|
|
Webový grafický editor báze znalostí pro expertní systém NEST
Kozák, Martin ; Zamazal, Ondřej (vedoucí práce) ; Berka, Petr (oponent)
Hlavním cílem práce je tvorba editoru báze znalostí, který je dostupný a spustitelný online. Zároveň má uživateli poskytnout veškeré nástroje potřebné k tvorbě bází znalostí v grafickém, a uživatelsky přívětivém prostředí. Editor je vytvářen pro systém NEST (Nový Expertní SysTém), jenž je expertním systémem, který byl vytvořen na VŠE v Praze. Vzniklý editor je pojmenován WEBZ (Webový Editor Báze Znalostí) a je realizován jako webová aplikace, WEBZ je napsán v programovacím jazyce Java a je vytvořen prostřednictvím frameworku Vaadin. Vaadin je framework určený k vývoji webových aplikací, který umožňuje a usnadňuje tvorbu graficky přehledných uživatelských rozhraní. Tato práce nejprve obsahuje teoretický úvod do problematiky expertních systémů, kde je stručně popsán expertní systém NEST. Popis NESTu pokračuje v druhé kapitole, která je zaměřená na bázi znalostí v tomto expertním systému. Dále je stručně představen framework Vaadin, poté práce pokračuje porovnáním WEBZ a předchozích editorů báze znalostí. Poslední dvě kapitoly jsou věnovány přímo editoru WEBZ a sice uživatelskému a programátorskému pohledu na tento editor.
|
|
|
Electronic financial reporting
Kapusta, Michal ; Mejzlík, Ladislav (vedoucí práce) ; Pelák, Jiří (oponent)
Práce zkoumá současné a budoucí možné využití ICT v elektronickém účetním výkaznictví, popisuje vlastnosti, využití a implementaci EDI a XBRL, popisuje koncept online reportingu a kontinuálního auditu, představuje oblast umělé inteligence a expertních systémů a jejich aplikaci v účetnictví a auditu, popisuje vývoj a využití systému FRAANK pro extrakci účetních dat z databáze EDGAR, popisuje implementaci kontinuálního auditu ve společnosti Siemens a nakonec uvádí možné důvody, proč není využit celý potenciál těchto technologií.
|
|
| |
|
|
Extrakce informací z webových stránek pomoci extrakčních ontologií
Labský, Martin ; Berka, Petr (vedoucí práce) ; Strossa, Petr (oponent) ; Vojtáš, Peter (oponent) ; Snášel, Václav (oponent)
S rozvojem Internetu a růstem množství textových dokumentů vzrostla během posledního desetiletí poptávka po nástrojích pro automatickou extrakci informací (IE - information extraction). Úkolem IE je nalézt v analyzovaných dokumentech údaje předem specifikovaného sémantického typu a tyto extrahovat pro potřeby dalších aplikací. Analyzovanými dokumenty mohou přitom být webové stránky, e-maily, dokumenty uvnitř firemních informačních systémů, ale i běžné textové zdroje jakými jsou noviny a časopisy. Aplikace, které nejčastěji využívají výsledky IE, zahrnují tradiční textové vyhledávače, které lze pomocí IE rozšířit o tzv. strukturované vyhledávání, dále systémy pro automatické zodpovídání otázek nebo např. aplikace pro podporu posuzování kvality webových stránek. Tato práce se zabývá vývojem metod a nástrojů pro IE, které jsou obzvláště vhodné pro extrakci ze semi-strukturovaných dokumentů, jakými jsou webové stránky, a pro situace kdy existuje málo trénovacích dat. Hlavním přínosem této práce je navržený přístup rozšířených extrakčních ontologií, který v sobě kombinuje využití extrakčních znalostí tří typů: (1) expertem zadané extrakční znalosti, (2) znalosti naučené z trénovacích dat a (3) znalosti indukované na základě opakující se formátovací struktury, která se často ve webových stránkách nachází. Naše hypotéza je, že současné využití všech tří typů znalostí extrakčním algoritmem může přispět k celkové přesnosti a robustnosti extrakce. Motivací pro tuto práci byl malý počet dosud popsaných metod pro IE, které by využívaly všechny zmíněné typy extrakční znalosti. Jako první je v tomto textu popsán statistický trénovaný přístup k IE založený na skrytých markovských modelech, který je dále integrován s několika trénovanými klasifikátory obrázků tak, aby bylo možno extrahovat jak textové položky, tak obrázky. Přístup je demonstrován a hodnocen na úloze extrakce popisů bicyklů nabízených různými internetovými obchody. Popsáno je i několik algoritmů pro klasifikaci obrázků s použitím různých množin rysů pro klasifikaci. Tyto trénované přístupy jsou posléze integrovány v rámci navržené metody rozšířených extrakčních ontologií, navazující na práci D.W. Embleyho, kterou rozšiřuje o současné využití všch tří výše zmíněných typů extrakční znalosti. Zamýšlenými přínosy extrakčních ontologií jsou rychlý vývoj funkčního prototypu, jeho plynulý přechod do finální IE aplikace a možnost využít různá množství tří typů extrační znalosti podle jejich dostupnosti. Protože extrakční ontologie je typicky odvozena z vhodné doménové ontologie a zůstává ve středu extrakčního procesu, minimalizuje tento přístup úsilí nutné pro zpětnou konverzi extrahovaných výsledků pro populaci zdrojové ontologie či datového schématu. Výsledky navrženého přístupu jsou prezentovány pro několik reálných domén.
|
|
|
Possibilistic Laws of Large Numbers
Kramosil, Ivan
We consider sequences of samples defined on spaces endowed by a possibilistic measure, looking for relatively small sets of such sequences which are important or interesting, in a sense, and which occur with possibility degree equal to one or tending to one with the length of the sample sequence increasing.
|
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
|
Možné směry vývoje využití ICT v účetnictví
Ďurianová, Gabriela ; Mejzlík, Ladislav (vedoucí práce) ; Velechovská, Lenka (oponent)
Práce se věnuje problematice silnícího propojení účetnictví a informačních technologií. Popisuje jak historii využívaných forem a technik účetnictví, tak i současné možnosti a trendy aplikované informatiky v této oblasti. Text akcentuje na snahy o zefektivnění systému zpracování účetnictví, a to prostřednictvím snižovaní nákladů, zvyšování kvality a zkracováním doby jeho sestavení. Část práce také odráží současný stupeň regulace technik zpracování účetnictví na národní úrovni i z hlediska mezinárodních standardů.
|
host ::
RSS.