|
|
Napovídač textu pomocí neuronové sítě v prohlížeči
Kubík, Ján Jakub ; Zemčík, Pavel (oponent) ; Kolář, Martin (vedoucí práce)
Cieľom tejto práce je vytvoriť a natrénovať neurónovú sieť, ktorá sa následne bude používať v internetovom prehliadači pre napovedanie sekvencií anglických slov v priebehu písania textu používateľom. Zámerom je zjednodušenie písania častých slovných obratov. Zvolený problém je vyriešený pomocou rekurentnej neurónovej siete schopnej predpovedať textové sekvencie zo vstupného textu. Natrénovaná neurónová sieť je použitá v rozšírení pre prehliadač Google Chrome. Na základe normalizovaného výstupu neurónovej siete, následného výberu tokenov pomocou samplovacieho dekódovacieho algoritmu a ich spájaním je rozšírenie schopné generovať sekvencie anglických slov, ktoré sú zobrazované používateľovi ako navrhovaný text. Výsledná neurónová sieť je optimalizovaná pomocou výberu vhodného počtu rekurentných vrstiev a neurónov v jednotlivých vrstvách, stratovej funkcie a počtu trénovacích epôch. Prínosom tejto práce je použitie neurónovej siete na predpovedanie sekvencií anglických slov v prehliadači, ktoré zjednodušuje menej zdatným používateľom každodennú prácu s písaním textu na internete.
|
|
|
Řízení likvidity ve vybraném podniku
Kubík, Jakub
Kubík, J. Řízení likvidity ve vybraném podniku Bakalářská práce, Brno: Mendelova univerzita, 2023. Bakalářská práce se soustředí na zkoumání finanční analýzy a řízení likvidity ve vybrané společnosti v letech 2017 až 2021. Hodnocení výkonnosti společnosti je prováděno prostřednictvím finanční analýzy a jí odpovídajících ukazatelů. Po ukončení analýzy jsou navrženy návrhy na zlepšení blahobytu společnosti.
|
|
|
An Empirical Evaluation of Selfish Mining Strategies on Various Blockchains
Kubík, Ján Jakub ; Košťál,, Kristián (oponent) ; Homoliak, Ivan (vedoucí práce)
The aim of this thesis is to enhance blockchain security by deepening the understanding of selfish mining attacks across various consensus protocols. Previous research was mainly focused on single protocols with one attacker, and limited studies have been conducted on multiple attackers in the Nakamoto consensus protocol. To address this gap, a discrete, static, stochastic simulation framework was developed to analyze selfish mining with multiple attackers in diverse consensus protocols, including Nakamoto, Subchain, and Strongchain. Through the use of this framework, the thresholds for successful selfish mining on Nakamoto were replicated, the Strongchain thresholds were verified, and a new threshold for two attackers in Strongchain was discovered. In the case of Subchain, independent, selfish mining on weak and strong blocks was investigated, revealing profitability in strong blocks with slightly higher thresholds than Nakamoto. The main contribution of this thesis lies in the development of a framework with verified thresholds and the exploration of selfish mining for the studied protocols, which can be easily extended for new consensus protocols, thereby enabling researchers to evaluate a protocol's resilience against selfish mining attacks.
|
|
|
Napovídač textu pomocí neuronové sítě v prohlížeči
Kubík, Ján Jakub ; Zemčík, Pavel (oponent) ; Kolář, Martin (vedoucí práce)
Cieľom tejto práce je vytvoriť a natrénovať neurónovú sieť, ktorá sa následne bude používať v internetovom prehliadači pre napovedanie sekvencií anglických slov v priebehu písania textu používateľom. Zámerom je zjednodušenie písania častých slovných obratov. Zvolený problém je vyriešený pomocou rekurentnej neurónovej siete schopnej predpovedať textové sekvencie zo vstupného textu. Natrénovaná neurónová sieť je použitá v rozšírení pre prehliadač Google Chrome. Na základe normalizovaného výstupu neurónovej siete, následného výberu tokenov pomocou samplovacieho dekódovacieho algoritmu a ich spájaním je rozšírenie schopné generovať sekvencie anglických slov, ktoré sú zobrazované používateľovi ako navrhovaný text. Výsledná neurónová sieť je optimalizovaná pomocou výberu vhodného počtu rekurentných vrstiev a neurónov v jednotlivých vrstvách, stratovej funkcie a počtu trénovacích epôch. Prínosom tejto práce je použitie neurónovej siete na predpovedanie sekvencií anglických slov v prehliadači, ktoré zjednodušuje menej zdatným používateľom každodennú prácu s písaním textu na internete.
|
host ::
RSS.