No (10759)
Number of found documents:
10759
Published from
to
Délky v řešení řetězcových omezení
Hranička, Jan; Lengál, Ondřej; Havlena, Vojtěch
2024 - English
Řešení řetězcových omezení je v dnešní době základním kamenem formální verifikace s širokým vědeckým i obchodním uplatněním. Přínosem této práce je návrh nové rozhodovací procedury s cílem rozšířit jeden z předních string solverů: Z3-Noodler. Tato rozhodovací procedura je založena na symbolickém zarovnání řetězcových proměnných v rovnicích pomocí generování omezení na jejich délky. Experimenty na standartních benchmarcích ukázaly, že integrace této procedury s nástrojem Z3-Noodler vede ke snížení timeoutů o 32 a na určitých testech snižuje celkovou dobu běhu nástroje více než padesátkrát. Díky těmto přínosům je možné očekávat přidání této procedury do zmíněného nástroje. String solving is currently a fundamental part of formal verification with numerous scientific and business applications. In this thesis, a new decision procedure is proposed with the intend to extend a state-of-the-art string solver Z3-Noodler. This decision procedure is based on symbolically aligning string variables in word equations by generating constraints on their lengths. When experimenting with this procedure on standardized benchmarks, its integration with Z3-Noodler resulted in the reduction of 32 timeouts and in some instances more than 50x time improvement. These benefits make it possible for this decision procedure to be included in a future release of the mentioned solver.
Keywords:
length constraints; string solving; Z3; SMT solver; délková omezení; řešení řetězcových omezení; Z3; SMT solver
Available in a digital repository NRGL
Délky v řešení řetězcových omezení
Řešení řetězcových omezení je v dnešní době základním kamenem formální verifikace s širokým vědeckým i obchodním uplatněním. Přínosem této práce je návrh nové rozhodovací procedury s cílem rozšířit ...
Mezinárodní marketingová strategie vybraného podniku
Knechtová, Natalie; Zich, Robert; Chlebovský, Vít
2024 - English
Záměrem této diplomové práce je provedení marketingového plánu pro vybranou společnost vstupující na zahraniční trh. Autorka uvede základní teoretická východiska práce, prozkoumá současný stav trhu, důkladně vysvětlí existující problémy, a nakonec navrhne nové marketingové aktivity pro společnost expandující na mezinárodní trh. The focus of this diploma thesis is a conducting marketing plan for a selected company entering a foreign market. The author will provide the essential theoretical foundation of the thesis, examine the current market condition, providing a thorough explanation of the existing challenges, and ultimately suggest new marketing activities for a company expanding internationally.
Keywords:
international marketing plan; marketing strategy; online marketing; Germany; tattoo; mezinárodní marketingový plán; marketingová strategie; online marketing; Německo; tetování
Available in a digital repository NRGL
Mezinárodní marketingová strategie vybraného podniku
Záměrem této diplomové práce je provedení marketingového plánu pro vybranou společnost vstupující na zahraniční trh. Autorka uvede základní teoretická východiska práce, prozkoumá současný stav trhu, ...
Automatizace vyhledávání abnormalit z tomografických dat
Semerák, Petr; Zemek, Marek; Bazala, Jiří
2024 - English
Předložená diplomová práce se zabývá automatizací procesu skenování a vyhodnocování abnormalit gascoolerů, které vznikají při jejich výrobě. Nedestruktivní testování využívá technologii CT skenování jejímž výstupem jsou obrazová data. Cílem práce je nahradit zdlouhavý proces ručního procházení dat spolehlivou algoritmizovatelnou metodou a ověřit, zda je tento směr vývoje perspektivní. V teoretické části se práce zabývá chladícími systémy v automobilech, nedestruktivním testování s těžištěm v CT technologii a rešerší softwarů pro prohlížení a analýzu CT dat. Praktická část diplomové práce se zaměřuje na problematiku ucpaných kanálků gascoolerů. Jsou popsány příčiny vzniku této abnormality, dosavadní přístup k jejímu odhalení a nový automatický přístup kontroly. Navržený algoritmus spolu s aplikaci vytvořenou pomocí Matlabu jsou testovány na konkrétních datech. Spolehlivost výsledků je v závěru porovnávána ručním hodnocením CT snímků. Pro hodnocení kvality obrazových dat je trénována hluboká neuronová síť. The presented thesis concerns the automation of the process of scanning and evaluating abnormalities of gascoolers that occur during their production. Non-destructive testing employs CT scanning technology, which generates image data as an output. The objective of the work is to replace the time-consuming manual data scanning process with a reliable algorithmic method and to assess the potential of this direction of development. The theoretical part of the thesis deals with cooling systems in cars, non-destructive testing with a focus on CT technology and a search for software for viewing and analysing CT data. The practical part of the thesis focuses on the problem of clogged gascooler ducts. The causes of this abnormality, the current approach to its detection and a new automatic inspection approach are described. The proposed algorithm together with an application developed using Matlab are tested on concrete data. Finally, the reliability of the results is evaluated by manual inspection of the CT images. A deep neural network is trained to assess the quality of the image data.
Keywords:
Gascooler; X-Ray micro computed tomography; CT; Image processing; Fourier transform; Gascooler; rentgenová počítačová tomografie; CT; zpracování obrazu; Fourierova transformace
Available in a digital repository NRGL
Automatizace vyhledávání abnormalit z tomografických dat
Předložená diplomová práce se zabývá automatizací procesu skenování a vyhodnocování abnormalit gascoolerů, které vznikají při jejich výrobě. Nedestruktivní testování využívá technologii CT skenování ...
Financial time series analysis based on innovative Machine Learning Signal Processing approaches
Tshiangomba, Reagan Kasonsa; Sehnalová, Pavla; Cicone, Antonio
2024 - English
Prognózování finančních časových řad bylo klasifikováno jako jeden z nejnáročnějších problémů v v posledním desetiletí kvůli jeho nestacionaritě a nelineárním vlastnostem. Na jednu stranu statistická techniky byly shledány neschopnými přesně předpovídat finanční časové řady. Na druhé straně techniky strojového učení dosáhly pozoruhodných výsledků, ale neposkytují explicitní způsob zacházení s nestacionární vlastností finančních časových řad. Navrhovaný přístup využívá schopnosti dekompozičních technik zpracování signálu k řešení nestacionární vlastnost finančních časových řad. Použitá technika rozkladu signálu v této práci je iterativní filtrování (IF), které generuje funkce vnitřního režimu (IMF). Tyto generované IMF spolu s původním signálem se používají k vytvoření časově-frekvenční reprezentace finanční časové řady zvané IMFogram. Dva typy údajů, jmenovitě MMF a IMFogram, se používají k trénování fúzní neuronové sítě pro predikci finančních časových řad. Jeden záznam součástí fúzní neuronové sítě je umělá neuronová síť (ANN), která bere jako MMF vstup. Další vstupní složkou fúzní neuronové sítě je konvoluční neuronová síť (CNN), která bere jako vstup IMFogram. Výstupy ANN a CNN jsou zřetězeny pro regresní úlohu. Ukážeme aplikaci tohoto nově vyvinutého přístupu k finančním datům, Abych byl přesný, série NASDAQ. A podáváme zprávy o jeho výkonu v různých scénářích hranic podmínky. Forecasting financial time series has been classified as one of the most challenging problems in the last decade due to its non-stationarity and non-linear properties. On one hand, statistical techniques have been found incapable of accurately predicting financial time series. On the other hand, machine learning techniques have achieved remarkable results, but they do not provide an explicit way of handling the non-stationarity property of financial time series. The proposed approach leverages the capabilities of signal processing decomposition techniques to address the non-stationarity property of financial time series. The signal decomposition technique employed in this work is iterative filtering (IF), which generates intrinsic mode functions (IMFs). These generated IMFs, along with the original signal, are used to produce a time-frequency representation of the financial time series, called IMFogram. Two types of data, namely the IMFs and IMFogram, are utilized to train a fusion neural network for predicting the financial time series. One entry component of the fusion neural network is an artificial neural network (ANN) taking the IMFs as input. The other entry component of the fusion neural network is a convolutional neural network (CNN), which takes the IMFogram as input. The outputs of the ANN and the CNN are concatenated for a regression task. We show the application of this newly developed approach to financial data, NASDAQ series to be precise. And we report its performance in different scenarios of boundary conditions.
Keywords:
Artificial neural network (ANN); Convolutional neural network (CNN); Fusion Neural Network; Iterative Filtering (IF); Intrinsic Mode Functions (IMFS); IMFogram; symmetric extension; asymmetric extension; Time series; Umělá neuronová síť (ANN); konvoluční neuronová síť (CNN); fúzní neuronová síť; iteraktivní filtrování (IF); funkce vnitřního režimu (IMFS); IMFogram; symetrické rozšíření; asymetrické prodloužení; Časová řada
Available in a digital repository NRGL
Financial time series analysis based on innovative Machine Learning Signal Processing approaches
Prognózování finančních časových řad bylo klasifikováno jako jeden z nejnáročnějších problémů v v posledním desetiletí kvůli jeho nestacionaritě a nelineárním vlastnostem. Na jednu stranu statistická ...
Aplikace pro detekci Fake News
Zádrapa, Jan; Holop, Patrik; Malinka, Kamil
2024 - English
Problém Fake News je aktuálně jeden z největších problémů moderní společnosti. Miliony lidí denně konzumují zavádějící informace a ani o tom nemusí vědět. Tento problém způsobuje riziko po celém světě, protože přispívá k polarizaci společnosti a ovlivňuje volby pomocí propagandy. Bohužel, zatím není vytvořen dostatek spolehlivých automatizovaných nástrojů pro český jazyk, které by dokázaly tento problém řešit. Tato práce má za cíl takovýto nástroj vytvořit a tím pomoci lidem, kteří denně propadají Fake News. The problem of Fake News is one of the most significant problems in our modern society. Millions of people read Fake News articles every day without knowing it. This problem creates a risk worldwide as society is getting polarised, and elections are manipulated by third parties using propaganda. Unfortunately, there are not enough tools to help solve the problem of Fake News detection in the Czech language. This thesis aims to create a tool to help these people recognise Fake News and introduce them commonly used manipulation techniques in text.
Keywords:
Fake News; disinformation; BERT; RoBERTa; natural language processing; machine learning; manipulation techniques; sentimental analysis; Fake News; dezinformace; BERT; RoBERTa; zpracování přirozeného jazyka; strojové učení; manipulativní techniky; sentimentální analýza
Available in a digital repository NRGL
Aplikace pro detekci Fake News
Problém Fake News je aktuálně jeden z největších problémů moderní společnosti. Miliony lidí denně konzumují zavádějící informace a ani o tom nemusí vědět. Tento problém způsobuje riziko po celém ...
Analýza chování malwaru pomocí velkých jazykových modelů
Rádsetoulal, Vlastimil; Homoliak, Ivan; Očenášek, Pavel
2024 - English
Táto práca skúma využitie veľkých jazykových modelov (LLMs) vylepšených technikou Retrieval-Augmented Generation (RAG) pre efektívnu analýzu správania malvéru. Začína prehľadom metód analýzy malvéru, ako statických tak dynamických. Štúdia sa zameriava na využitie rámca MITRE ATT&CK na pochopenie správania malvéru veľkým jazykovým modelom. Jadro výskumu sa zameriava na architektúru a implementáciu nástroja na analýzu správania malvéru, ktorý implementuje RAG s využitím LLMs. Tento nástroj má za cieľ pomôcť profesionálom v oblasti bezpečnosti využívať možnosti generatívnej AI na interpretáciu komplexného správania malvéru. Okrem toho, výskum zahŕňa praktické nasadenie systému pre správu bezpečnostných informácií a udalostí (SIEM), pričom využíva platformu Wazuh na detekciu simulovaných útokov. Nasadenie a testovanie prebiehajú v kontrolovanom virtuálnom prostredí. Práca poukazuje na potenciál LLM modelov pri zlepšovaní opatrení v kybernetickej bezpečnosti. Práca končí diskusiou o možných vylepšeniach implementovaného nástroja. This thesis investigates the use of large language models (LLMs) enhanced with Retrieval-Augmented Generation (RAG) techniques to analyze malware behaviors effectively. Starting with an overview of malware analysis methods, both static and dynamic, the study delves into the use of the MITRE ATT&CK framework to understand and categorize malware strategies. The core of the research focuses on the architecture and implementation of a malware behavior analysis tool that integrates RAG with LLMs. This tool aims to aid security professionals leveraging generative AI's capabilities to interpret complex malware behaviors. Additionally, the research includes a practical deployment of the Security Information and Events Management (SIEM) system, using the Wazuh platform to detect simulated adversarial behaviors. The deployment and testing are done in a controlled virtual environment, highlighting the potential of LLMs in enhancing cyber security measures. The thesis concludes with recommendations for future enhancements and the potential expansion of generative AI applications in cyber security.
Keywords:
large; language; models; malware; behavior; analysis; detection; velké; jazykové; modely; malware; analýza; chování; detekce
Available in a digital repository NRGL
Analýza chování malwaru pomocí velkých jazykových modelů
Táto práca skúma využitie veľkých jazykových modelov (LLMs) vylepšených technikou Retrieval-Augmented Generation (RAG) pre efektívnu analýzu správania malvéru. Začína prehľadom metód analýzy malvéru, ...
Zpracování a vizualizace diagnostických dat z bionické protézy horní končetiny
Mahdalík, Ondřej; Lazúr, Juraj; Hynek, Jiří
2024 - English
Bionické protézy se běžně používají k tomu, aby pacientům pomohly efektivněji vykonávat každodenní činnosti. Zahrnují různé metody získávání vstupu od uživatele a používají elektromotory k ovládání prstů a/nebo jiných částí končetiny. Bohužel míra odmítnutí protézy dosahuje v průměru 44 % [64], což znamená, že téměř polovina pacientů přestane protézu používat. Protéza Z-Arm od společnosti Z-Bionics se pokouší řešit nízkou míru akceptace mimo jiné tím, že zaznamenává diagnostické údaje a pomáhá pacientovi, když detekuje nesprávné používání nebo možnou vadu protézy. Protože však návštěvy pacientů nejsou dostatečně časté, aby specialisté získali aktuální diagnostické údaje, je třeba navrhnout vhodný způsob jejich získávání na dálku. Jako řešení byla implementována mobilní aplikace využívající Bluetooth ke komunikaci s protézou doprovázená rozšířením interní webové aplikace o nové stránky, koncové body API a databázi MongoDB. Ačkoli testování s pacienty stále probíhá, první dojmy zaměstnanců a pacientů jsou vesměs pozitivní a naznačují možné zlepšení komfortu při používání protézy. prosthesis, limb, amputation, healthcare, diagnostic data, mobile application, information system, dashboard, API, visualization, MAUI, Blazor, .NET, Z-Bionics
Keywords:
prosthesis; limb; amputation; healthcare; diagnostic data; mobile application; information system; dashboard; API; visualization; MAUI; Blazor; .NET; Z-Bionics; protéza; končetina; amputace; zdravotnictví; diagnostická data; mobilní aplikace; informační systém; API; vizualizace; MAUI; Blazor; .NET; Z-Bionics
Available in a digital repository NRGL
Zpracování a vizualizace diagnostických dat z bionické protézy horní končetiny
Bionické protézy se běžně používají k tomu, aby pacientům pomohly efektivněji vykonávat každodenní činnosti. Zahrnují různé metody získávání vstupu od uživatele a používají elektromotory k ovládání ...
Prostředky pro zajištění interoperability Arduino/ESP a ROS2
Fabo, Matúš; Beran, Jan; Janoušek, Vladimír
2024 - English
Táto práca skúma integráciu nízkonákladovej rady mikrokontrolérov ESP32 s Robot Oper- ating System 2 (ROS2), populárnym frameworkom v oblasti robotiky. Primárnym cieľom je vyvinúť metódy a nástroje, ktoré uľahčia bezproblémovú integráciu mikrokontrolérov ESP32 do vývojového ekosystému ROS2 s využitím existujúcich middleware riešení posky- tovaných tretími stranami. Zameraním sa na začlenenie projektov ESP-IDF do nástrojov ROS2 sa výskum zameriava na zefektívnenie nasadenia a riadenia systémov založených na ESP32 v robotických aplikáciách. Tento prístup zvyšuje dostupnosť a užitočnosť ROS2, čo umožňuje efektívnejšie využitie mikrokontrolérov ESP32 v rôznych robotických kontextoch. This thesis explores the integration of the low-cost ESP32 line of microcontrollers with the Robot Operating System 2 (ROS2), a widely-used framework in the field of robotics. The primary goal is to develop methods and tools that facilitate seamless integration of ESP32 microcontrollers into the ROS2 development ecosystem, leveraging existing middleware solutions provided by third parties. By focusing on the incorporation of ESP-IDF projects into ROS2 tooling, the research aims to streamline the deployment and management of ESP32-based systems within robotics applications. This approach enhances the accessibility and utility of ROS2, enabling more efficient and effective use of ESP32 microcontrollers in various robotic contexts.
Keywords:
ESP-IDF; ESP32; ROS2; CMake; Interoperability; Microcontrollers; Integration; Tooling; Middleware; IoT; Robotics; ESP-IDF; ESP32; ROS2; CMake; Interoperabilita; Mikrokontroléry; Integrácia; Nástroje; Middleware; IoT; Robotika
Available in a digital repository NRGL
Prostředky pro zajištění interoperability Arduino/ESP a ROS2
Táto práca skúma integráciu nízkonákladovej rady mikrokontrolérov ESP32 s Robot Oper- ating System 2 (ROS2), populárnym frameworkom v oblasti robotiky. Primárnym cieľom je vyvinúť metódy a nástroje, ...
Vylepšení RISC-V procesoru pro automobilový průmysl
Gallo, Jiří; Jaroš, Jiří; Šimek, Václav
2024 - English
Cílem této práce je úprava existujícího RISC-V procesoru pro použití v automobilovém průmyslu - konkrétně ovládání motorů. Tyto úpravy jsou založeny na ukázkovém kódu pro řízení motoru využívajícím aritmetiku s pevnou řádovou čárkou. Tento kód byl profilován a analyzován, na základě čehož byly vytvořeny nové instrukce. Vliv těchto instrukcí byl zanalyzován jak z pohledu zrychlení běhu, tak z pohledu dopadu na parametry procesoru. The aim of this thesis is to modify existing RISC-V processor for automotive applications - specifically motor control. These modifications are based on a sample motor control code that uses fixed-point arithmetic. This code was profiled, analyzed, and new instructions were created. The impact of these instructions was analyzed both in terms of execution time improvement and impact on processor parameters.
Keywords:
RISC-V; CPU; instruction set architecture; improvement; fixed-point arithmetic; RISC-V; CPU; instrukční sada; vylepšení; frakční aritmetika
Available in a digital repository NRGL
Vylepšení RISC-V procesoru pro automobilový průmysl
Cílem této práce je úprava existujícího RISC-V procesoru pro použití v automobilovém průmyslu - konkrétně ovládání motorů. Tyto úpravy jsou založeny na ukázkovém kódu pro řízení motoru využívajícím ...
Generování kódu z textového popisu funkcionality
Zobal, Ondřej; Nosko, Svetozár; Smrž, Pavel
2024 - English
Tato práce se zabývá vývojem rozšíření do editoru Visual Studio Code, které pomůže vývojářům udržet kvalitu kódu jazyka Python 3. Rozšíření poskytuje možnost generování komentářů a docstringů, návrhu nových jmen proměnných. Rozšíření využívá velké jazykové modely Transformer s řídkou pozorností pro zpracování výsledků. Výsledky bohužel nekonkurují současné konkurenci, jakou je například GPT-3.5-turbo. This thesis is concerned with the development of an extension for the Visual Studio Code editor that helps developers maintain code quality in Python 3 by generating comments and docstrings and suggesting new names for variables. The extension was also supposed to include a bug fixing system, but unfortunately it failed to become effective. The system uses large Transformer language models with sparse attention for processing results. Unfortunately, the results do not compete with current competition such as GPT-3.5-turbo.
Keywords:
machine learning; natural language processing; ML; NLP; code refinement; comment generation; refactoring; Longformer; PLBART; Visual Studio Code; extension; strojové učení; zpracování přirozeného jazyka; ML; NLP; zlepšení kódu; generování komentářů; refaktorizace; Longformer; PLBART; Visual Studio Code; rozšíření
Available in a digital repository NRGL
Generování kódu z textového popisu funkcionality
Tato práce se zabývá vývojem rozšíření do editoru Visual Studio Code, které pomůže vývojářům udržet kvalitu kódu jazyka Python 3. Rozšíření poskytuje možnost generování komentářů a docstringů, návrhu ...
NRGL provides central access to information on grey literature produced in the Czech Republic in the fields of science, research and education. You can find more information about grey literature and NRGL at service web
Send your suggestions and comments to nusl@techlib.cz
Provider
Other bases