|
Úloha autority a princíp partnerstva pri tvorbe choreografického diela
Radačovský, Mário ; KAZÁROVÁ, Helena (vedoucí práce) ; WIESNER, Daniel (oponent)
V našom tanečnom umení je veľmi dôležité ak sa môžeme stretnúť s osobnosťami, ktoré ovplyvnia náš život natoľko či už pozitívne alebo negatívne ,že si tento ich odkaz nesieme celým naším umeleckým životom.
Princíp autority ktorá nás denne formuje ,ale aj partnerstva bez ktorého by to celé zrejme nebolo ani možné .Určitá forma partnerstva je viac ako potrebná v našom veľmi náročnom povolaní. Napriek tomu byť tanečníkom nie je povolanie ale skôr o poslanie .
Cieľom mojej práce je pokúsiť sa načrtnúť určite formy autorít na základe mojich osobných skúseností ako aj ponúknuť porovnanie medzi nimi cez vykreslenie určitých modelových situácií ,ktoré som mal možnosť osobne zažiť. Ponúknuť rozličné riešenia určitých situácií .
Vždy ide o nejaký cieľ spoločného snaženia sa naplniť ho. Rozdiel je inteligencií a spôsobe ako vytúžený úspech dosiahnuť. Nakoniec výsledok nie je aj tak to najdôležitejšie ale forma a hlavne ako sme ho dosiahli. Celá moja práca bola o zamyslení a paralelách a novom vnímaní už existujúcich prežitkov.
|
|
Centrum výzkumných institutů a doktorských studií v Brně - příprava a organizace výstavby
Hejna, Vladimír ; Štěpán, Richard (oponent) ; Motyčka, Vít (vedoucí práce)
Tento stavebně technologický projekt je vypracován z důvodu stavebně technologické přípravy realizace novostavby Centra výzkumných institutů a doktorských studií v Brně – Poříčí. Projekt obsahuje technickou zprávu stavebně technologického projektu, která obsahuje základní informace o stavbě a staveništi. Zároveň odůvodňuje použití vybraných technologií. Vzhledem k velmi složitým základovým podmínkám se projekt detailněji věnuje návrhu provedení převrtávané pilotové stěny sloužící jako pažení stavební jámy. Pro tuto činnost projekt obsahuje i kontrolní a zkušební plán a množství grafických příloh, včetně časového harmonogramu.
|
|
Komunitní péče v psychiatrii
BÍNOVÁ, Romana
Abstrakt Diplomová práce se zabývá problematikou komunitní péče v psychiatrii a snaží se zachytit, jaký význam při jejím poskytování má sestra. Komunitní psychiatrická péče je velmi širokou oblastí intermediální pomoci pacientovy, která se dotýká v podstatě jakékoliv oblasti jeho života. Přestože v České republice nedosáhla patřičného rozvoje, její přínos pro nemocné je již nyní důležitý a na její význam neustále roste. V teoretické části, po krátkém uvedení do problematiky komunitní péče je rozebrána její historie, principy, ale také její propojení s ošetřovatelskou péčí. Následně je věnována pozornost jednotlivým oblastem komunitní péče, které mají význam pro duševně nemocné a je popsána úloha sestry v této oblasti. Následuje zmínka o přístupu k duševně nemocným, problematice stigmatizace a organizace psychiatrické péče. V neposlední řadě jsou v teoretické části práce rozebrány psychiatrická onemocnění, která se mohou v komunitní péči vyskytnout a je uvedeno, jakým způsobem může být komunitní péče u těchto onemocnění přínosem.V praktické části bylo cílem zjistit, jaké je povědomí psychiatrických sester o komunitní péči a jaký význam přikládají komunitní péči v psychiatrii. Snahou bylo i zmapovat oblasti komunitní péče, ve kterých mohou pracovat sestry. V rámci kvantitativního šetření byly statisticky zpracovány odpovědi sester na zkoumané hypotézy. Hypotézy zjišťovaly, zda sestry s délkou praxe delší než deset let se častěji domnívají, že psychiatrické péče je pro pacienty přínosnější než hospitalizace. Dále, zda mají sestry s vyšším než středoškolským vzděláním lepší povědomí o poskytování komunitních služeb. Hypotézy také zjišťovaly, zda sestry považují za nejčastější formu komunitní péče v České republice služby zaměřené na podporu bydlení a jestli si sestry starší třiceti let více uvědomují důležitost postavení sester v komunitní péči. Žádnou z těchto hypotéz se nepodařilo prokázat. Hypotéza, která předpokládala, že sestry shánějí informace o komunitní péči více z internetu a literatury, než ze seminářů se potvrdila. Šetření se zúčastnily psychiatrické sestry pracující v psychiatrických léčebnách v Jihomoravském kraji a kraji Vysočina. Součástí praktické části je i analýza komunitních služeb v daných krajích. V obou krajích bylo dohromady zmapováno 13 občanských sdružení a komunitních center.
|
|
Noise, Transport and Structural Properties of High Energy Radiation Detectors Based on CdTe
Šik, Ondřej ; Lazar, Josef (oponent) ; Navrátil, Vladislav (oponent) ; Grmela, Lubomír (vedoucí práce)
Because of demands from space research, healthcare and nuclear safety industry, gamma and X-ray imaging and detection is rapidly growing topic of research. CdTe and its alloy CdZnTe are materials that are suitable to detect high energy photons in range from 10 keV to 500 keV. Their 1.46 -1.6 eV band gap gives the possibility of high resistivity (10^10-10^11 cm) crystals production that is high enough for room temperature X-ray detection and imaging. CdTe/CdZnTe detectors under various states of their defectiveness. Investigation of detector grade crystals, crystals with lower resistivity and enhanced polarization, detectors with asymmetry of electrical characteristics and thermally degenerated crystals were subject of my work in terms of analysis of their current stability, additional noise, electric field distribution and structural properties. The results of the noise analysis showed that enhanced concentration of defects resulted into change from monotonous spectrum of 1/f noise to spectrum that showed significant effects of generation-recombination mechanisms. Next important feature of deteriorated quality of investigated samples was higher increase of the noise power spectral density than 2 with increasing applied voltage. Structural and chemical analyses showed diffusion of metal material and trace elements deeper to the crystal bulk. Part of this work is also focused on surface modification by argon ion beam and its effect on chemical and morphological properties of the surface.
|
|
New Methods for Increasing Efficiency and Speed of Functional Verification
Zachariášová, Marcela ; Dohnal, Jan (oponent) ; Steininger, Andreas (oponent) ; Kotásek, Zdeněk (vedoucí práce)
In the development of current hardware systems, e.g. embedded systems or computer hardware, new ways how to increase their reliability are highly investigated. One way how to tackle the issue of reliability is to increase the efficiency and the speed of verification processes that are performed in the early phases of the design cycle. In this Ph.D. thesis, the attention is focused on the verification approach called functional verification. Several challenges and problems connected with the efficiency and the speed of functional verification are identified and reflected in the goals of the Ph.D. thesis. The first goal focuses on the reduction of the simulation runtime when verifying complex hardware systems. The reason is that the simulation of inherently parallel hardware systems is very slow in comparison to the speed of real hardware. The optimization technique is proposed that moves the verified system into the FPGA acceleration board while the rest of the verification environment runs in simulation. By this single move, the simulation overhead can be significantly reduced. The second goal deals with manually written verification environments which represent a huge bottleneck in the verification productivity. However, it is not reasonable, because almost all verification environments have the same structure as they utilize libraries of basic components from the standard verification methodologies. They are only adjusted to the system that is verified. Therefore, the second optimization technique takes the high-level specification of the system and then automatically generates a comprehensive verification environment for this system. The third goal elaborates how the completeness of the verification process can be achieved using the intelligent automation. The completeness is measured by different coverage metrics and the verification is usually ended when a satisfying level of coverage is achieved. Therefore, the third optimization technique drives generation of input stimuli in order to activate multiple coverage points in the veri\-fied system and to enhance the overall coverage rate. As the main optimization tool the genetic algorithm is used, which is adopted for the functional verification purposes and its parameters are well-tuned for this domain. It is running in the background of the verification process, it analyses the coverage and it dynamically changes constraints of the stimuli generator. Constraints are represented by the probabilities using which particular values from the input domain are selected. The fourth goal discusses the re-usability of verification stimuli for regression testing and how these stimuli can be further optimized in order to speed-up the testing. It is quite common in verification that until a satisfying level of coverage is achieved, many redundant stimuli are evaluated as they are produced by pseudo-random generators. However, when creating optimal regression suites, redundancy is not needed anymore and can be removed. At the same time, it is important to retain the same level of coverage in order to check all the key properties of the system. The fourth optimization technique is also based on the genetic algorithm, but it is not integrated into the verification process but works offline after the verification is ended. It removes the redundancy from the original suite of stimuli very fast and effectively so the resulting verification runtime of the regression suite is significantly improved.
|
|
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 %.
|
|
Acceleration of Object Detection Using Classifiers
Juránek, Roman ; Kälviäinen, Heikki (oponent) ; Sojka, Eduard (oponent) ; Zemčík, Pavel (vedoucí práce)
Detection of objects in computer vision is a complex task. One of most popular and well explored approaches is the use of statistical classifiers and scanning windows. In this approach, classifiers learned by AdaBoost algorithm (or some modification) are often used as they achieve low error rates, high detection rates and they are suitable for detection in real-time applications. Object detection run-time which uses such classifiers can be implemented by various methods and properties of underlying architecture can be used for speed-up of the detection. For the purpose of acceleration, graphics hardware, multi-core architectures, SIMD or other means can be used. The detection is often implemented on programmable hardware. The contribution of this thesis is to introduce an optimization technique which enhances object detection performance with respect to an user defined cost function. The optimization balances computations of previously learned classifiers between two or more run-time implementations in order to minimize the cost function. The optimization method is verified on a basic example -- division of a classifier to a pre-processing unit implemented in FPGA, and a post-processing unit in standard PC.
|
|
STATISTICAL LANGUAGE MODELS BASED ON NEURAL NETWORKS
Mikolov, Tomáš ; Zweig, Geoffrey (oponent) ; Hajič,, Jan (oponent) ; Černocký, Jan (vedoucí práce)
Statistical language models are crucial part of many successful applications, such as automatic speech recognition and statistical machine translation (for example well-known Google Translate). Traditional techniques for estimating these models are based on Ngram counts. Despite known weaknesses of N-grams and huge efforts of research communities across many fields (speech recognition, machine translation, neuroscience, artificial intelligence, natural language processing, data compression, psychology etc.), N-grams remained basically the state-of-the-art. The goal of this thesis is to present various architectures of language models that are based on artificial neural networks. Although these models are computationally more expensive than N-gram models, with the presented techniques it is possible to apply them to state-of-the-art systems efficiently. Achieved reductions of word error rate of speech recognition systems are up to 20%, against stateof-the-art N-gram model. The presented recurrent neural network based model achieves the best published performance on well-known Penn Treebank setup.
|
|
Obrazová analýza v tribotechnické diagnostice
Machalík, Stanislav ; Stodola,, Jiří (oponent) ; Tillová,, Eva (oponent) ; Zemčík, Pavel (vedoucí práce)
Obrazová analýza částic opotřebení je v práci využita ke klasifikaci jejich obrazů do tříd odpovídajících stanoveným typům opotřebení. Dává možnost získat informace nejen o základních parametrech otěrových částic, ale také údaje, které by při klasickém způsobu hodnocení bylo možné získat jen velmi obtížně. Na základě analýzy morfologických či obrazových charakteristik částic lze sledovat průběh opotřebení strojních součástí, a tím zabránit případné havárii motoru, případně stanovit optimální lhůty pro výměnu oleje. Cílem této práce je prozkoumat možnosti využití obrazové analýzy v kombinaci s metodou analytické ferrografie a na základě teoretických poznatků navrhnout nástroj pro automatickou klasifikaci částic. Současné metody analýzy částic opotřebení jsou založeny na vyhodnocení, které nedává přesnou představu o procesech probíhajících mezi třecími povrchy v motorové soustavě. Práce vychází z metody analytické ferrografie, která umožňuje zhodnotit stav sledovaného stroje z hlediska opotřebení. Přínosem klasifikátorů vytvořených v této práci je možnost automatického vyhodnocení výstupů analytické ferrografie; jejich použití odstraňuje zásadní nevýhodu ferrografické analýzy, kterou je její závislost na subjektivním hodnocení expertem provádějícím analýzu. Vytvořené klasifikátory jsou založeny na využití metod strojového učení. Na základě rozsáhlé databáze částic, která byla vytvořena v první fázi práce, byly klasifikátory natrénovány umožňují tak hodnotit ferrograficky separované otěrové částice, které pocházejí z olejů odebraných z mazaných soustav. Následně byly provedeny experimenty, z jejichž výsledků vyplynuly optimální nastavení klasifikátorů.
|
|
Point and Line Parameterizations Using Parallel Coordinates for Hough Transform
Juránková, Markéta ; Kälviäinen, Heikki (oponent) ; Kittler, Josef (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
This thesis focuses on usage of parallel coordinates for line and point parameterizations. The parallel coordinate system represents the space with axes which are mutually parallel. A point from two-dimensional Euclidean space is in parallel coordinates represented by a line and a line is represented by a point. This property can by used for the Hough transform - a method, where the points of interest vote in parameter space for possible hypotheses. Parameterizations by the parallel coordinates require only rasterization of lines, therefore it is very fast and accurate. In this thesis, the parameterizations are used for matrix code and vanishing points detection.
|