|
|
Rozšíření Apache Tika o extrakci textu ze souborů průmyslových formátů
Rešetár, René ; Burget, Radek (oponent) ; Rychlý, Marek (vedoucí práce)
Cieľom bakalárskej práce bolo rozšíriť syntaktické analyzátory projektu Apache Tika o extrakciu tabuliek a dát z priemyslových formátov dokumentov z laboratórnych prístrojov. Tieto dáta majú byť uložené v štruktúrovanom formáte podľa určitej schémy. V teoretickej časti boli preskúmané dodané industriálne formáty, projekt Apache Tika a možnosti jeho rozšírenia. V praktickej časti bol navrhnutý a implementovaný nástroj, ktorý dokumenty pomocou projektu Apache Tika klasifikuje, spracuje, vytvára z nich štruktúrované dáta vo formáte JSON a tie následne validuje. Na záver bola vytvorená sada testov pre overenie a demonštráciu vlastností riešenia.
|
|
|
Android Music Player with the Song Selection by a Device Context
Chmelařová, Gabriela ; Burget, Radek (oponent) ; Rychlý, Marek (vedoucí práce)
This thesis deals with creation of context-aware mobile application that selects and recommends songs of the music player according to the current context of the device. The device context is obtained from the measured values, which are acquired from the integrated device sensors and from other device system values. The selection of the particular song is based on a machine learning model solution, that classifies the context based on the current data and selects the appropriate song belonging to that context.
|
|
|
Analýza globálních meteorologických dat
Gerych, Petr ; Chmelař, Petr (oponent) ; Hlosta, Martin (vedoucí práce)
Práce obecně popisuje problematiku datových skladů a získávání znalostí z databází. Dále se zaměřuje na databáze s meteorologickými daty a jejich problémy. V praktické části práce je popsán návrh metody pro dolování dat z projektu NOAA Global Surface Summary of the Day (GSOD), která je následně implementována dvěma různými způsoby s využitím Pentaho nástrojů. Na závěr je provedeno vyhodnocení a srovnání těchto dvou přístupů.
|
|
|
Detekce útoků na službu ssh na úrovni netflow
Marek, Marcel ; Barabas, Maroš (oponent) ; Michlovský, Zbyněk (vedoucí práce)
Práce krátce popisuje základní principy protokolu SSH, jeho architekturu a používané šifrování. Dále se práce zabývá dolováním dat z nižších vrstev síťové komunikace a využitím těchto informací k detekci útoků. Také popisuje použité slovníkové útoky na službu SSH a s využitím NetFlow ukazuje možnosti dalšího zvýšení síťové bezpečnosti.
|
|
|
Výpočet atributů pro předpověď důsledku mutace na funkci proteinu
Matějíček, Jiří ; Burgetová, Ivana (oponent) ; Jaša, Petr (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se pohybuje v oblasti bioinformatiky a zabývá se problematikou získávání atributů proteinů užitečných pro předpověď vlivu mutace na jejich funkci. Práce má především za cíl vytvořit uživatelsky přívětivou aplikaci, která pomocí specializovaných algoritmů jako je FoldX umožní snadno získat atributy mutací ze sekvence a struktury proteinů. Vyvinutá aplikace poskytuje standardizované rozhraní, které umožňuje rozšiřovat sadu výpočetních metod a získat tak rozmanité sady atributů z různých zdrojů. Tyto sady pak mohou být vstupem predikčních metod a mohou tak přispět ke zlepšení predikce škodlivosti mutace.
|
|
|
Regresní analýza EKG pro odhad polohy srdce vůči měřicím elektrodám
Mackových, Marek ; Kolářová, Jana (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce)
Táto práca je zameraná na regresnú analýzu morfologických parametrov vypočítaných z EKG pre odhad polohy srdca voči meracím elektródam. Pozostáva z teoretického rozboru problematiky snímania EKG a popisu dát získaných z experimentu na izolovaných zvieracích srdciach. Na teoretickú časť nadväzuje popis výpočtu parametrov vhodných pre regresnú analýzu a ich aplikácia pri tréningu a následovnom testovaní regresných modelov pre odhad polohy srdca voči meracím elektródam.
|
|
|
Dolování dat z databází
Slezák, Milan ; Hynčica, Ondřej (oponent) ; Honzík, Petr (vedoucí práce)
Diplomová práce je zaměřená na představení možností data miningu. Data mining se zabývá odhalováním skrytých vazeb mezi data. Zájem o tuto oblast se datuje do 60. letech 20 století. Analýza dat našla uplatnění nejdříve v marketingu. Ovšem později se rozšířila do více oblastí a její možnosti stále ještě nejsou plně využity. Při analýze procesu je užitečné dodržovat jednu z metodologií, které byly za tímto účelem vypracovány. Metodologie představují struční systematický návod, jakým způsobem je vhodné postupovat. V rámci data miningu se uplatňuje široké množství algoritmů zaměřených na práci s daty. Je samozřejmé, že se zvyšujícím se zájmem o tuto problematiku stoupal i počet vhodných programů, které je možné pro analýzu využít. Přehled programů, zpracované ukázkové příklady a zhodnocení je také součástí této práce.
|
|
|
Android Music Player with the Song Selection by a Device Context
Chmelařová, Gabriela ; Burget, Radek (oponent) ; Rychlý, Marek (vedoucí práce)
This thesis deals with creation of context-aware mobile application that selects and recommends songs of the music player according to the current context of the device. The device context is obtained from the measured values, which are acquired from the integrated device sensors and from other device system values. The selection of the particular song is based on a machine learning model solution, that classifies the context based on the current data and selects the appropriate song belonging to that context.
|
|
|
Rozšíření Apache Tika o extrakci textu ze souborů průmyslových formátů
Rešetár, René ; Burget, Radek (oponent) ; Rychlý, Marek (vedoucí práce)
Cieľom bakalárskej práce bolo rozšíriť syntaktické analyzátory projektu Apache Tika o extrakciu tabuliek a dát z priemyslových formátov dokumentov z laboratórnych prístrojov. Tieto dáta majú byť uložené v štruktúrovanom formáte podľa určitej schémy. V teoretickej časti boli preskúmané dodané industriálne formáty, projekt Apache Tika a možnosti jeho rozšírenia. V praktickej časti bol navrhnutý a implementovaný nástroj, ktorý dokumenty pomocou projektu Apache Tika klasifikuje, spracuje, vytvára z nich štruktúrované dáta vo formáte JSON a tie následne validuje. Na záver bola vytvorená sada testov pre overenie a demonštráciu vlastností riešenia.
|
|
|
Porovnání výpočetní složitosti vybraných algoritmů pro dolování znalosti z dat
Matzke, Miroslav
Matzke, M. Porovnání výpočetní složitosti vybraných algoritmů pro dolování znalosti z dat, Diplomová práce. Brno, 2018. Tato Diplomová práce se zabývá porovnáváním zejména časové složitosti a úspěšnosti klasifikace vybraných algoritmů pro dolování znalosti z dat se zaměřením na neuronové sítě a optimálním nastavením pro vykonání práce. V teoretické části je podstatou seznámit se s rozdělením algoritmů, jejich funkcionalitou a složitostí. Poté následuje výběr použitých algoritmů se zaměřením na neuronové sítě a jejich nastavení, především skrytých vrstev, momenta a learning rate. Následuje část zabývající se daty použitými pro samotné experimentální testování, která jsou nominální i numerická, a taktéž reálná nebo generovaná. Také je zde uvedena přesnost měření a měření výkonu dvou sestav použitých na testování jednotlivých experimentů. Třetí částí je samotné testování časové složitosti a procentuální úspěšnosti algoritmů a výstup zejména v grafické podobě následovaný rozborem a doporučením z výsledků se zaměřením na optimální nastavení vůči nastavením automatickým a počátečním.
|
host ::
RSS.