|
|
GPU-accelerated Mahalanobis-average hierarchical clustering
Šmelko, Adam ; Kratochvíl, Miroslav (vedoucí práce) ; Hric, Jan (oponent)
Hierarchické klastrovacie algoritmy sú bežnými nástromi na zjednodušenie, skúmanie a analýzu datasetov v mnohých oblastiach výskumu. Pre prietokovú cytometriu bol navrhnutý špecifický variant aglomeračného zhlukovania, ktorý využíva klastrovanie založené na Mahalanobisovskej vzdialenosti, aby sa dosiahli výsledky, ktoré sa pre danú doménu lepšie hodia. Uplatniteľnosť tohto klastrovacieho algoritmu je v súčasnosti obmedzená jeho pomerne vysokou výpočtovou náročnosťou, ktorá mu neumožňuje škálovať bežné cytometrické datasety. Táto práca popisuje špecializovanú, na GPU- zrýchlenú verziu hierarchického klastrovania založeného na Mahalanobisovskej vzdialenosti, ktorá zlepšuje výkon algoritmu o niekoľko rádov, čo mu umožňuje počítať oveľa väčšie datasety. Práca poskytuje prehľad súčasných hierarchických klastrovacích algoritmov a podrobne popisuje implementáciu algoritmu na GPU. Výsledok sa porovnáva s verejne dostupnými vysokorozmernými údajmi z hmotnostnej cytometrie.
|
|
|
Firmware for CzechLight optical measurement and calibration device
Oboňová, Ivona ; Kratochvíl, Miroslav (vedoucí práce) ; Aschenbrenner, Vojtěch (oponent)
Cieľom tejto práce je implementovať firmvér pre Opticko meriacie a kalibračné zariadenie, ktoré bolo navrhnuté a vytvorené v CESNETu. Účelom tohto zariadenia je zjednodušiť kalibráciu pre rôzne opticko-vláknové sieťové zariadenia, používané v CESNET infraštruktúre. Práca obsahuje prehľad internej štruktúry a komunikačného rozhrania, ktoré je neskôr použité pre dizajn a implentáciu firmvéru. Výsledky sú predvedené na reálnom hardvéri spustením merania na existujúcich komponentách. Vyprodukovaný firmvér bude slúžiť ako podklad pre vývoj komplikovanejších zariadení v CESNETu.
|
|
|
Predicting novel drug-target interactions via deep learning techniques
Frey, Adam ; Peška, Ladislav (vedoucí práce) ; Kratochvíl, Miroslav (oponent)
Adam Frey Záměrem této práce bylo vyvinout model strojového učenı́ pro predikci in- terakcı́ mezi léky a bı́lkovinami v těle. Inspirována předchozı́mi metodami zaměřila se práce hlavně na metody typu "collaborative filtering" a hlubokého učenı́. Cı́lem bylo překonánı́ předchozı́ch modelů. Tento cı́l byl dosažen po- mocı́ série vylepšenı́ základnı́ho algoritmu faktorizace latentnich matic na rele- vantnı́m datasetu. Malé množstvı́ dat se aktuálně jevı́ jako bariéra pro využitı́ vı́ce sofistikovaných metod hlubokého učenı́. Hybridnı́ přistupy doporučovacı́ch systémů kombinujı́cı́ vı́cero typů dat se zdajı́ jako logický dalšı́ krok.
|
|
|
Heuristiky pro cesty v mapách
Kudláčková, Lada ; Mareš, Martin (vedoucí práce) ; Kratochvíl, Miroslav (oponent)
Obsahem práce je popis heuristických postupů, které slouží pro hledání nejkratších cest v grafech, a ověření jejich účinnosti na skutečných dat- ech. Věnuje se heuristikám pro Dijkstrův algoritmus, a to především algoritmu A*, který využívá dolní odhad na vzdálenost do cíle. Heuristiky jsou implemen- továny a testovány na silniční síti České republiky. 1
|
|
|
Procedural Content Generation for Video Games using Open Data
Tuncel, Merve ; Gemrot, Jakub (vedoucí práce) ; Kratochvíl, Miroslav (oponent)
Games get boring when they start repeating themselves and do not offer players new content. Procedural content generation (PCG) is increasingly used to generate this content. PCG-based game design decreases the need to have a human designer or a writer to generate the content. Algorithmic creation of game content can augment the creativity of human designers and this makes it possible small so-called indie teams to create the content for their game without the big resources. In this work, the field of PCG is introduced. Application of PCG is shown through a mobile game implementation. The implementation details of the mobile game Rush Hour will be presented that makes use of Foursquare, Twitter and Mapbox APIs, which eases the content creation using open data as the input of PCG.
|
|
|
Implementation of a tone mapping operator for scotopic viewing conditions
Safko, Martin ; Wilkie, Alexander (vedoucí práce) ; Kratochvíl, Miroslav (oponent)
Výroba fotiek a filmov zachytávajúca nočnú scenériu, ktorá vyzerá prirodzene, je dlhotrvajúci problém od vzniku fotoaparátu. Pre vytvorenie snímku je potrebné mať dostatok svetla, ktoré v senzore fotoaparátu vytvorí merateľnú veličinu. Kvôly tomu, fotenie v noci nebolo možné kým neboli senzory dosť citlivé, avšak aj potom fotky stále nevyzerali realisticky. Filmový priemysel vyriešil tento problém manuálnou korekciou farieb v postprodukcii. Naim- plementovali sme algoritmus z článku publikovaného v SIGGRAPH 2011, ktorý je schopný na spektrálnych obrazoch tento problém vyriešiť konzis- tentne a vierohodne a rozšírili sme ho o techniku použitú z INRIA článku. 1
|
|
|
High-performance inverted index database
Javorský, Dávid ; Kratochvíl, Miroslav (vedoucí práce) ; Peška, Ladislav (oponent)
Cieľom práce je implementovať databázu invertovaných indexov, ktorá poskytuje zlepšenie v spracovaní netextových dát, čo je obzvlášť prínosné v niekoľkých oblastiach výskumu. Hlavné dátové štruktúry databázy sú navrhnuté tak, aby boli cache-oblivious a súčasne redukovali veľkosť ukladaných dát. Táto práca zahŕňa prehľad bežných metód, ktoré invertované indexy implementujú, a opisuje príbuzné štruktúry vo vhodnom cache modeli. To vedie k zlepšeniu kompresie a podobnému výkonu ako majú aktuálne dostupné, vysoko výkonné databázy. Meranie vykonané na chemicko-informatických dátach ukázalo, že software je použiteľný ako okamžitá účinná náhrada back-endov špeciálnych molekulových databáz.
|
|
|
iOS emulator for Windows
Joneš, Jan ; Kratochvíl, Miroslav (vedoucí práce) ; Kofroň, Jan (oponent)
Cílem této práce je vytvořit program pro Windows, který bere aplikaci zkompilovanou pro iOS a emuluje ji. Přitom emuluje strojový kód pouze dané aplikace, naproti tomu funkcionalita původně poskytovaná iOS je přeložena na ekvivalentní funkcionalitu dostupnou ve Windows. Díky tomu emulovaná aplikace disponuje uživatelským rozhraním a chováním, které jsou přirozené pro cílovou platformu. V čase kompilace je generován vlastní strojový kód, který podporuje zmíněný překlad za běhu. Tato práce také popisuje vlast- nosti iOS, které emulátor potřebuje napodobovat, a diskutuje různé přístupy k vývoji pro více platforem. 1
|
|
|
Traffic sign classification by deep learning
Harmanec, Adam ; Blažek, Jan (vedoucí práce) ; Kratochvíl, Miroslav (oponent)
Klasifikace dopravních značek je zkoumána již řadu letu a bylo dosáhnuto velmi dobrých výsledků. My předkládáme analýzu používaných datasetů jako velmi omezených na použití v reálných situacích. V této tezi analyzujeme dostupné datasety a jejich sloučením a rozšířením o nová data vytvoříme robustnější a obsáhlejší dataset použitelný v České republice. Následně navrhneme architekturu konvoluční neuronové sítě a spolu s několika technikami předzpracování ji otestujeme na novém datasetu dosahujíc přesnosti přes 99%.
|
|
|
OCR for tabular data
Tódová, Lucia ; Kratochvíl, Miroslav (vedoucí práce) ; Šefl, Vít (oponent)
Rozpoznávanie tabuliek je dôležitým nástrojom pre digitalizáciu tabu- ľkových dokumentov, ktoré sa bežne využívajú v oblastiach administratívy, bankovníctva a vzdelávania. Cieľom práce je za pomoci existujúceho soft- véru na optické rozpoznávanie znakov (OCR) implementovať nový algoritmus na rozpoznávanie tabuliek pre zjednodušenie digitalizácie rôznorodých doku- mentov. V porovnaní s dnešnými open-source softvérmi dosahuje výsledný algoritmus porovnateľné alebo lepšie výsledky. Práca navyše dokumentuje rôzne implementácie OCR a meria vplyv kvality predspracovania obrázku na rozpoznávanie tabuliek.
|
host ::
RSS.