|
|
Aplikace chytrých hodinek pro podporu sportovního tréninku a závodů
Dohnalík, Pavel ; Bartl, Vojtěch (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Cílem práce je vytvořit aplikaci na chytré hodinky, která umožní měřit závody a tréninky, případně vytvářet lokalizační podklady pro tuto činnost. Aplikace je implementovaná pro mobilní zařízení s operačním systémem Android a iOS. Pro chytré hodinky je podporován operační systém Wear OS. V práci je popsána teorie programování pro mobilní operační systémy a programování na operační systém Wear OS. V praktické části je popsaný návrh, implementace a testování. Pro implementaci mobilní aplikace jsem zvolil framework Flutter spolu s jazykem Dart. Pro aplikaci na chytré hodinky jsem zvolil framework Flutter spolu s jazykem Dart. Výsledná aplikace umožňuje uživatelům měřit závody a tréninky.
|
|
|
Vývojářské technologie nositelných zařízení pro YSoft SafeQ
Stárek, Jan ; Goldmann, Tomáš (oponent) ; Orság, Filip (vedoucí práce)
Nositelná zařízení se řadí mezi stále oblíbenější elektroniku. Tento fakt přispívá ke zvyšující se snaze rozšířit mobilní i jiné aplikace na nositelná zařízení. Na tyto skutečnosti navazuje tato práce, která shrnuje informace o nositelných zařízeních a jejich typických operačních systémech. V dalších kapitolách se nacházejí informace o možnostech pro vývojáře, které tyto operační systémy a jejich vývojářské nástroje nabízejí. Na základě získaných poznatků se v práci nachází i demonstrace tvorby aplikace, konkrétně pro obsluhu tiskáren skrze systém YSoft SafeQ společnosti Y Soft Corporation.
|
|
|
Identifikace a verifikace osob pomocí záznamu EKG
Waloszek, Vojtěch ; Smital, Lukáš (oponent) ; Vítek, Martin (vedoucí práce)
V posledních letech je zkoumáno využití EKG pro verifikaci a identifikaci osob v biometrických systémech. V této práci je tato možnost rovněž zkoumána a ověřována na databázi ECG ID z PhysioNetu a také na vlastních záznamech měřených pomocí Apple Watch Series 4. Mnohé existující metody již ověřily možnost použití EKG pro biometrii, ale na záznamech pořízených klinickým EKG přístrojem. Tato práce ověřuje možnost využití záznamů EKG pořízených pomocí nositelných zařízení, konkrétně chytrých hodinek. Ze signálu EKG je extrahováno 16 příznaků, které jsou za použití náhodného lesa jako klasifikátoru využity pro verifikaci a identifikaci. Mezi příznaky patří intervaly mezi význačnými body v signálu EKG, potenciálové rozdíly mezi některými body v signálu a variabilita intervalů PR v rámci záznamu. Průměrné výsledky verifikace 14 osob z vlastní databáze dat jsou TRR 96,19 %, TAR 84,25 %.
|
|
|
Pokročilé hodnocení kvality spánku
Doležalová, Anna ; Králík, Martin (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce)
Tato diplomová se zabývá pokročilým hodnocením kvality spánku pomocí hlubokého učení. Jsou zde popsány metriky pro hodnocení spánku a jejich využití. Pro klasifikaci jsou použity data tepové frekvence a akcelerometru pocházejících z chytrých hodinek Apple Watch. Základem pro klasifikaci byl model složený z 1D konvolučních sítí v kombinaci s rekurentní neuronovou sítí. Jako rekurentní sítě byly využity LSTM a GRU. Modely byly naučeny na klasifikaci do dvou, třech a pěti spánkových fází. V poslední řadě byly srovnány vzniklé metody.
|
|
|
Pokročilé hodnocení kvality spánku
Benáček, Petr ; Ředina, Richard (oponent) ; Filipenská, Marina (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá hodnocením kvality spánku pomocí moderních metod hlubokého učení. V práci jsou popsány metriky automatické klasifikace spánkových fází. Je zde diskutována vybraná databáze spánkových dat. Vzhledem k nízkému počtu dat ve fázi bdění jsou popsány a provedeny různé způsoby augumentace dat. Základem pro klasifikaci jsou modely založené na 1D konvolučních sítích. Výsledkem jsou připravené modely pro binární klasifikaci a klasifikaci 3 a 4 fází spánku. Nakonec jsou pomocí těchto modelů vypočítány metriky hodnotící kvalitu spánku a výsledky jsou srovnány s literaturou.
|
|
|
Pokročilé hodnocení kvality spánku
Doležalová, Anna ; Králík, Martin (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce)
Tato diplomová se zabývá pokročilým hodnocením kvality spánku pomocí hlubokého učení. Jsou zde popsány metriky pro hodnocení spánku a jejich využití. Pro klasifikaci jsou použity data tepové frekvence a akcelerometru pocházejících z chytrých hodinek Apple Watch. Základem pro klasifikaci byl model složený z 1D konvolučních sítí v kombinaci s rekurentní neuronovou sítí. Jako rekurentní sítě byly využity LSTM a GRU. Modely byly naučeny na klasifikaci do dvou, třech a pěti spánkových fází. V poslední řadě byly srovnány vzniklé metody.
|
|
|
Aplikace chytrých hodinek pro podporu sportovního tréninku a závodů
Dohnalík, Pavel ; Bartl, Vojtěch (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Cílem práce je vytvořit aplikaci na chytré hodinky, která umožní měřit závody a tréninky, případně vytvářet lokalizační podklady pro tuto činnost. Aplikace je implementovaná pro mobilní zařízení s operačním systémem Android a iOS. Pro chytré hodinky je podporován operační systém Wear OS. V práci je popsána teorie programování pro mobilní operační systémy a programování na operační systém Wear OS. V praktické části je popsaný návrh, implementace a testování. Pro implementaci mobilní aplikace jsem zvolil framework Flutter spolu s jazykem Dart. Pro aplikaci na chytré hodinky jsem zvolil framework Flutter spolu s jazykem Dart. Výsledná aplikace umožňuje uživatelům měřit závody a tréninky.
|
|
|
Identifikace a verifikace osob pomocí záznamu EKG
Waloszek, Vojtěch ; Smital, Lukáš (oponent) ; Vítek, Martin (vedoucí práce)
V posledních letech je zkoumáno využití EKG pro verifikaci a identifikaci osob v biometrických systémech. V této práci je tato možnost rovněž zkoumána a ověřována na databázi ECG ID z PhysioNetu a také na vlastních záznamech měřených pomocí Apple Watch Series 4. Mnohé existující metody již ověřily možnost použití EKG pro biometrii, ale na záznamech pořízených klinickým EKG přístrojem. Tato práce ověřuje možnost využití záznamů EKG pořízených pomocí nositelných zařízení, konkrétně chytrých hodinek. Ze signálu EKG je extrahováno 16 příznaků, které jsou za použití náhodného lesa jako klasifikátoru využity pro verifikaci a identifikaci. Mezi příznaky patří intervaly mezi význačnými body v signálu EKG, potenciálové rozdíly mezi některými body v signálu a variabilita intervalů PR v rámci záznamu. Průměrné výsledky verifikace 14 osob z vlastní databáze dat jsou TRR 96,19 %, TAR 84,25 %.
|
|
|
Vývojářské technologie nositelných zařízení pro YSoft SafeQ
Stárek, Jan ; Goldmann, Tomáš (oponent) ; Orság, Filip (vedoucí práce)
Nositelná zařízení se řadí mezi stále oblíbenější elektroniku. Tento fakt přispívá ke zvyšující se snaze rozšířit mobilní i jiné aplikace na nositelná zařízení. Na tyto skutečnosti navazuje tato práce, která shrnuje informace o nositelných zařízeních a jejich typických operačních systémech. V dalších kapitolách se nacházejí informace o možnostech pro vývojáře, které tyto operační systémy a jejich vývojářské nástroje nabízejí. Na základě získaných poznatků se v práci nachází i demonstrace tvorby aplikace, konkrétně pro obsluhu tiskáren skrze systém YSoft SafeQ společnosti Y Soft Corporation.
|
host ::
RSS.