| |
|
Vliv sněhové pokrývky na odtok během dešťových srážek.
Juras, Roman ; Máca, Petr (vedoucí práce) ; Ladislav , Ladislav (oponent)
V zimním období, kdy leží na povodí sněhová pokrývka, stále přibývá výskytu dešťových srážek. Déšť dopadající na sníh (ROS) má často za následek vznik povodní a mokrých lavin. Predikce vlivu ROS záleží především na lepším pochopení mechanismů vzniku a složení odtoku ze sněhové pokrývky. Spojení simulace deště na sněhovou pokrývku a využití stopovačů bylo testováno jako vhodný nástroj pro tento účel. Celkem bylo provedeno 18 experimentů na sněhovou pokrývku s různými počátečními vlastnostmi v horských podmínkách střední a západní Evropy.
Pro určení charakteru proudění bylo použito barvivo brilliant blue (FCF), pomocí kterého je možné vizualizovat preferenční cesty, ale i určit rozhraní dvou vrstev o různých hydraulických vlastnostech. Zastoupení jednotlivých složek odtékající vody na výtoku bylo stanoveno pomocí metody separace hydrogramu, která poskytuje dobré výsledky s přijatelnou nejistotou. Z technických důvodů nebylo možné obě metody použít současně během jednoho experimentu, i když by to ještě více rozšířilo znalosti o dynamice proudění dešťové vody ve sněhové pokrývce. Množství tavné vody bylo vypočteno pomocí rovnice energetické bilance. Použití této rovnice je poměrně přesné, ale zároveň náročné na vstupy. Z toho důvodu bylo tání vypočteno pouze u jednoho experimentu.
Rychlost vzniku odtoku roste v první řadě intenzitou srážky. Počáteční vlastnosti sněhové pokrývky, jako hustota a vlhkost, ovlivňují rychlost vzniku odtoku až druhotně. Na druhou stranu při stejné intenzitě srážky vykazovala nevyzrálá sněhová pokrývka s malou hustotou rychlejší hydrologickou odpověď, než vyzrálá pokrývka s větší hustotou. Velikost odtoku je závislá, především na počátečním nasycení. Vyzrálá sněhová pokrývka s vyšším počátečním nasycení generovala vyšší celkový odtok, kde dešťová voda přispívala maximálně z 50ti %. Proti tomu protekla dešťová voda nevyzrálou sněhovou pokrývkou poměrně rychle a do odtoku se propagovala přibližně z 80ti %.
Pro predikci odtoku během ROS byla použita Richardsova rovnice v rámci modelu SNOWPACK. Tento model byl upraven tak, že byla sněhová matrice rozdělena pro lepší simulaci preferenčního proudění. Tento přístup přinesl zlepšení výsledků oproti klasickému přístupu, kdy se uvažuje pouze matricové proudění.
|
|
Manažerské dovednosti
Červinková, Barbora ; Kříž, Josef (vedoucí práce) ; Zdeněk, Zdeněk (oponent)
Teoretická východiska v této práci vysvětlují pojmy blízce související s managementem a manažerskými dovednostmi. Úvodní část se týká přiblížení samotného pojmu manažer a management, dále jsou rozepsány manažerské funkce, které jsou souvisle rozvity do popisu dalších schopností, jako jsou komunikace, stanovování cílů, kompetence i koučování. Stěžejním bodem je přiblížení pojmů soft a hard dovednosti, které by manažeři měli vlastnit, anebo kterým by se měli v průběhu své praxi naučit. Jen díky správnému ovládání obou těchto skupin dovedností lze docílit kvalitního vedení organizace. Pro zřetelnější vysvětlení je v části manažerských dovedností obsažen grafický náhled, který přibližuje rozdělení dovedností. V druhé části práce, tedy praktické části, je popsána situace s dosavadními dovednostmi manažerů ve zvolené společnosti. Díky dotazníku je možné změřit současnou úroveň získaných dovedností manažerů na třech úrovních a dále lze vyhodnotit, jaký je zájem o zvyšování jednotlivých dovedností, anebo zda se manažeři cítí dostatečně kvalifikování na výkon své pracovní pozice.
|
|
Vliv lučního managementu na migrační chování vybraných druhů motýlů
Bubová, Terezie ; Langrová, Iva (vedoucí práce) ; Farkač, Jan (oponent)
Migrace jsou klíčovým procesem a jednou ze základních biologických vlastností, které umožňují ohroženým druhům motýlů přežít ve fragmentovaných krajinách. V posledních desetiletích ubývají přirozená stanoviště pro motýly vlivem intenzivního zemědělství, průmyslu či urbanizace. Vhodné lokality jsou přeměněny na zemědělské plochy či zastavěny. Cílem disertační práce bylo vytvoření kompromisního řešení obhospodařování luk, tak aby byla možnost jejich komerčního využití a přesto bylo umožněno přežití vzácných lučních organismů. Hlavní myšlenka spočívala v cíleném působení na emigrační chování motýlů s cílem přesídlení populace v době letu imag na potencionálně vhodné stanoviště. Možnost cíleně manipulovat s emigracemi motýlů by znamenalo zásadní průlom v jejich ochraně.
Studovanými druhy byli ohrožení modrásci Phengaris nausithous (Bergsträsser, 1779) a Phengaris teleius (Bergsträsser, 1779), kteří jsou stěžejními druhy pro ochranu Evropských motýlů na otevřených loukách. Výzkum probíhal na lokalitě Dolní Labe v České republice v letových sezónách 2013 až 2015. Na lokalitě bylo sledováno 17 ploch. V těchto letech byla uprostřed letové sezóny záměrně pokosena zvolená plocha. Před a po pokosení plochy byly podrobně monitorovány emigrace metodou mark-release-recapture. Výsledky populačních a migračních charakteristik byly vypočteny pomocí programu MARK 8.1. Vliv kosení na vyvolání emigrace byl zpracován v programu Statistica 13, prostřednictvím porovnání výsledků emigrací před a po pokosení plochy.
Zvolené hypotézy vycházely z předpokladu, že ztráta zdrojů po pokosení louky zvýší emigrační aktivitu imag, čehož lze dosáhnout vhodným načasováním seče. Ve třech sledovaných letových sezónách došlo k navýšení emigrací po aplikování managementového zákroku pouze v letové sezóně 2015 u obou druhů. Statistické zpracování však ukázalo, že tento nárůst nemá průkazný vliv na efekt nárůstu emigrací po pokosení. Potvrzená byla hypotéza předpokládající kolonizaci nejblíže dostupných ploch po pokosení.
Vliv cíleného ovlivnění emigrací prostřednictvím managementových zákroků nebyl prokázán. Důležité zjištění však vyplynulo při současném sledování velikosti populace na kosené ploše. Kosení uprostřed letové sezóny působí na larvální mortalitu a ztrátu zdrojů. I přesto tyto známe argumenty, jsme z důvodu dlouhodobé znalosti lokality, aplikovali kosení na jedné z ploch. V průběhu tří letových sezón došlo na této ploše ke snížení skutečné velikosti populace. Snížení se neprojevilo na velikosti celkové populace. Razantní pokles byl zaznamenán u P. nausithous. U druhu P. teleius bylo snížení skutečné velikosti populace velmi nízké, tudíž se s podmínkami seče uprostřed letové sezóny dokázal vyrovnat lépe. V případě našeho výzkumu vyplývá jasný závěr o potřebě nastolení vhodných managementových zákroků pro ohrožené druhy motýlů. Ty se týkají hlavně nutnosti snížení kosení luk uprostřed letu imag a upravení režimů dle potřeb motýlů pro jejich ochranu.
|
|
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.
|
|
Retargetable Analysis of Machine Code
Křoustek, Jakub ; Janoušek, Jan (oponent) ; Návrat,, Pavol (oponent) ; Kolář, Dušan (vedoucí práce)
Program analysis is a computer-science methodology whose task is to analyse the behavior of a given program. The methods of program analysis can also be used in other methodologies such as reverse engineering, re-engineering, code migration, etc. In this thesis, we focus on program analysis of a machine-code and we address the limitations of a nowadays approaches by proposing novel methods of a fast and accurate retargetable analysis (i.e. they are designed to be independent of a particular target platform). We focus on two types of analysis - dynamic analysis (i.e. run-time analysis) and static analysis (i.e. analysing application without its execution). The contribution of this thesis within the dynamic analysis lays in the extension and enhancement of existing methods and their implementation as a retargetable debugger and two types of a retargetable translated simulator. Within the static analysis, we present a concept and implementation of a retargetable decompiler that performs a program transformation from a machine code into a human-readable form of representation. All of these tools are based on several novel methods defined by the author. According to our experimental results and users feed-back, all of the proposed tools are at least fully competitive to existing solutions, while outperforming these solutions in several ways.
|
|
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 %.
|
|
Subspace Modeling of Prosodic Features for Speaker Verification
Kockmann, Marcel ; Kenny, Patrick (oponent) ; Nöth, Elmar (oponent) ; Černocký, Jan (vedoucí práce)
The thesis investigates into speaker verification by means of prosodic features. This includes an appropriate representation of speech by measurements of pitch, energy and duration of speech sounds. Two diverse parameterization methods are investigated: the first leads to a low-dimensional well-defined set, the second to a large-scale set of heterogeneous prosodic features. The first part of this work concentrates on the development of so called prosodic contour features. Different modeling techniques are developed and investigated, with a special focus on subspace modeling. The second part focuses on a novel subspace modeling technique for the heterogeneous large-scale prosodic features. The model is theoretically derived and experimentally evaluated on official NIST Speaker Recognition Evaluation tasks. Huge improvements over the current state-of-the-art in prosodic speaker verification were obtained. Eventually, a novel fusion method is presented to elegantly combine the two diverse prosodic systems. This technique can also be used to fuse the higher-level systems with a high-performing cepstral system, leading to further significant improvements.
|
|
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.
|
|
Optimization of Gaussian Mixture Subspace Models and Related Scoring Algorithms in Speaker Verification
Glembek, Ondřej ; Brummer, Niko (oponent) ; Campbell,, William (oponent) ; Burget, Lukáš (vedoucí práce)
This thesis deals with Gaussian Mixture Subspace Modeling in automatic speaker recognition. The thesis consists of three parts. In the first part, Joint Factor Analysis (JFA) scoring methods are studied. The methods differ mainly in how they deal with the channel of the tested utterance. The general JFA likelihood function is investigated and the methods are compared both in terms of accuracy and speed. It was found that linear approximation of the log-likelihood function gives comparable results to the full log-likelihood evaluation while simplyfing the formula and dramatically reducing the computation speed. In the second part, i-vector extraction is studied and two simplification methods are proposed. The motivation for this part was to allow for using the state-of-the-art technique on small scale devices and to setup a simple discriminative-training system. It is shown that, for long utterances, while sacrificing the accuracy, we can get very fast and compact i-vector systems. On a short-utterance(5-second) task, the results of the simplified systems are comparable to the full i-vector extraction. The third part deals with discriminative training in automatic speaker recognition. Previous work in the field is summarized and---based on the knowledge from the earlier chapters of this work---discriminative training of the i-vector extractor parameters is proposed. It is shown that discriminative re-training of the i-vector extractor can improve the system if the initial estimation is computed using the generative approach.
|
host ::
