|
|
Cirque overdeepening in the High Tatras
Nadžadyová, Alexandra ; Křížek, Marek (vedoucí práce) ; Margold, Martin (oponent)
Prehĺbenie karov vo Vysokých Tatrách Abstrakt: Vysoké Tatry predstavujú v súčasnosti nezaľadnené pohorie s výraznými ľadovcovými a periglaciálnymi tvarmi, keďže počas pleistocénu patrili medzi pohoria s najväčším zaľadnením. Z toho dôvodu bol umožnený v záveroch dolín vznik ľadovcových karov, ktoré v dnešnej dobe slúžia ako ideálne paleoenvironmentálne indikátory. Cieľom práce je preto stanoviť mieru prehĺbenia karov v slovenskej časti Vysokých Tatier a stanoviť vzťah prehĺbenia karov k štandardným morfometrickým, polohovým a environmentálnym charakteristikám karov. Na základe aktuálneho digitálneho modelu reliéfu (DMR) sa vymedzili karové hrany, stupne, úpätia karových stien a stanovili sa hodnoty morfometrických parametrov dôležitých pre konštrukciu pozdĺžnych profilov (k-kriviek, c-kriviek), vďaka ktorým sa určilo prehĺbenie karov. Priemerná hodnota prehĺbenia všetkých karov podľa koeficientu k vyšla 0,85 (v rozmedzí od 0,51 do 1,46) a podľa koeficientu c vyšla -0,97 (v rozmedzí od -0,11 do -2,96). Výslednou inventarizáciou 110 karov sa tak medzi sebou analyzovali vzťahy koeficientov prehĺbenia k vyššie uvedeným charakteristikám. Hodnotami koeficientov prehĺbenia tatranských karov sa potvrdilo výrazné minulé glaciálne pôsobenie. Potvrdilo sa, že koeficient c nemá signifikantné korelácie k iným...
|
|
|
Digitální model skutečného provedení stavby
Salíni, Martin ; Havel, Tomáš (oponent) ; Kosňovský, Michal (vedoucí práce)
Bakalárska práca sa v teoretickej časti zaoberá využitím informačného modelovania stavieb (BIM) v stavebnom procese, aplikáciou klasifikačného systému CCI a dátového štandardu stavby pri tvorbe digitálneho modelu stavby (DiMS). V praktickej časti práce je v rámci tvorby dokumentácie skutočného vyhotovenia stavby (DSPS) vybraných častí diaľnice ukázaný proces vytvárania digitálneho modelu jednotlivých častí stavby a sú v nej opísané jednotlivé problémy pri tvorbe digitálneho modelu zhotovenej stavby.
|
|
|
Přehled současných přístupů ke klasifikacím
Brezánský, Tomáš ; Rozman, Jaroslav (oponent) ; Zbořil, František (vedoucí práce)
Táto bakalárska práca sa zaoberá prehľadom súčasných prístupov ku klasifikáciám. Popisuje rôzne prístupy ku klasifikáciám a ich algoritmy, zameriava sa na neuronové siete, bayesové klasifikátory a rozhodovacie stromy. Hlavnou úlohou tejto prace je vykonať experimenty s tromi klasifikačnými algoritmami, konkrétne sú to, algoritmus ID3, RCE neurónová sieť a naivný bayesov klasifikátor. Práca obsahuje experimenty s danými algoritmami a vyhodnocuje získané výsledky.
|
|
|
Behaviour-Based Identification of Network Devices
Polák, Michael Adam ; Holkovič, Martin (oponent) ; Polčák, Libor (vedoucí práce)
This thesis deals with the topic of identifying devices based on their behaviour. With the increasing number of devices on the network, it is becoming more and more important to be able to identify these devices based on their behaviour, due to the increased security risks. General networking concepts and multiple methods that have been used in the past to identify devices are discussed throughout the work. Subsequently, machine learning algorithms and their advantages and disadvantages are introduced. Finally, this thesis tests two traditional machine learning algorithms and proposes two new approaches to network device identification. The resulting final algorithm achieves the accuracy of 89% on a real life data-set with over 10,000 devices using a set of only eight features.
|
|
|
Extrakce krajinných prvků z dat dálkového průzkumu
Ferencz, Jakub ; Kalvoda, Petr (oponent) ; Hanzl, Vlastimil (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá klasifikačními metodami pro automatickou detekci různých krajinných prvků z kombinace snímků vysokého rozlišení a LiDAR dat. Hlavním cílem je představit další možnou metodu zpracování pro volně přístupná data, která může nahradit tradiční mapování pro specifické aplikace. Klasifikace snímků je metoda, která dělí snímek do různých kategorií a zajišťuje tak stálý a aktuální monitoring. V dnešní době, s přístupem k novým technologiím a softwarům, je možné postupně nahradit tradiční monitorovací postupy plně automatizovaným procesem, jehož výstupem jsou přesná a levná data. V tomto projektu je použita objektově orientovaná analýza snímků (OBIA) pro klasifikaci pěti terénních typů z použitých dat. Byl vyvinut a testován automatický klasifikační proces, který poskytuje 88 % úspěšnost správného přiřazení terénního typu. Následně, přenosnost tohoto postupu byla testována v jiné lokalitě s podobným úspěchem - přesnost správného přiřazení byla 87 %. Závěr práce se zabývá problémy, které se vyskytly v průběhu tvorby tohoto klasifikačního postupu a nastiňuje další varianty, které by bylo možné použít pro zlepšení celého procesu.
|
|
|
Detekce dopravních značek
Ťapuška, Tomáš ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Táto bakalárska práca sa zaoberá detekciou dopravných značiek v obraze. Popisuje známe postupy, ich výhody a nevýhody. Je v nej uvedený popis implementácie systému pre detekciu dopravných značiek. V poslednej kapitole sú uvedené testy prevedené na systéme s využitím testovacej sady, ktorú som zostavil a anotoval.
|
|
|
Metody klasifikace síťového provozu
Jacko, Michal ; Ovšonka, Daniel (oponent) ; Barabas, Maroš (vedoucí práce)
Táto práca sa zaoberá problémom detekcie anomálií v sieťovej prevádzke a klasifikácie sieťových tokov. Na základe existujúcich metód popisuje práca návrh a implementáciu nástroja, pomocou ktorého je možné automaticky klasifikovať sieťové toky. Nástroj využíva platformu CUDA na spracovanie sieťových dát a výpočet metrík sieťových tokov pomocou grafickej karty. Spracované toky sú následne klasifikované navrhnutými metódami pre detekciu sieťových anomálii.
|
|
|
Evoluční návrh klasifikátoru obrazů
Koči, Martin ; Bidlo, Michal (oponent) ; Drahošová, Michaela (vedoucí práce)
Táto práca sa zaoberá evolučným návrhom klasifikátora obrazov pomocou genetického programovania, konkrétne kartézskeho genetického programovania. Práca popisuje teoretické základy strojového učenia, evolučných algoritmov a genetického programovania. Súčasťou práce je popísaný návrh programu a jeho implementácia. Ďalej sú vykonané experimenty na dvoch riešených úlohách pre klasifikáciu ručne písaných číslic a klasifikáciu obrázkov kociek pomocou, ktorých sa dá určiť miera demencie pri Parkinsonovej chorobe. Najlepšie navrhnuté riešenie pre čísla má AUC 0.95 a pre kocky 0.86. Navrhnuté riešenia sú porovnané s inými metódami, konkrétne konvolučnými neurónovými sieťami (CNN) a metódou podporných vektorov (SVM). Výsledná AUC pre klasifikáciu číslic, je pre obe CNN a aj SVM 0.99 pre kocky mala CNN výslednú AUC 0.81 a SVM 0.69. Kocky sú následne porovnané z existujúcim riešením, pri ktorom bola výsledná AUC 0.70, takže na základe výsledkov experimentov je vidieť zlepšenie pri použitej metóde v tejto práci.
|
|
|
Získávání znalosti z dat v jazyce Python
Krestianková, Tamara ; Burgetová, Ivana (oponent) ; Zendulka, Jaroslav (vedoucí práce)
Táto práca sa zaoberá procesom dolovania dát, prostriedkami pre podporu dolovania dát v programovacom jazyku Python a demonštráciou využitia tohto jazyka pre účely dátovej analýzy, so zameraním na klasifikáciu a tvorbu klasifikačných modelov. Tieto modely sú schopné na základe dát z biomedicínskych hlasových meraní s určitou presnosťou klasifikovať testované subjekty do dvoch katégórií - ľudí trpiacich Parkinsonovou chorobou a zdravých ľudí.
|
|
|
Informační technologie v psychologii
Ličko, Jozef ; Grézl, František (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Rozpoznávání charakteristických rysů o autorovi z jeho psaného textu je oblastí aktivního výzkumu. Tato práce se zaměřuje na přezkoumání možnosti implementovat psychosémantickou metodu Kreitlerových. Navrhli a implementovali jsme postup, který pomocí vytvořeného slovníku přiřazuje slovům jeden z parametrů metody Kreitlerových. Tato metoda je úspěšná při použití na specifickou skupinu slov, pro kterou byl slovník vytvořen.
|
host ::
RSS.