, Alice (vedoucí práce) ; Hotová Svádová, Kateřina (oponent)
Jeden z typů strategie ochrany kořisti před napadením predátora je miméze. Rozlišujeme několik druhů mimetických vztahů, jeden z nich je müllerovská miméze neboli mutualistický vztah dvou nejedlých druhů kořisti. Pokud se v tomto vztahu nachází více druhů živočichů, nazýváme jej müllerovský mimetický komplex. Vztahy uvnitř mimetických komplexů jsou ovlivňovány mnoha faktory, jako je stupeň obrany a míra podobnosti aposematických signálů jednotlivých druhů, poměry jejich početnosti, zastoupení alternativní kořisti, komplexita společenstva kořisti nebo druh a míra zkušenosti predátorů. Tyto faktory určují, zda je vztah jednotlivých zúčastněných druhů mutualistický či parazitický. Mají vliv také na chování predátorů, na jejich rychlost učení, paměť a generalizaci mezi mimetickými druhy. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
Vztahy mezi rostlinami a opylovači v extrémních a izolovaných ekosystémech
Pinc, Jan ; Vlasáková, Blanka (vedoucí práce) ; Vazačová, Kristýna (oponent)
Organismy žijící v extrémních a izolovaných ekosystémech jsou, díky poměrně rychle probíhající diverzifikaci a silnému selekčnímu tlaku, často specificky adaptovány na zdejší abiotické podmínky a jejich mutualistické vztahy jsou velmi často poměrně neobvyklé a ojedinělé. Rostliny zde rostou v populacích s omezeným počtem jedinců a jsou vystaveny silnému selekčnímu tlaku pro vznik outcrossingu, aby minimalizovali ztrátu genetické variability během inbreedingu, ke kterému v malých populacích často dochází. Maximalizace outcrossingu většinou probíhá nejrůznějšími modifikacemi opylovacích systémů, které jsou komplikovány nedostatečným počtem potencionálních opylovačů a jejich nepravidelným výskytem. Cílem této práce je shrnout typické vlastnosti opylovacích systémů v extrémních a izolovaných ekosystémech a objasnit podmínky, které vedly k jejich vzniku.
Generalizace digitálního modelu terénu založeného na TIN
Pancová, Iveta ; Bayer, Tomáš (vedoucí práce) ; Potůčková, Markéta (oponent)
Generalizace digitálního modelu terénu založeného na TIN Abstrakt Práce se zabývá existujícími způsoby a možnostmi generalizace digitálního modelu terénu založeného na TIN (nepravidelná trojúhelníková síť). Na základě dosavadních metod generalizace digitálního modelu terénu je navržen vhodný způsob generalizace digitálního modelu terénu z dat laserového skenování, která jsou charakteristické svou vysokou plošnou hustotou. Základním požadavkem algoritmu je vzhledem k velkému počtu bodů rychlost výpočtu, dodržení hlavních terénních tvarů (hřeben, údolí, terénní stupeň, terénní zlom, sráz … atd.). Navržený algoritmus je konfrontován s výsledky doposud navržených algoritmů a s výsledky generalizace digitálního modelu terénu za použití softwaru Atlas DMT a ArcGIS.
Komentovaný překlad: Guide de manoeuvre (Éric Tabarly, Luçon: Éditions Le Télégramme, 2008)
Kofroňová, Zuzana ; Belisová, Šárka (vedoucí práce) ; Šotolová, Jovanka (oponent)
Tato bakalářská práce se skládá ze dvou hlavních částí - překladu a komentáře. Jedná se o překlad 3 kapitol francouzské jachtařské příručky Guide de manoeuvre. (Vyvázání k nábřeží nebo k jiné lodi, Kotvení a Manévr muž přes palubu). V překladu jsem se pokusila zachovat hlavní funkci originálního textu - informovat a poučit čtenáře. Druhou částí je komentář k překladu, který se věnuje překladatelské analýze originálního textu, typologii překladatelských problémů a metod jejich řešení. V překladatelské analýze popisuji výchozí text z hlediska faktorů, které jej ovlivňují. V části, jež se věnuje překladatelským problémům, se zaměřuji na ty, se kterými jsem se při překládání potýkala a jakým způsobem jsem je řešila. V závěru zmiňuji, jaké překladatelské metody jsem použila.
Fast Dependency-Aware Feature Selection in Very-High-Dimensional Pattern Recognition Problems
Somol, Petr ; Grim, Jiří
The paper addresses the problem of making dependency-aware feature selection feasible in pattern recognition problems of very high dimensionality. The idea of individually best ranking is generalized to evaluate the contextual quality of each feature in a series of randomly generated feature subsets. Each random subset is evaluated by a criterion function of arbitrary choice (permitting functions of high complexity). Eventually, the novel dependency-aware feature rank is computed, expressing the average benefit of including a feature into feature subsets. The method is efficient and generalizes well especially in very-high-dimensional problems, where traditional context-aware feature selection methods fail due to prohibitive computational complexity or to over-fitting. The method is shown well capable of over-performing the commonly applied individual ranking which ignores important contextual information contained in data.
Zobecněný váleček
Haindl, Michal ; Hatka, Martin
Článek zobecňuje naší dříve publikovanou válečkovou metodu pro bezešvé zvětšování barevných textur, jako jsou přírodní dvousměrové texturní funkce (BTF), které realisticky reprezentují vzhled daného povrchu materiálu. Zobecněný váleček umožňuje automatickou detekci hlavních směrů texturní periodicity, které nemusí být souosé se souřadnicovými osami. Syntéza textury válečkem je založena na překrývajících se dlaždicích a následném řezu, který minimalizuje chybu aproximace. Jedna, nebo několik optimálních dvojitě toroidních BTF oblastí jsou bezešvě opakovány v kroku syntézy. Zatímco tato metoda poskytuje pouze omezenou texturní kompresi, je extrémně rychlá díky úplnému oddělení analytické a syntetické části algoritmu. Metoda je univerzální a snadno implementovatelná v grafickém procesoru pro zobrazování v reálném čase jakéhokoliv typu statických nebo dynamických textur.

Národní úložiště šedé literatury : Nalezeno 26 záznamů.   začátekpředchozí17 - 26  přejít na záznam:
Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.