|
|
Měření fotoluminiscenčních vlastností ultratenkých vrstev
Metelka, Ondřej ; Mach, Jindřich (oponent) ; Šamořil, Tomáš (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce stručně vykládá principy a druhy luminiscence. V následující první rešeršní studii se pojednává také o zařízeních použitelných při fotoluminiscenčních experimentech, včetně jejich uspořádání. V druhé rešerši je studován vliv vlastností galium nitridových (GaN) (ultra) tenkých vrstev a jiných struktur připravených různými způsoby na tvar jejich fotoluminiscenčních spekter. V této práci je dále popsána optimalizace fotoluminiscenční aparatury umístěné na Ústavu fyzikálního inženýrství na VUT pro měření fotoluminiscenčních spekter v UV oblasti světelného záření. Úprava se týká také rozšíření měření i za nízkých teplot (návrh a konstrukce vlastního kryostatu). Závěrem je provedení testovacích měření k zjištění vlivu různých nastavení aparatury na výsledné měřené fotoluminiscenční spektrum.
|
|
|
Vývoj a aplikace UHV zařízení pro depozice tenkých vrstev (Atomární a iontové svazkové systémy)
Mach, Jindřich ; Čech, Vladimír (oponent) ; Lencová, Bohumila (oponent) ; Šikola, Tomáš (vedoucí práce)
V disertační práci je popsán vývoj dvou zařízení pro přípravu ultratenkých vrstev v UHV (ultravysoké vakuum) podmínkách. Je zde stručně popsána teorie atomárních svazků a dále pak podrobněji konstrukce uvedených zdrojů. V první části je popsána konstrukce termálního atomárního zdroje navrženého pro formování svazků atomů kyslíku nebo vodí-ku. Dále je uveden návrh a konstrukce iontově-atomárního zdroje pro depozici s asistencí iontových svazků. Zařízení kombinuje principy efuzní cely s elektronově srážkovým ionto-vým zdrojem generující ionty o energii iontů (30-100 eV). Zdroj byl uspěšně užit pro de-pozici GaN vrstev na Si(111) 7x7 za pokojové teploty.
|
|
|
Robustní odšumování a dereverberace audia
Košina, Simon ; Skácel, Miroslav (oponent) ; Szőke, Igor (vedoucí práce)
Cieľom tejto práce je vytvorenie modelu pre odšumovanie a dereverberáciu audio nahrávok pochádzajúcich z leteckej VHF komunikácie. Práca popisuje teoretické základy strojového učenia a rôzne architektúry neurónových sieti, ktoré sa v prípade podobných problémov často používajú. Nasleduje popis použitých nástrojov, implementácie a dátových sád. Posledné kapitoly sa venujú vykonaným experimentom, dosiahnutým výsledkom a nadväzujúcej práci.
|
|
|
Příprava trénovacích dat pomocí generativních neuronových sítí
Ševčík, Pavel ; Kolář, Martin (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Cílem této práce byla příprava trénovací datové sady pro detekci dopravních značek pomocí generativních neuronových sítí. V řešení byla použita upravená architektura U-Net a bylo experimentováno s aplikací stylů pomocí vrstev AdaIN podobně jako v modelu StyleGAN. Rozšířením reálné datové sady GTSDB o uměle vytvořené snímky bylo dosaženo úspěšnosti 80,36 %, což představuje zlepšení o 19,27 % oproti úspěšnosti detektoru natrénovanému pouze na reálných datech.
|
|
|
Image Super-Resolution Using Deep Learning
Mojžiš, Tomáš ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
The aim of this thesis is to create a deep neural net capable of super-resolution on images acquired by electron microscopes. The thesis consists of two parts - finding appropriate data and creating a dataset for the super-resolution task and designing a neural net architecture capable of solving the super-resolution task. Within the thesis, two datasets comprised of images acquired by electron microscopes were created. The datasets differ in the approach to data augmentation. They allow to train a neural network which fulfills the super-resolution task. To solve this task, two U-Net based and one GAN based architecture were trained. The resolution of images was upscaled by a factor of two and four. The best artificially upscaled images were created by neural network Real-ESRGAN. The values of metrics were not higher than the tested interpolation method, but the images seem more visually pleasing especially when they were upscaled four times. Thanks to this thesis, two datasets were created allowing to train other possible neural network architectures to improve the quality of the artificially upscaled images. The neural networks trained in this thesis can be utilized in the process of acquiring higher quality data from low resolution electron microscope images.
|
|
|
Detekce UV záření pomocí Grafen/GaN struktur
Kostka, Marek ; Piastek, Jakub (oponent) ; Mach, Jindřich (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá výrobou a studiem UV senzoru založeného na strukturách galia nitridu na grafenovém substrátu. Senzor využívá vysokou pohyblivost nosičů náboje v grafenu a citlivost GaN nanokrystalů na UV záření. Tato kombinace se jeví jako vhodná pro oblast UV senzorů, protože využití schopností obou materiálů vede k vysoké citlivosti takto provedených senzorů. První část práce je věnována grafenu, nitridu galia a heterostruktuře grafen/GaN, jejich popisu a výrobě. Druhá část obsahuje proces výroby senzoru a popis jeho optických a elektrických vlastností při analýze metodou fotoluminiscence a transportních vlastností.
|
|
|
Vývoj atomárních a iontových svazkových zdrojů
Šamořil, Tomáš ; Lencová, Bohumila (oponent) ; Mach, Jindřich (vedoucí práce)
Úkolem diplomové práce bylo provedení optimalizace iontově-atomárního zdroje, která povede ke zlepšení vlastností iontově-atomárního svazku. Zlepšení parametrů svazku zvyšuje účinnost iontově-atomárního zdroje při depozicích ultratenkých gallium nitridových vrstev (GaN), jež jsou důležité pro výzkum v oblasti mikroelektroniky a optoelektroniky. Po uskutečnění optimalizace byly při nižších teplotách substrátu (
|
|
|
Odhad obličeje z řečového signálu
Kyjonka, Mojmír ; Matějka, Pavel (oponent) ; Plchot, Oldřich (vedoucí práce)
Tato práce se zaobírá problematikou rekonstrukce obličeje na základě hlasu. V rámci této práce je prozkoumán současný stav této problematiky a následně je natrénován model pro generování obličeje z krátké audionahrávky. Natrénovaný model vychází z práce "Reconstructing faces from voices", jenž je založen na architektuře GAN. V této práci byly použity datasety VGGFace, VoxCeleb. Pro účely bakalářské práce byl vytvořen malý audiovizuální dataset česky mluvících osob. Práce je implementovaná pomocí skriptovacího jazyka Python s využitím knihovny PyTorch.
|
|
|
Reconstruction of Missing Parts of the Face Using Neural Network
Marek, Jan ; Drahanský, Martin (oponent) ; Goldmann, Tomáš (vedoucí práce)
The goal of this thesis is to design a neural network for reconstruction of face images in which a part of the face is obscured by a mask. Concepts used in the development of convolutional neural networks and generative adversarial networks are presented. Specific concepts used in neural networks used for face reconstruction are described. The generative adversarial network presented in this thesis combines the use of gated convolutional layers and dense multiscale fusion blocks to produce realistic reconstructions of masked face images.
|
|
|
Selektivní růst gallium-nitridových tenkých vrstev na substráty pokryté maskou z pyrolyzovaného rezistu
Novák, Tomáš ; Kostelník, Petr (oponent) ; Voborný, Stanislav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá depozicí tenkých vrstev GaN aselektivním růstem Ga a GaN s využitím masek z pyrolyzovaného rezistu. Na křemíkových substrátech byly elektronovou litografií a pyrolýzou rezistu připraveny uhlíkové masky. Na substráty s maskami bylo poté metodou molekulární svazkové epitaxe (MBE) nanášeno Ga a GaN. Při depozicích Ga bylo dosaženo selektivní tvorby Ga ostrůvků, což bylo využito k růstu GaN krystalků metodou pulsní depozice. Experimenty také ukázaly, že přímou depozicí GaN metodou MBE lze na substráty s uhlíkovými maskami selektivně nanášet vrstvy GaN, kdy vrstva roste pouze v oblastech mimo masku. Výsledky vysvětluje zvýšená povrchová difúze gallia na povrchu uhlíkových masek.
|
host ::
RSS.