Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 97 záznamů.  začátekpředchozí87 - 96další  přejít na záznam: Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Detekce síťových anomálií na základě NetFlow dat
Czudek, Marek ; Bartoš, Václav (oponent) ; Kořenek, Jan (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá využitím NetFlow dat v systémech pro detekci narušení nebo anomálií v síťovém provozu.Práce zahrnuje popis způsobů, které se využívají pro sběr dat ze síťě. Rozsáhleji je zde popsán protokol NetFlow. Následně se práce zaměřuje na analýzu a popis různých metod, které se využívají pro detekci anomálií v síťovém provozu, se zhodnocením jejich výhod a nevýhod. Na základě analýzy těchto metod je v další části práce vybrána konkrétní metoda. Následně je provedena analýza datové sady s využitím vybrané metody. Na základě výsledků je navržen algoritmus pro detekci anomálií v reálném čase. Tato konkrétní metoda byla vybrána na základě toho, že je schopna detekovat anomálie v neoznačeném síťovém provozu. V poslední části práce je algoritmus implementován a jsou provedeny experimenty s výslednou aplikací nad reálnými NetFlow daty.
Vyhledávání fotografií v databázi podle příkladu
Dobrotka, Matúš ; Hradiš, Michal (oponent) ; Veľas, Martin (vedoucí práce)
Táto práce se zabývá vyhledáváním fotografií v databázi podle příkladu. Práce byla vytvo\-ře\-na s cílem vyvinout aplikaci, která bude porovnávat různé přístupy vyhledávání fotografií v databázi. Jedná se o základní přístup, který spočívá v detekci klíčových bodů, extrakci lokálních příznaků a tvorbě vizuálního slovníku algoritmem shlukování - k-means. Pomocí vizuálního slovníku je spočítán histogram četnosti výskytu vizuálních slov - Bag of Words (BoW), který reprezentuje fotografii jako celek. Po aplikování vhodné metriky dojde k vyhledání podobných fotografií. Druhý přístup představují hluboké konvoluční neuronové sítě (DCNN), které jsou využity k extrakci příznakových vektorů. Tyto vektory jsou použity na tvorbu vizuálního slovníku, který slouží opět k výpočtu BoW. Postup je pak podobný jako v prvním přístupu. Třetí přístup počítá s extrahovanými vektory z DCNN jako s BoW vektory. Následuje aplikace vhodné metriky a vyhledání podobných fotografií. V závěru práce jsou popsány použity přístupy, uvedeny experimenty a závěrečné vyhodnocení.
Automatická kategorizace fotografií podle obsahu
Němec, Ladislav ; Španěl, Michal (oponent) ; Veľas, Martin (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou klasifikace fotografií podle obsahu. Hlavním cílem práce je implementace aplikace, která je schopná tuto kategorizaci provádět. Řešení se sestává z variabilního systému využívajícího extrakce lokálních příznaků v obraze a vytvoření vizuálního slovníku metodou k-means. Aplikace využívá Bag of Words reprezentace jako globální funkce pro popis každé fotografe. Poslední složkou tohoto systému je klasifikace prováděná na základě Support Vector Machines. V poslední kapitole jsou představeny výsledky experimentování s tímto systémem.
Multiparametric segmentation of MR images
Chovanec, Ján ; Šmirg, Ondřej (oponent) ; Dvořák, Pavel (vedoucí práce)
The aim of the thesis was familiarity of segmentation methods for automatic segmentation of MR images, using multiparametrical display. The theoretical part focuses on the description of methods of segmentation techniques. In the practical part are implemented K-means and level-set method. The methods are tested on the images of the brain obtained by different sequences (T1, T1c, T2, FLAIR). Segmentation methods are implemented in the program MATLAB. Implemented segmentation accuracy is demonstrated on data which there are reports reference results. Evaluation methods is performed using different classifiers decision. The K-means method is tested different metrics and different combinations of the input image. Finally, both methods are compared with one another and visually evaluated against the reference image.
Pokročilá segmentace obrazu pro 3D zobrazení
Baletka, Tomáš ; Fliegel, Karel (oponent) ; Boleček, Libor (vedoucí práce)
Diplomová práce pokročilé segmentace obrazu pro 3D se zabývá segmentací obrazu a anaglyfického 3D zobrazení. V teoretické části diplomové práce byly popsány různé přístupy používané k segmentaci obrazu a úzce související metody zpracování obrazu. V navazující praktické části byla provedena implementace vybraných metod a vytvořena uživatelsky příjemná aplikace. Hlavním cílem programu je identifikace výrazných objektů v obraze. Za účelem segmentace byly implementovány metody založené na metodě k-means, na metody kontur a na růstu ze semínka. Program je vytvořen v prostředí Visual Studio 2008 a napsán v programovacím jazyku C++. Vstupem i výstupem programu je obraz v různých formátech (JPG, BMP, TIFF).
Systémy dálkového měření v energetice
Hudec, Lukáš ; Mlýnek, Petr (oponent) ; Mišurec, Jiří (vedoucí práce)
Práce se zabývá problematikou měření a řízení v energetice. Popisuje úvod do oblasti dálkových odečtů, řízení a popisuje současnou situaci v oboru moderních technologií Smart metering a Smart grids. Je zde rozebrána problematika sběrných sítí a shromažďování dat od velkého počtu měřidel na rozsáhlém území. Pro účely přenosu dat jsou popsány technologie GPRS, PLC, DSL,… Dále jsou v práci uvedeny možnosti zefektivnění komunikace mezi měřidly a sběrnou centrálou. K tomuto je využita oblast hierarchické agregace. Pomocí algoritmu k-means je navržen program pro výpočet počtu koncentrátorů a jejich umístění ve skupině měřidel. Vytvořený program je napsán v programovacím jazyce Java. Obsahuje grafické rozhraní a znázorňuje, jak výpočet probíhá. Pro ověření výsledků z optimalizačního programu je sestaven simulační model v nástroji OPNET Modeler. Ověřené výsledky jsou popsány v závěru práce a lze z nich odvodit, že použitím optimalizačního programu dochází k zefektivnění komunikace mezi měřidly a sběrnou centrálou.
Klasifikační metody analýzy vrstvy nervových vláken na sítnici
Zapletal, Petr ; Kolář, Radim (oponent) ; Odstrčilík, Jan (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá klasifikací vrstvy nervových vláken na sínici. Pro klasifikaci jsou použita data získaná šesti různými metodami texturní analýzy. Každá metoda vypočítá ze vstupních obrazů vektor příznaků, který je pro danou skupinu charakteristický. Vlastní třídění je realizováno třemi algoritmy učení s učitelem a jedním algoritmem učení bez učitele. Jako první je otestován algoritmus Ho-Kashyap. Poté Bayessovský klasifikátor NDDF (Normal Density Discriminant Function) a pro třetí klasifikátor je použita metoda nejbližších sousedů (Nearest Neighbors) k-NN. Jako poslední je zde odzkoušen klasifikátor K-means, který pracuje na principu shlukové analýzy. Pro větší kompaktnost jsou použity tři metody výběru testovacích dat pro algoritmy učení s učitelem. Jsou to „Repeated random subsampling cross validation“, „K-fold cross validation“ a „Leave one out cross validation“. Všechny použité třídící algoritmy jsou nakonec porovnány podle výsledné chyby klasifikace.
Internet coordinating systems
Krajčír, Martin ; Komosný, Dan (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
Network coordinates (NC) system is an efficient mechanism for prediction of Internet distance with limited number of measurement. This work focus on distributed coordinates system which is evaluated by relative error. According to experimental results from simulated application, was created own algorithm to compute network coordinates. Algorithm was tested by using simulated network as well as RTT values from network PlanetLab. Experiments show that clustered nodes achieve positive results of synthetic coordinates with limited connection between nodes. This work propose implementation of own NC system in network with hierarchical aggregation. Created application was placed on research projects web page of the Department of Telecommunications.
Automatizace generování stopslov
Krupník, Jiří
Práce se zabývá automatizací generování stopslov, což je jeden ze způsobů předzpracování textových dokumentů. Zkoumá vliv odstraňování těchto slov na výsledky úloh z oblasti dolování znalostí (klasifikace a shlukování). Prvně je zde popsána problematika dolování znalostí z textových dokumentů, včetně rozboru používaných algoritmů. Detailně jsou zde popsány metody pro vytváření doménově nezávislých seznamů stopslov. Dále jsou prezentovány a diskutovány výsledky implementace metod, kterých bylo dosaženo při testování na kolekci rozsáhlých dokumentů ze zkoumané oblasti.
Optimalizace rozvržení provozu ve firmě Vodárenská akciová společnost a.s.
Urbanová, Zuzana
Diplomová práce se zabývá optimalizací rozvržení provozu ve společnosti Vodárenská akciová společnost, a.s. Cílem práce je stanovení normovaného výkonu provozoven a vyjádření kapacitní rezervy každé z nich. Za pomoci metod shlukové analýzy a teorie grafů jsou navržena doporučení vedoucí k efektivnímu vyčerpání kapacit provozu za využití optimalizace celkového počtu provozoven podniku a následného nového rozdělení regionů. Práce se skládá z teoretické a praktické části. V rámci teoretické části práce jsou popsány hierarchické a nehierarchické shlukové algoritmy, minimální kostra grafu a odvětví vodohospodářství. Praktická část práce řeší optimalizaci rozvržení provozu společnosti. Na základě porovnání výstupů zvolených metod budou podniku navržena konkrétní doporučení podniku.

Národní úložiště šedé literatury : Nalezeno 97 záznamů.   začátekpředchozí87 - 96další  přejít na záznam:
Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.