Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 132 záznamů.  začátekpředchozí31 - 40dalšíkonec  přejít na záznam: Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Řešení optimalizačních úloh algoritmy PSO
González, Marek ; Rozman, Jaroslav (oponent) ; Zbořil, František (vedoucí práce)
Práce se zabývá popisem algoritmu particle swarm optimization (PSO) a demonstrací jeho činnosti na vybraných optimalizačních úlohách. PSO byl převážně navržen pro spojitou optimalizaci a řadí se mezi algoritmy hromadné inteligence. Práce obsahuje úvod do problematiky optimalizace a teoretický popis algoritmu. Po teoretické části následuje část praktická, která se věnuje implementaci algoritmu a hledání vhodného nastavení jeho parametrů. Řešené úlohy jsou shlukování, problém obchodního cestujícího a hledání minima vícerozměrných funkcí.
Automatické třídění fotografií podle obsahu
Veľas, Martin ; Řezníček, Ivo (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá automatickou kategorizací fotografií podle obrazového obsahu. Cílem práce bylo experimentovat s pokročilými technikami reprezentace obrazu a vytvoření klasifikátoru, který je schopen zpracovat s dostatečnou přesnosí a rychlostí velkou sadu obrazových dat. Základní řešení s využitím vizuálních slovníků je obohaceno o dělení obrazu na části se samostatným zpracováním, využití barevných příznaků pro popis obrazu, měkké přiřazení vizuálních slov k extrahovaným příznakovým vektorům a využití segmentace při budování vizuálního slovníku. Pro dosažní efektivity klasifikátoru jsou využity lineární SVM s explicitním vložením dat. Závěr práce je věnován experimentům se zmíněnými technikami a vyhodnocování výsledků kategorizace při jejich použití.
Systém pro analýzu biatlonových statistik
Zeman, Ondřej ; Burgetová, Ivana (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
Cílem této práce je vytvořit webovou aplikaci, která stáhne biatlonová data a statistiky a využije techniky pro získání znalostí z dat pro získání zajímavých a neobvyklých informací. V rámci práce jsou řešeny deskriptivní i prediktivní dolovací úlohy. Shlukovací algoritmy byly využity pro deskriptivní dolovací úlohy a pro nalezení vzorů v běžeckých a střeleckých statistikách. Predikce výsledků závodů je vyřešena pomocí vícenásobné lineární regrese. Aplikace je implementována v jazyce Python. Výsledná webová aplikace je dostupná na adrese https://analysisofbiathlonstatistics.herokuapp.com.
Extrakce a klasifikace síňové aktivity z intrakardiálních elektrogramů
Martinů, Žaneta ; Novotná, Petra (oponent) ; Hejč, Jakub (vedoucí práce)
Cílem této práce je seznámit čtenáře s arytmogenezí supraventrikulárních tachykardií zaměřenou na projevy v intrakardiálních záznamech. Dále semestrální práce pojednává o základních metodách analýzy elektrokardiografických signálů. Praktická část obsahuje extrakci síňové aktivity a klasifikaci síňového rytmu s možností implementace těchto metod v prostředí MATLAB. Z vhodně předzpracovaných dat je extrahována síňová aktivita. Na extrakci síňové aktivity navazuje klasifikace síňového rytmu pomocí metody K–means.
Author Disambiguation in the Domain of Scholarly Literature
Krygielová, Magdaléna ; Kolář, Dušan (oponent) ; Burget, Radek (vedoucí práce)
In this project I address the issue of author disambiguation in scholarly literature. This research area finds its use mainly in search engines for scholarly literature, aggregators, etc. The name ambiguity causes problems mainly in citation analysis or analysing of author impact. This project discusses an issue of finding the correct number of distinct authors.  It also discusses a potential use of APIs of existing systems. As a part of this project, a method for author disambiguation in a digital library has been designed. The designed method has been implemented and evaluated in the context of the CORE system.
Optické rozpoznání textu v obrázcích
Kadlic, Pavel ; Mlích, Jozef (oponent) ; Chmelař, Petr (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zaměřuje na detekci, lokalizaci, sledování a extrakci textu v obrázcích a videu. Jsou v ní popsány algoritmy vedoucí k dosažení optického rozpoznání textu. Práce se zabývá také implementací algoritmů, výběrem vhodného vzorku testovacích dat a jeho vyhodnocením.
Integrace, vizualizace a dolování z dat zemí světa
Dušek, Vladimír ; Rychlý, Marek (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá využitím otevřených dat o zemích celého světa, zejména dat v oblasti pokroku a kvality života. Cílem bylo navrhnout a implementovat webovou aplikaci pro prezentaci těchto dat a dále využít získaná data pro dolování znalostí. Integrace a zpracování dat z otevřených datových zdrojů byly realizovány pomocí platformy Apache Airflow. K vytvoření API byl využit Python framework FastAPI a k implementaci webové aplikace JavaScript knihovna ReactJS. V aplikaci jsou indikátory rozděleny do kategorií. Každý z nich lze zobrazit pro různé skupiny zemí, pro různá časová období a v několika vizualizacích. Z oblasti dolování znalostí bylo provedeno shlukování zemí na základě skupiny indikátorů a predikce budoucího vývoje vybraných indikátorů pomocí regresní analýzy. Výsledná aplikace je dostupná na adrese jakjsmenatom.cz.
Demonstrační úloha na učení bez učitele
Slezák, Milan ; Sáblík, Václav (oponent) ; Honzík, Petr (vedoucí práce)
Bakalářská práce představuje použití „učení bez učitele“ a prezentuje možnosti shlukové analýzy. Součástí této práce je demonstrační program "Učení bez učitele". Tento program je vytvořen jako školní učební pomůcka. Obsahuje několik vstupních databází s různým rozložením dat. Na jejich základě je možné názorně vysvětlit základní principy shlukové analýzy a rozdíly mezi hierarchickým shlukováním a nehierarchickým shlukováním.
Metody shlukové analýzy v matematických programech
Starý, Josef ; Karpíšek, Zdeněk (oponent) ; Žák, Libor (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zaměřuje na metody shlukové analýzy v matematických programech. Jejím cílem je popsat základní shlukovací metody, popsat způsob jejich implementace v matematických programech, metody pak použít ke shlukování připravených dat a porovnat funkčnost zvolených programů.
Modul pro shlukovou analýzu systému pro dolování z dat
Hlosta, Martin ; Burgetová, Ivana (oponent) ; Zendulka, Jaroslav (vedoucí práce)
Tato diplomová práce pojednává o tvorbě shlukovacího modulu k vyvíjenému dolovacímu systému DataMiner na FIT VUT v Brně. V dolovacím systému chyběl modul pro shlukovou analýzu. Hlavním cílem práce bylo proto rozšířit systém o algoritmy shlukové analýzy. Společně se mnou na modulu pracoval Pavel Riedl. S ním jsme vytvořili společnou část pro všechny algoritmy tak, aby bylo možné systém snadno rozšířit o další shlukovací algoritmy. Sám jsem systém rozšířil o algoritmy založené na hustotě DBSCAN, OPTICS a DENCLUE. Ty byly implementovány a jejich funkčnost ověřena na vhodném vzorku dat.

Národní úložiště šedé literatury : Nalezeno 132 záznamů.   začátekpředchozí31 - 40dalšíkonec  přejít na záznam:
Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.