|
| |
|
|
Monitoring zdravotního stavu lesa v České republice: Ročenka programu ICP Forests - Data 2003
Boháčová, Ludmila ; Uhlířová, Hana ; Lomský, Bohumír ; Buriánek, V. ; Damašková, J. ; Fabiánek, P. ; Fadrhonsová, V. ; Hejdová, J. ; Novotný, R. ; Neumann, L. ; Šrámek, V.
V ročence jsou uvedeny metody hodnocení a výsledky získané při hodnocení stavu lesa na plochách úrovně I i úrovně II.
Plný text:  PDF
|
|
|
Monitoring zdravotního stavu lesa v České republice: Ročenka programu Forest Focus – Data 2004
Boháčová, Ludmila ; Uhlířová, Hana ; Šrámek, Vít ; Buriánek, V. ; Fabiánek, P. ; Hejdová, J. ; Kapitola, P. ; Lachmanová, Z. ; Lomský, B. ; Neumann, L. ; Novotný, R.
V ročence jsou uvedeny metody hodnocení a výsledky získané při hodnocení stavu lesa na plochách systematické sítě a plochách intenzivního monitoringu (úrovně I a úrovně II).
Plný text: PDF
|
|
| |
|
|
Zvířecí hrdina v literárrních textech využitelných ve výuce
Vomastková, Martina ; Brožová, Věra (vedoucí práce) ; Neumann, Lukáš (oponent)
Diplomová práce Zvířecí hrdina v literárních textech využitelných ve výuce se zabývá přírodní tematikou a způsobem pojetí zvířecích protagonistů ve vybraných literárních dílech. V první části je stručně představeno téma pojetí zvířete v kulturním a zejm. literárním kontextu s drobnou odbočkou k etologii jako nauce o chování zvířat. Druhá část práce je zaměřena na literárněteoretickou analýzu textů Rudyarda Kiplinga, Jacka Londona, Vitalije Biankiho a Ceridwen Dovey se zvláštním přihlédnutím k míře antropomorfizace protagonistů a zobrazení přírody. V souvislosti s přírodní tematikou literárních textů a jejich možnému využití ve výuce se práce ve třetí části věnuje také ekonaratologii a jejímu mezioborovému přesahu; na závěr jsou představeny hypotetické návrhy zpracování textů pro didaktické účely. Klíčová slova zvířecí hrdina, antropomorfizace, literatura pro děti a mládež, Rudyard Kipling, Jack London, Vitalij Bianki, Ceridwen Dovey, výchova a vzdělávání, ekonaratologie, didaktický potenciál
|
|
|
Obrazy Židů v díle Vojtěcha Rakouse
Matoušek, Martin ; Mocná, Dagmar (vedoucí práce) ; Neumann, Lukáš (oponent)
Tato bakalářská práce analyzuje a interpretuje literární tvorbu českého spisovatele Vojtěcha Rakouse. Zvláštní pozornost věnuje charakteristice postav, které jsou ztvárněny jakožto židovské. Při literární interpretaci je uplatněno sociologické hledisko. První kapitola definuje židovský lid a pojednává o historii židů na území českých zemí. Zvláštní pozornost věnuje procesu emancipace a asimilace českých židů. Také jsou zde popsány dva hlavní myšlenkové proudy českých židů - českožidovské hnutí a sionismus. Druhá kapitola přináší životopisné informace o Vojtěchu Rakousovi a ukazuje jeho českožidovské myšlenky a názory a vysvětluje jeho vnímání vlastní identity. Třetí kapitola připravuje literárně teoretická východiska pro interpretaci literárních postav. Řeší otázku, co je to literární postava, jakými narativními postupy je tvořena. Zvláště je přihlédnuto k realistické poetice literární postavy. Čtvrtá kapitola analyzuje materiál povídek Vojtěcha Rakouse a interpretuje postavy židů. Židovské postavy jsou v této kapitole roztříděny podle společenských kritérií do následujících literárních typů: židovští manželé, křesťansko-židovští přátelé, žid bohatý, žid chudý, žid východní, žid bývalý, židovský hodnostář, židovský obchodník a židovský zemědělec. Tyto typy vytvářejí obraz židovské společnosti...
|
|
| |
|
| |
|
|
Rozpoznávání znaků z realných scén pomocí neuronových sítí
Fiala, Petr ; Neumann, Lukáš (vedoucí práce) ; Berka, Petr (oponent)
Tato práce se zabývá úlohou rozpoznávání znaků z reálných scén, které je věnována značná pozornost s rozvojem moderních technologií. Cílem studie je k rozpoznávání použít algoritmus, který dosahuje aktuálně nejlepších výsledků na standardních datových sadách. Vybraným modelem je konvoluční síť s deep architekturou, jejíž aplikace na zadanou úlohu nebyla dosud publikována. Implementované řešení navazuje na teoretickou část, která poskytuje ucelený přehled dané problematiky. V praktické části se vyskytují dva typy neuronových sítí: vícevrstvý perceptron a zmíněný model. Z porovnání výsledků těchto dvou typů architektur na první datové sadě vychází výrazně lépe použití komplexní struktury konvoluční sítě. Tento model byl dále ověřen na dvou veřejných datových sadách, které korespondují se zadáním úlohy. Zároveň bylo vyzkoušeno několik modifikací sítě a použití různých úprav vstupních dat s cílem získat optimální řešení v závislosti na struktuře dat. Prezentované řešení dokázalo poskytnout srovnatelnou úspěšnost predikce v porovnání s nejlepšími dosaženými výsledky, při použití syntetických učících vzorů a ověřilo možnost využití této architektury pro danou úlohu. V závěru studie jsou zmíněny možné rozšíření a vylepšení modelu, která by mohla vést k dalšímu snížení klasifikační chyby.
|
|
| |
host ::
RSS.