|
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.
|
|
Physically-based Modeling and Simulation
Dvořák, Radim ; Racek, Stanislav (oponent) ; Šujanský,, Milan (oponent) ; Zbořil, František (vedoucí práce)
The thesis deals with the modeling of air pollution transportation and dispersion processes in the atmosphere, more precisely with the numerical approaches to solve such models. The modeling of air pollution has a great importance for prediction of the contaminations and it helps with understanding of the process and with elimination of its consequences. The models which are described by partial differential equations, namely advection-diffusion equations, and thus they can be solved by numerous analytical/numerical methods are in the scope of the thesis. In particular, well known method of lines (MoL) and several models based on it together with the possibility to accelerate the computation are studied in the first half of the work. It is shown that MoL approach is still suitable for many concrete models and it has a great potential for parallelization on graphics cards. Quite young ELLAM method and its application to solved atmospheric advection-diffusion equations is the second objective. A concrete form of ELLAM method and its proposed adaptation approaches are evaluated and it is shown that it overcomes the current state of the art methods in many cases.
|
|
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.
|
|
Síťová architektura a propojování vestavěných systémů
Trchalík, Roman ; Drábek, Vladimír (oponent) ; Srovnal, Vilém (oponent) ; Švéda, Miroslav (vedoucí práce)
Tato práce se věnuje architektuře vestavěných systémů. Shrnuje současný stav přijatých standardů z rodiny IEEE 1451, které se zabývají vytvářením prostředí pro senzory a jejich zapojení do různých komunikačních sítí. Tyto standardy popisují otevřenou a síťově nezávislou komunikační architekturu pro systém založený na senzorech. Těžištěm práce jsou architektury uvedené jako případové studie, které mohou být využity jako návrhové vzory vestavěných aplikací demonstrované na bezdrátové technologii ZigBee vhodné pro malá zařízení s velmi nízkou spotřebou elektrické energie. Na základě těchto studií jen navržena univerzální brána, která umožňuje aplikační propojení koncových uzlů z různých bezdrátových architektur určených pro senzorové sítě. Práce se dále zabývá modifikováním směrovacího protokolu v síti ZigBee s cílem snížit spotřebu elektrické energie na přenos jednoho datového paketu.
|
|
Optimalizace sledování síťových toků
Žádník, Martin ; Lhotka,, Ladislav (oponent) ; Matoušek, Radomil (oponent) ; Sekanina, Lukáš (vedoucí práce)
Tato disertační práce se zabývá optimalizací sledování síťových toků. Sledování síťových toků spočívá ve sledování jejich stavu a je klíčovou úlohou pro řadu síťových aplikací. S každým příchodem paketu je nutné aktualizovat hodnoty stavu, což zahrnuje přístupy do paměti. Vzhledem k vysoké propustnosti linek a obrovskému množství souběžných toků hraje přístup do paměti kritickou roli ve výkonnosti stavového zpracování síťového provozu. Tento problém se řeší různými technikami. Tyto techniky ale ve výsledku vždy požadují, aby nejblíže zpracování provozu byla nasazena paměť s nízkou odezvou, cache toků, schopná vyřídit všechny přístupy. Cache toků má proto omezenou kapacitu a její efektivní správa má zásadní vliv na výkonnost a výsledky zpracování síťového provozu. Vzhledem ke specifikům síťového provozu nemusí být stávající správy vhodné pro správu cache toků. Disertační práce se proto zabývá automatizovaným vývojem správy cache na základě reálného provozu dané sítě. Automatizace vývoje správy cache toků je realizována pomocí genetického algoritmu. Genetický algoritmus vyvíjí nová řešení a hodnotí je simulací nad vzorkem provozu z různých sítí. Navržený postup je ověřen na vývoji správ pro dva problémy. Prvním problémem je vývoj správy, která bude vykazovat celkově nízký počet výpadků stavů z cache toků. Druhým problémem je vývoj správy, která bude vykazovat velmi nízký počet výpadků u velkých toků. Optimalizace zakódování správy a experimenty s parametry genetického algoritmu ukázují, že je možné nalézt správy cache toků, které jsou optimalizované pro specifika daného nasazení. Nově vyvinuté správy poskytují lepší výsledky než ostatní testované správy. Z hlediska snížení celkového počtu výpadků je vyvinuta správa, která snižuje počet výpadků na konkrétní datové sadě až o deset procent vůči nejlepší porovnávané správě. Z pohledu snížení počtu výpadků u velkých toků je dosaženo vyvinutou správou až dvojnásobného snížení výpadků. Většina velkých toků (více než 90%) nezaznamenala při použití vyvinuté správy dokonce ani jeden výpadek. Rovněž během záplav nových toků, které se v síťovém provozu vyskytují v souvislosti se skenováním sítí a útoky, se ukazují velmi dobré vlastnosti vyvinuté správy. V rámci práce je rovněž navrženo rozšíření správy o využití doplňkové informace ze záhlaví příchozích paketů. Výsledky ukazují, že kombinací této informace lze počet výpadků u správ dále snižovat.
|
|
Efektivní využití potenciálu bilingvního prostředí
HOVORKOVÁ, Eva
Disertační práce s názvem "Efektivní využití potenciálu bilingvního prostředí" je zaměřena na zmapování jak správných, tak špatných postupů při bilingvní výchově. Téma bilingvismu je v současné době velmi aktuální. V souvislosti s rostoucí globalizací společnosti je kladen stále větší důraz na výuku cizích jazyků. Lidé žijící ve smíšeném manželství však často nemají představu, jak své děti vychovávat a dopouštějí se mnohých chybných kroků, které později není možné napravit. Teoretická část podává přehled o bilingvismu, jeho rozdělení, typech a způsobech nabytí. Empirická část teorii prakticky demonstruje na různých příkladech. V rámci kvalitativního výzkumu bylo zpracováno 42 případových studií, které zachycují typické i netypické bilingvní respondenty. Výsledky výzkumu jsou porovnány s fakty uvedenými v odborné literatuře. Cílem disertační práce je podat přehled úspěšných i neúspěšných postupů a upozornit na ty, při kterých je potenciálu bilingvního prostředí využito co nejlépe. Současně také ukazuje, čemu se při bilingvní výchově vyhnout.
|
|
Prevence vzniku patologické události syndromu vyhoření (na příkladu zaměstnavatele)
BLAHOVÁ, Nela
Tato bakalářská práce je zaměřena na problematiku syndromu vyhoření, který je v současnosti velmi diskutovaným a častým problémem. Míra pracovního stresu bude vyšetřována na vybraných skupinách personálu firmy COOP družstvo HB. Cílem mé práce je porovnání, která ze skupin zaměstnanců je ohrožena vznikem syndromu vyhoření nejvíce. Práce je zaměřena na ekonomické aspekty problematiky, které se odráží převážně v lidském kapitálu. K dosažení cíle práce je využito kvantitativního výzkumu, konkrétně dotazníkového šetření. Dle zjištěných dat je poté aplikována analytická metoda hodnocení práce, která vychází z jednoho ze základních odvětví problematiky řízení lidských zdrojů. Aplikace této metody bude zároveň preventivním doporučením pro sledovanou firmu.
|
host ::
