|
|
Webový editor GPX dat
Hendrych, Petr ; Bartík, Vladimír (oponent) ; Burget, Radek (vedoucí práce)
Cílem této bakalářské práce je vytvoření webového editoru, prostřednictvím kterého bude uživatel moct zobrazit a upravit své zaznamenané trasy ve formátu GPX. U každé trasy může uživatel změnit pozici vybraného bodu, přidat další nebo smazat jednotlivý bod či vybranou skupinu. Klientská strana aplikace je napsána v jazyce Javascript za využití knihovny React. Serverová část je implementována pomocí frameworku Django a modulu GeoDjango. Komunikace mezi jednotlivými částmi zajišťuje Django REST framework. Výsledky této práce umožňují uživatelům jednoduše upravovat své trasy ve webovém prohlížeči.
|
|
|
Vývoj kalkulátoru pro hodnocení zranitelností
Ludes, Adam ; Švikruha, Patrik (oponent) ; Martinásek, Zdeněk (vedoucí práce)
Bakalářská práce se věnuje nově představenému způsobu hodnocení zranitelností, jeho srovnání s nejčastěji používanou metodou Common Vulnerability Scoring System (CVSS), analýze frameworku Vue.js a ostatních technologií použitých při implementaci a samotné implementaci nástroje sloužícímu k představení možností nově navržené metody.
|
|
|
Mobilní aplikace pro rozpoznání leukokorie ze snímku lidského obličeje
Hřebíček, Pavel ; Kodym, Oldřich (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Cílem této práce je návrh a implementace multiplatformní multijazyčné mobilní aplikace pro rozpoznání leukokorie ze snímku lidského obličeje pro platformy iOS a Android. Leukokorie je bělavý svit zornice, který se při použití blesku může na fotografii objevit. Včasnou detekcí tohoto symptomu lze zachránit zrak člověka. Samotná aplikace umožňuje analyzovat fotografii uživatele a detekovat přítomnost leukokorie. Cílem aplikace je tedy analýza očí člověka, od čehož je také odvozen název mobilní aplikace - Eye Check. K vytvoření multiplatformní mobilní aplikace byl použit framework React Native. Pro detekci lidského obličeje a očí byla zvolena knihovna Dlib, pro práci s fotografií pak knihovna OpenCV. Ke klasifikaci očí na případný výskyt leukokorie byla použita konvoluční neuronová síť. Komunikace mezi klientem a serverem je řešena pomocí architektury REST. Výsledkem je mobilní aplikace, která v případě detekce leukokorie uživatele upozorní, že by měl navštívit svého lékaře.
|
|
|
Mobilní systém pro rozpoznání textu na iOS
Bobák, Petr ; Sochor, Jakub (oponent) ; Zemčík, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce dokumentuje postup vývoje moderní klient-server aplikace pro rozpoznání textu na platformě iOS. Čtenář je v úvodu seznámen s obecným principem klient-server modelu, včetně jeho známých architektur, a také s členěním logických vrstev mezi obě strany. Následuje popis současných trendů a používaných technologií vhodných pro tvorbu aplikačního rozhraní webového serveru. Dále jsou diskutovány principy a možnosti rozpoznání textu na straně serveru. V rámci klientské části práce poskytuje základní poznatky o platformě iOS a zmiňuje také některé podstatné koncepty charakteristické pro vývoj iOS aplikací. Vlastní implementace pak klade důraz na možnost obecného použití serverové části tak, aby ji bylo možné integrovat přímo s koncovým klientem, případně i s jiným aplikačním serverem třetí strany. Součástí výstupu práce je také framework pro přímou komunikaci iOS klienta se serverem. Jako příklad použití je implementována demonstrační aplikace pro vyhodnocení aditivních látek z etiket potravin.
|
|
|
Vývoj kalkulátoru pro hodnocení zranitelností v Javascriptu
Škrhák, Pavel ; Fujdiak, Radek (oponent) ; Holasová, Eva (vedoucí práce)
Cílem práce je popsat známé metody hodnocení zranitelností, a provést jejich implementaci do webové aplikace využívající framework Vue.js. Práce popisuje dva systémy hodnocení zranitelností, a to CVSS (Common Vulnerability Scoring System) a OWASP (Open Web Application Security Project) Risk Rating Methodology. Jsou popsány jejich části, metriky a metody samotného výpočtu hodnocení. Následně jsou tyto systémy porovnány a jsou určeny jejich silné a slabé stránky. Práce dále hodnotí některé známe zranitelnosti pomocí těchto dvou metod hodnocení. Práce dále popisuje návrh frontendu a backendu webové aplikace. Pro frontend je využit framework Vue.js, který umožňuje tvorbu dynamických jednostránkových webových aplikací. Jsou navrhnuty komponenty a rozložení aplikace. Dále je proveden návrh vzhledu frontednové aplikace a jejích komponentů. Backend byl navrhnut tak, aby vyhovoval frameworku Djnago, který spolu s frameworkem django REST framework slouží k rychlému vytváření API (Application Programming Interface) komunikujícího s databází. Byl navrhnut model pro ukládání dat z frontendové aplikace. Následně práce popisuje samotnou implementaci této aplikace rozdělenou na frontend a backend. V backendu je popsána implementace API a databáze. Je popsána implementace samotného modelu, serializátoru a metod pro komunikaci s frontendovou aplikací. Ve frontendu je vytvořen vue router, který slouží k dynamické změně obsahu stránky, a poté již samotné komponenty, které slouží jako stavební bloky aplikace. Tyto komponenty obsahují tři části, a to strukturu, kód JavaScriptu a CSS (Cascading Sytle Sheets). Komponenty si mohou předávat data a volat funkce jiných komponentů. Poslední částí práce je testování aplikace samotné. Je otestována její funkčnost pomocí výpočtu skóre již hodnocených zranitelností a některých bodů OWASP ASVS (Application Security Verification Standart). Dále je otestována bezpečnost pomocí testu několika známých zranitelností, společně s testováním pomocí OWASP ASVS.
|
|
|
Výuková aplikace pro poznávání rostlin
Nedělová, Markéta ; Tesařová, Alena (oponent) ; Hynek, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem a implementací interaktivní výukové aplikace, která by žákům mohla pomoci zvládnout učení druhů rostlin prostřednictvím prvků gamifikace. K řešení tohoto problému byla navržena a implementována progresivní webová aplikace. Tato aplikace byla vytvořena v reakci na požadavky a potřeby zjištěné během spolupráce se Základní školou v Olešnici. Umožňuje žákům procvičovat a rozšířit své znalosti o rostlinách prostřednictvím kvízů.
|
|
|
Vývoj kalkulátoru pro hodnocení zranitelností v Javascriptu
Škrhák, Pavel ; Fujdiak, Radek (oponent) ; Holasová, Eva (vedoucí práce)
Cílem práce je popsat známé metody hodnocení zranitelností, a provést jejich implementaci do webové aplikace využívající framework Vue.js. Práce popisuje dva systémy hodnocení zranitelností, a to CVSS (Common Vulnerability Scoring System) a OWASP (Open Web Application Security Project) Risk Rating Methodology. Jsou popsány jejich části, metriky a metody samotného výpočtu hodnocení. Následně jsou tyto systémy porovnány a jsou určeny jejich silné a slabé stránky. Práce dále hodnotí některé známe zranitelnosti pomocí těchto dvou metod hodnocení. Práce dále popisuje návrh frontendu a backendu webové aplikace. Pro frontend je využit framework Vue.js, který umožňuje tvorbu dynamických jednostránkových webových aplikací. Jsou navrhnuty komponenty a rozložení aplikace. Dále je proveden návrh vzhledu frontednové aplikace a jejích komponentů. Backend byl navrhnut tak, aby vyhovoval frameworku Djnago, který spolu s frameworkem django REST framework slouží k rychlému vytváření API (Application Programming Interface) komunikujícího s databází. Byl navrhnut model pro ukládání dat z frontendové aplikace. Následně práce popisuje samotnou implementaci této aplikace rozdělenou na frontend a backend. V backendu je popsána implementace API a databáze. Je popsána implementace samotného modelu, serializátoru a metod pro komunikaci s frontendovou aplikací. Ve frontendu je vytvořen vue router, který slouží k dynamické změně obsahu stránky, a poté již samotné komponenty, které slouží jako stavební bloky aplikace. Tyto komponenty obsahují tři části, a to strukturu, kód JavaScriptu a CSS (Cascading Sytle Sheets). Komponenty si mohou předávat data a volat funkce jiných komponentů. Poslední částí práce je testování aplikace samotné. Je otestována její funkčnost pomocí výpočtu skóre již hodnocených zranitelností a některých bodů OWASP ASVS (Application Security Verification Standart). Dále je otestována bezpečnost pomocí testu několika známých zranitelností, společně s testováním pomocí OWASP ASVS.
|
|
|
Vývoj kalkulátoru pro hodnocení zranitelností
Ludes, Adam ; Švikruha, Patrik (oponent) ; Martinásek, Zdeněk (vedoucí práce)
Bakalářská práce se věnuje nově představenému způsobu hodnocení zranitelností, jeho srovnání s nejčastěji používanou metodou Common Vulnerability Scoring System (CVSS), analýze frameworku Vue.js a ostatních technologií použitých při implementaci a samotné implementaci nástroje sloužícímu k představení možností nově navržené metody.
|
|
|
Webový editor GPX dat
Hendrych, Petr ; Bartík, Vladimír (oponent) ; Burget, Radek (vedoucí práce)
Cílem této bakalářské práce je vytvoření webového editoru, prostřednictvím kterého bude uživatel moct zobrazit a upravit své zaznamenané trasy ve formátu GPX. U každé trasy může uživatel změnit pozici vybraného bodu, přidat další nebo smazat jednotlivý bod či vybranou skupinu. Klientská strana aplikace je napsána v jazyce Javascript za využití knihovny React. Serverová část je implementována pomocí frameworku Django a modulu GeoDjango. Komunikace mezi jednotlivými částmi zajišťuje Django REST framework. Výsledky této práce umožňují uživatelům jednoduše upravovat své trasy ve webovém prohlížeči.
|
|
|
Mobilní aplikace pro rozpoznání leukokorie ze snímku lidského obličeje
Hřebíček, Pavel ; Kodym, Oldřich (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Cílem této práce je návrh a implementace multiplatformní multijazyčné mobilní aplikace pro rozpoznání leukokorie ze snímku lidského obličeje pro platformy iOS a Android. Leukokorie je bělavý svit zornice, který se při použití blesku může na fotografii objevit. Včasnou detekcí tohoto symptomu lze zachránit zrak člověka. Samotná aplikace umožňuje analyzovat fotografii uživatele a detekovat přítomnost leukokorie. Cílem aplikace je tedy analýza očí člověka, od čehož je také odvozen název mobilní aplikace - Eye Check. K vytvoření multiplatformní mobilní aplikace byl použit framework React Native. Pro detekci lidského obličeje a očí byla zvolena knihovna Dlib, pro práci s fotografií pak knihovna OpenCV. Ke klasifikaci očí na případný výskyt leukokorie byla použita konvoluční neuronová síť. Komunikace mezi klientem a serverem je řešena pomocí architektury REST. Výsledkem je mobilní aplikace, která v případě detekce leukokorie uživatele upozorní, že by měl navštívit svého lékaře.
|
host ::
RSS.