|
|
Predikce hodnot v čase
Maršová, Eliška ; Bařina, David (oponent) ; Zemčík, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá predikcí číselných řad, jejichž aplikace je vhodná i pro predikci vývoje cen na burze. Jsou vysvětleny postupy analýzy a práce s cenovými grafy. Také jsou objasněny způsoby strojového učení. Znalosti jsou využity k sestavení programu, který v řadě nalezne vzory umožňující predikci.
|
|
|
Technologie přípravy hlubokých struktur v submikronovém rozlišení
Matějka, Milan ; Kuřitka,, Ivo (oponent) ; Mgr. Petr Klapetek Ph.D (oponent) ; Kolařík, Vladimír (vedoucí práce)
Disertační práce je zaměřena na výzkum a vývoj v oblasti vytváření mikrostruktur technologií elektronové litografie. V úvodní části je provedena rozsáhlá studie technologie elektronové litografie z pohledu fyzikálních principů, strategie zápisu a záznamových materiálů. Následuje popis fyzikálního principu metod leptání pro přenos reliéfních struktur do podložek nebo jejich prohlubování. Vlastní práce se zabývá inovativními postupy při modelování, simulaci, datové přípravě a optimalizaci technologických postupů. Přináší nové možnosti záznamu hlubokých binárních i víceúrovňových mikrostruktur pomocí elektronové litografie a metod plazmatického a reaktivního iontové leptání. Zkušenosti a znalosti z oblastí mikrolitografie a plazmatického i mokrého anizotropního leptání křemíku byly zužitkovány při návrhu procesu výroby nano strukturovaných membrán. Následovalo praktické ověření a optimalizace realizačního procesu přípravy těchto membrán
|
|
|
Analýza sentimentu s využitím dolování dat
Sychra, Martin ; Burget, Radek (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
Obsahem práce je analýza sentimentu, především z informatického hlediska (okrajově z hlediska lingvistického). V lingvistické části je rozebrán pojem sentiment a jazykové metody pro jeho analýzu, např. lemmatizace, POS tagging, využití seznamu stopwords apod. Větší pozornost je následně věnována struktuře analyzátoru sentimentu, který je založen na některé z metod strojového učení (metoda podpůrných vektorů, naivní Bayesův klasifikátor a klasifikátor maximální entropie). Na základě teoretických východisek je navržen a implementován funkční analyzátor. Experimenty jsou zaměřeny především na porovnání klasifikačních metod a přínos využití jednotlivých metod předzpracování. Úspěšnost sestrojeného klasifikátoru dosahuje až 84 % v křížové validaci.
|
|
|
Spojování obrazů podle tvaru hran
Gorgol, Martin ; Petyovský, Petr (oponent) ; Richter, Miloslav (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá návrhem a realizací aplikace, která na základě vytvořené množiny dílků „puzzle“ složí dle tvaru jejich hran původní obraz. Tato aplikace je vytvořena pomocí programu Matlab. Práce také popisuje postup při samotném vytvoření databáze dílků z fotografie obrazu složeného puzzle. Blíže se pak zabývá problematikou nalezení charakteristických úseku dílků, jejich segmentací a vhodným popisem. Je zde rozebrán postup výběru typů příznaků a jejich extrakce. Na základě vhodně popsaných segmentovaných částí dílků je navržen a realizován algoritmus jejich porovnávání a sdružování do shluků. Pomocí navržené metody vizualizace je poté zobrazován výsledný obraz složeného puzzle.
|
|
|
Spojování obrazů podle tvaru hran
Gorgol, Martin ; Petyovský, Petr (oponent) ; Richter, Miloslav (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá návrhem a realizací aplikace, která na základě vytvořené množiny dílků „puzzle“ složí dle tvaru jejich hran původní obraz. Tato aplikace je vytvořena pomocí programu Matlab. Práce také popisuje postup při samotném vytvoření databáze dílků z fotografie obrazu složeného puzzle. Blíže se pak zabývá problematikou nalezení charakteristických úseku dílků, jejich segmentací a vhodným popisem. Je zde rozebrán postup výběru typů příznaků a jejich extrakce. Na základě vhodně popsaných segmentovaných částí dílků je navržen a realizován algoritmus jejich porovnávání a sdružování do shluků. Pomocí navržené metody vizualizace je poté zobrazován výsledný obraz složeného puzzle.
|
|
|
Nástroje pro Self–service Data Preparation
Polák, Tomáš ; Matějka, Martin (vedoucí práce) ; Novotný, Ota (oponent)
Tato bakalářská práce je zaměřena na specifickou oblast Self-service Business Intelligence, zvanou Self-service Data Preparation. Přínos oblasti Self-service Data Preparation spočívá ve zjednodušení získávání a zpracování dat pro koncové uživatele. Tím dochází k urychlení procesu zpracování dat a zároveň poklesu nároků a výdajů na IT oddělení. Cílem této práce je vymezení problematiky Self-service Data Preparation a určení kritérií, podle kterých může být nástroj zařazen do kategorie Self-service Data Preparation nástrojů. Dále je provedena analýza trhu nástrojů Self-service Data Preparation a porovnání vybraných nástrojů. Mezi přínosy této bakalářské práce patří seznámení čtenáře s problematikou Self-service Data Preparation, analýza trhu dostupných nástrojů Self-service Data Preparation a porovnání vybraných nástrojů na základě stanovených kritérií.
|
|
|
Technologie přípravy hlubokých struktur v submikronovém rozlišení
Matějka, Milan ; Kuřitka,, Ivo (oponent) ; Mgr. Petr Klapetek Ph.D (oponent) ; Kolařík, Vladimír (vedoucí práce)
Disertační práce je zaměřena na výzkum a vývoj v oblasti vytváření mikrostruktur technologií elektronové litografie. V úvodní části je provedena rozsáhlá studie technologie elektronové litografie z pohledu fyzikálních principů, strategie zápisu a záznamových materiálů. Následuje popis fyzikálního principu metod leptání pro přenos reliéfních struktur do podložek nebo jejich prohlubování. Vlastní práce se zabývá inovativními postupy při modelování, simulaci, datové přípravě a optimalizaci technologických postupů. Přináší nové možnosti záznamu hlubokých binárních i víceúrovňových mikrostruktur pomocí elektronové litografie a metod plazmatického a reaktivního iontové leptání. Zkušenosti a znalosti z oblastí mikrolitografie a plazmatického i mokrého anizotropního leptání křemíku byly zužitkovány při návrhu procesu výroby nano strukturovaných membrán. Následovalo praktické ověření a optimalizace realizačního procesu přípravy těchto membrán
|
|
|
Analýza sentimentu s využitím dolování dat
Sychra, Martin ; Burget, Radek (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
Obsahem práce je analýza sentimentu, především z informatického hlediska (okrajově z hlediska lingvistického). V lingvistické části je rozebrán pojem sentiment a jazykové metody pro jeho analýzu, např. lemmatizace, POS tagging, využití seznamu stopwords apod. Větší pozornost je následně věnována struktuře analyzátoru sentimentu, který je založen na některé z metod strojového učení (metoda podpůrných vektorů, naivní Bayesův klasifikátor a klasifikátor maximální entropie). Na základě teoretických východisek je navržen a implementován funkční analyzátor. Experimenty jsou zaměřeny především na porovnání klasifikačních metod a přínos využití jednotlivých metod předzpracování. Úspěšnost sestrojeného klasifikátoru dosahuje až 84 % v křížové validaci.
|
|
|
Predikce hodnot v čase
Maršová, Eliška ; Bařina, David (oponent) ; Zemčík, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá predikcí číselných řad, jejichž aplikace je vhodná i pro predikci vývoje cen na burze. Jsou vysvětleny postupy analýzy a práce s cenovými grafy. Také jsou objasněny způsoby strojového učení. Znalosti jsou využity k sestavení programu, který v řadě nalezne vzory umožňující predikci.
|
|
|
Spojování obrazů podle tvaru hran
Gorgol, Martin ; Petyovský, Petr (oponent) ; Richter, Miloslav (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá návrhem a realizací aplikace, která na základě vytvořené množiny dílků „puzzle“ složí dle tvaru jejich hran původní obraz. Tato aplikace je vytvořena pomocí programu Matlab. Práce také popisuje postup při samotném vytvoření databáze dílků z fotografie obrazu složeného puzzle. Blíže se pak zabývá problematikou nalezení charakteristických úseku dílků, jejich segmentací a vhodným popisem. Je zde rozebrán postup výběru typů příznaků a jejich extrakce. Na základě vhodně popsaných segmentovaných částí dílků je navržen a realizován algoritmus jejich porovnávání a sdružování do shluků. Pomocí navržené metody vizualizace je poté zobrazován výsledný obraz složeného puzzle.
|
host ::
RSS.