No (1972)
Used filters
(3)
Number of found documents:
1972
Published from
to
Využití neoznačenačených dat pro segmentaci sítnice
Shemshur, Andrii; Jakubíček, Roman; Vičar, Tomáš
2024 - English
Tato bakalářská práce se zabývá vývojem a hodnocením pokročilých metod pro segmentaci lékařských snímků v kontextu omezených trénovacích dat. Studie zkoumá techniky učení pod dohledem využívající konvoluční neuronové sítě (CNN), přenosové učení s předtrénovanými modely a strategie učení s částečným dohledem. Jako základní model byl použit model konvoluční neuronové sítě (CNN) s dohledem založený na architektuře U-Net, který dosáhl koeficientu Dice 77,6% a průniku nad sjednocením (IoU) 63,4%. Použití přenosového učení pomocí kodéru ResNet34 předtrénovaného na síti ImageNet vedlo k výraznému zlepšení výkonu s koeficientem Dice 81,9%, IoU 69,3% a přesností 96,7%. Kromě toho byly ke zvýšení výkonu modelu použity strategie učení s částečným dohledem, včetně pseudoznačení a předtrénování denoizace. Přístup pseudoznačení přinesl koeficient Dice 81,7% a IoU 69,1%, čímž prokázal účinnost využití neoznačených dat. Přístup před tréninkem denoizace prokázal robustní výkonnost a dosáhl koeficientu Dice 80,3% a IoU 67,0%, a to i v přítomnosti zašuměných a neoznačených dat. Tyto výsledky podtrhují potenciál transferového učení a poloprovozních metod pro zvýšení přesnosti segmentace při analýze lékařských snímků. Poskytují solidní základ pro budoucí výzkum v této oblasti. This bachelor's thesis is concerned with the development and evaluation of advanced methods for medical image segmentation in the context of limited training data. The study examines supervised learning techniques employing Convolutional Neural Networks (CNNs), transfer learning with pre-trained models, and semi-supervised learning strategies. A supervised convolutional neural network (CNN) model based on the U-Net architecture was employed as the baseline, achieving a Dice coefficient of 77.6\% and an intersection over union (IoU) of 63.4%. The application of transfer learning using a ResNet34 encoder pre-trained on ImageNet led to a notable improvement in performance, with a Dice coefficient of 81.9%, an IoU of 69.3%, and an accuracy of 96.7%. Furthermore, semi-supervised learning strategies, including pseudo-labeling and denoising pretraining, were employed to enhance the model's performance. The pseudo-labeling approach yielded a Dice coefficient of 81.7% and an IoU of 69.1%, thereby demonstrating the efficacy of leveraging unlabeled data. The denoising pretraining approach demonstrated robust performance, achieving a Dice coefficient of 80.3% and an IoU of 67.0%, even in the presence of noisy and unlabeled data. These outcomes underscore the potential of transfer learning and semi-supervised methods to enhance segmentation accuracy in medical image analysis. They provide a robust foundation for future research in this field.
Keywords:
Medical Image Segmentation; Convolutional Neural Networks; Transfer Learning; Semi-supervised Learning; Pseudo-labeling; Denoising Pretraining; U-Net; ResNet34; Retinal Images; Segmentace lékařských snímků; konvoluční neuronové sítě; učení s přenosem; učení s částečným dohledem; pseudoznačení; předtrénování denoisingu; U-Net; ResNet34; snímky sítnice
Available in a digital repository NRGL
Využití neoznačenačených dat pro segmentaci sítnice
Tato bakalářská práce se zabývá vývojem a hodnocením pokročilých metod pro segmentaci lékařských snímků v kontextu omezených trénovacích dat. Studie zkoumá techniky učení pod dohledem využívající ...
Funkcionalita podnikových informačních systémů ERP
Zainutdinov, Ilnaz; Rujbrová, Šárka; Šťastná, Dagmar
2024 - English
Tato bakalářská práce nabízí komplexní analýzu systémů plánování podnikových zdrojů (ERP) s důrazem na jejich architekturu, funkčnost a význam v současném podnikání. Zabývá se vývojem, principy a klíčovými komponentami ERP systémů, včetně modulů pro prodej, marketing, finance, IT a kybernetickou bezpečnost, řízení dodavatelského řetězce a služby. Zvláštní pozornost je věnována zkoumání významných příkladů ERP, jako jsou Microsoft Dynamics 365 a Oracle NetSuite, přičemž jsou zdůrazněny jejich aplikace v různých korporátních oblastech. Dále se studie zabývá integrací Business Intelligence (BI) do ERP systémů, diskutuje jejich roli a dopad prostřednictvím analytiky a reportingu. Významný přínos této práce spočívá ve spojení teoretických poznatků s praktickými zkušenostmi získanými z rozsáhlé studie ve společnosti Tricentis. Tato analýza se věnuje využití systému ERP, přičemž klade důraz na nuance implementace, jako jsou zpožděné reakce, umělá decentralizace a vliv interakce uživatelů na efektivitu systému. Tím, že práce propojuje teoretické znalosti s praktickými zkušenostmi, si klade za cíl doplnit informace týkající se ERP ve smyslu architektury a funkčnosti systémů ERP a jejich soulad s obchodními strategiemi. This thesis offers a comprehensive analysis of Enterprise Resource Planning (ERP) systems, emphasising their architecture, functionalities, and significance in contemporary business. It explores the evolution, principles, and critical components of ERP systems, including modules for sales, marketing, finance, IT and cyber-security, supply chain, and service. Particular attention is given to the examination of prominent ERP examples such as Microsoft Dynamics 365 and Oracle NetSuite, highlighting their application across various business domains. Additionally, this study extends into the realm of Business Intelligence (BI) within ERP systems, evaluating its significance and influence via analytics and reporting mechanisms. A significant contribution of this thesis lies in its integration of practical insights gained from a comprehensive case study at Tricentis. This examination elucidates the real-world challenges and advancements in ERP system utilisation, emphasising the nuances of implementation, such as delayed responsiveness, artificial decentralisation, and the effects of user interaction on system efficiency. By bridging theoretical knowledge with practical experiences, the thesis aims to fill a gap in the existing literature by offering an in-depth look at the architecture and functionality of ERP systems and their alignment with business strategies.
Keywords:
Enterprise Resource Planning (ERP) systems; ERP architecture; organisational processes integration; finance and marketing modules; distribution and supply chain management; ERP system evolution; cloud-based ERP solutions; advanced analytics in ERP; software architecture of ERP; functional dynamics of ERP modules; Microsoft Dynamics 365; Oracle NetSuite; module composition and functionality; ERP systems synergy; organisational objectives in ERP systems; ERP implementation challenges; ERP user interaction; ERP response time; Business Intelligence in ERP; ERP adaptation; ERP training; Systémy plánování podnikových zdrojů (ERP); architektura ERP; integrace organizačních procesů; moduly financí a marketingu; distribuce a správa dodavatelského řetězce; vývoj systémů ERP; cloudová řešení ERP; pokročilá analytika v ERP; softwarová architektura ERP; funkční dynamika modulů ERP; Microsoft Dynamics 365; Oracle NetSuite; kompozice a funkčnost modulů; synergie systému ERP; organizační cíle v systémech ERP; problémy implementace ERP; interakce uživatelů ERP; doba odezvy ERP; Business Intelligence v ERP; adaptace ERP; školení ERP
Available in a digital repository NRGL
Funkcionalita podnikových informačních systémů ERP
Tato bakalářská práce nabízí komplexní analýzu systémů plánování podnikových zdrojů (ERP) s důrazem na jejich architekturu, funkčnost a význam v současném podnikání. Zabývá se vývojem, principy a ...
3D tisk se stříbrem a jeho využití ve šperkařství
Thomas, Marek; Langerová, Petra; Sučková, Magda
2024 - English
Hlavním cílem této práce je najít vhodný typ aditivní tiskárny, která by byla schopna kvalitního 3D tisku stříbrných šperků. Práce seznámí čtenáře s několika typy aditivních tiskáren (FDM, SLA, DMLS a dalších), jejich využitím v praxi a fyzikálním a chemickým chováním stříbra při aditivním tisku. Důraz bude kladen na praktické uplatnění těchto speciálních 3D tiskáren, a to především ve šperkařství. Poslední část práce se pokusí zodpovědět otázku, zda je technicky a ekonomicky proveditelné sestavit a bezpečně provozovat danou 3D tiskárnu v menších firmách či v domácím prostředí. The main goal of this bachelor's thesis is to determine what type of 3D printer is the most suitable for silver jewellery additive printing. The thesis is divided into sections which aim to familiarize the reader with various types of additive printers (FDM, SLA, DMLS, etc.), their practical applications, and the physical and chemical behaviour of silver in additive printing. A particular emphasis is placed on the practical application of these specialized 3D printers, especially in the fields of electronics and jewellery making. The final section discusses the question of whether it is technically and economically feasible to assemble and safely operate such a 3D printer in small businesses or in a household setting.
Keywords:
printing; 3D; silver; additive manufacturing; powder; jewellery; printers; laser; tisk; 3D; stříbro; aditivní výroba; prášek; šperky; tiskárny; laser
Available in a digital repository NRGL
3D tisk se stříbrem a jeho využití ve šperkařství
Hlavním cílem této práce je najít vhodný typ aditivní tiskárny, která by byla schopna kvalitního 3D tisku stříbrných šperků. Práce seznámí čtenáře s několika typy aditivních tiskáren (FDM, SLA, DMLS a ...
Analýza silničního provozu pomocí neuronových sítí
Žárský, Daniel; Musil, Petr; Smrž, Pavel
2024 - English
Cílem této bakalářské práce je zjednodušit analýzu silničního provozu, která využívá kamerové záznamy, a to poskutnutím prostředku pro automatickou annotaci scény. Práce popisuje obecné technické pricipy využité v kamerovém systému monitorujícím dopravu a navrhuje postup zpracování dat, získaných metodami počítačového vidění, s cílem automatizovaného nasazení systému. Následné zpracování dat využívá klastrovacích algoritmů pro identifikaci a lokalizaci hlavních směrů pohybu účastníků dopravnícho provozu. Na základě těchto výsledků je scéna automaticky annotována. Anotace scény je použitelná jako základ pozdější detekce anomálií v dopravě v reálném čase. The aim of this bachelor thesis is to simplify the analysis of road traffic using camera recordings by providing a mean for automatic scene annotation. The thesis describes the general technical principles used in a traffic monitoring camera system and proposes a procedure for processing the data obtained by computer vision methods with the aim of automated deployment of the system. The subsequent data processing uses clustering algorithms to identify and locate the main directions of movement of traffic participants. Based on these results, the scene is automatically annotated. The scene annotation can be used as the basis for later real-time detection of traffic anomalies.
Keywords:
road traffic flow analysis; traffic camera; object detection; object tracking; clustering; automatic scene annotation; analýza proudů vozidel; dopravní kamera; detekce objektů; sledování objektů; klastrování; automatická anotace scény
Available in a digital repository NRGL
Analýza silničního provozu pomocí neuronových sítí
Cílem této bakalářské práce je zjednodušit analýzu silničního provozu, která využívá kamerové záznamy, a to poskutnutím prostředku pro automatickou annotaci scény. Práce popisuje obecné technické ...
2D Rogue-Like Hra s Procedurálními Prvky
Vodák, Jindřich; Vlnas, Michal; Polášek, Tomáš
2024 - English
Tato bakalářská práce se zabývá rogue-like hrami a procesem a jejich vývoje. Nejprve poskytuje ucelený vhled do rogue-like žánru a jeho specifických mechanik, a porovnává jej s žánrem RPG. Dále je prozkoumán proces herního vývoje, společně s běžnými obchodními modely videoher. Práce představuje některé z běžně používaných metod procedurálního generování ve hrách, jako je například využití šumů či celulární automaty. Práce také poskytuje náhled na téma umělé inteligence ve hrách. Jsou znázorněny dva modely běžně používané k realizaci umělé inteligence nehráčských postav -- konečné stavové automaty a behavior trees. V oblasti umělé inteligence ve hrách je také důležité hledání cesty k cíli, tzv. pathfinding, čímž se práce rovněž zabývá. Práce představuje návrh hry nazvané Per Tenebras, vysvětluje určitá rozhodnutí ve vývojovém procesu hry, a prezentuje implementaci výsledného produktu pomocí herního engine Unity. Výsledná hra byla rovněž vyhodnocena uživateli v rámci uživatelské studie. This bachelor's thesis deals with the topic of rogue-like games and their development process. Firstly, it provides a comprehensive insight into the rogue-like genre and its specific mechanics and compares it with the RPG genre. Next, the game development process is examined, along with common business models of video games. The thesis presents certain commonly used approaches to procedural generation in games, such as noise or cellular automata. It also provides an overview of the topic of artificial intelligence in games. Two models commonly used in creating the artificial intelligence of non-player characters are described -- finite-state machines and behavior trees. The thesis also deals with pathfinding, which is also an important topic in the field of artificial intelligence in games. The thesis introduces the design of the game called Per Tenebras, explains certain decisions in the development process, and presents the implementation of the final product using the Unity game engine. The resulting game was also evaluated by users as a part of a user study.
Keywords:
rogue-like games; game development; procedural generation; artificial intelligence; Unity engine; game design; A* algorithm; rogue-like hry; vývoj her; procedurální generování; umělá inteligence; Unity engine; herní design; A* algoritmus
Available in a digital repository NRGL
2D Rogue-Like Hra s Procedurálními Prvky
Tato bakalářská práce se zabývá rogue-like hrami a procesem a jejich vývoje. Nejprve poskytuje ucelený vhled do rogue-like žánru a jeho specifických mechanik, a porovnává jej s žánrem RPG. Dále je ...
Návrh a simulace prediktoru větvení
Liberda, Dominik; Dvořák, Vojtěch; Fujcik, Lukáš
2024 - English
Predikce větvení hraje fundamentální roli ve výkonu procesorů. Predikce výsledku větví umožňuje procesoru spekulativně vykonávat instrukce dřív než je výsledek větve znám. Tato práce navrhuje vylepšený algoritmus pro predikci větvení a zároveň přepracovává simulační framework CBP2016 pro testování prediktorů větvení. Branch prediction plays a fundamental role in processor performance. It allows the processor to speculatively execute instructions by predicting outcomes of branches before they are fully evaluated. This thesis proposes an improved algorithm for branch prediction and also reworks the CBP2016 simulation framework for testing branch predictors.
Keywords:
Branch Prediction; CPU microarchitecture; Simulation; Performance Modeling; Optimization; Computer Architecture; Programming; Predikce Větvení; Mikroarchitektura Procesorů; Simulace; Výkonnostní Modelování; Optimalizace; Architektura počítačů; Programování
Available in a digital repository NRGL
Návrh a simulace prediktoru větvení
Predikce větvení hraje fundamentální roli ve výkonu procesorů. Predikce výsledku větví umožňuje procesoru spekulativně vykonávat instrukce dřív než je výsledek větve znám. Tato práce navrhuje ...
Game Development for Assessment of a Person’s Reasoning, Auditory & Visual skills
Pejchar, Štěpán; Hussain, Yasir; Malik, Aamir Saeed
2024 - English
Cílem této bakalářské práce je implementovat hry, které zhodnotí kognitivní schopnosti uživatele, který je hraje. Konkrétně se jedná o schopnosti rozhodovací, audio a vizuální. Tato bakalářská práce je pilotní studie rozshálejšího projektu. První část práce obsahuje teoretický výzkum. Popisuje zmíněné kognitivní schopnosti, jak fungují a jak je můžeme hodnotit. Druhá část popisuje samotnou aplikaci. Popisuje návrh her, a jejich implementaci. Aplikace obsahující hry byla implementována v Unity v jazyce C\#. Pro databázi byl použit Firebase. Tato část také vysvětluje jak hry provádí zhodnocení kognitivních schopností, a jak toto zhodnocení prezentují uživateli. Poslední část bakalářské práce popisuje testování aplikace. Aplikace byla testována na patnácti uživatelích. Jejich odpovědi jsou zdokumentovány a zhodnoceny v poslední části bakalářské práce. The goal of the thesis is to implement games that assess cognitive functions of the users playing them, specifically audio-visual cognitive functions and reasoning cognitive functions. The nature of the thesis is a pilot study of a bigger project. The first part of the thesis is the theoretical research. It explains what these cognitive functions are, how they work, and how we can assess them. The second part of the thesis talks about the actual game. It explains the game design and the implementation. The game was implemented in Unity using C\# and a Firebase database. This part also talks about how the game assesses and presents the assessment of the cognitive functions to the users. The last part of the thesis deals with the testing of the game. The game was tested on fifteen users. Their answers are presented and evaluated in the final part.
Keywords:
game; audio; visual; audio-visual; reasoning; test; cognitive functions; assesment; user; hra; audio; vizuální; audiovizuální; rozhodování; test; kognitivní funkce; evaluace; uživatel
Available in a digital repository NRGL
Game Development for Assessment of a Person’s Reasoning, Auditory & Visual skills
Cílem této bakalářské práce je implementovat hry, které zhodnotí kognitivní schopnosti uživatele, který je hraje. Konkrétně se jedná o schopnosti rozhodovací, audio a vizuální. Tato bakalářská práce ...
Potlačení šumu ve videu pomocí hlubokých neuronových sítí
Naumenko, Maksim; Hradiš, Michal; Španěl, Michal
2024 - English
V éře digitálních multimédií kvalita videoobsahu významně ovlivňuje uživatelský zážitek a výkon systému, zejména v oblastech, jako je zábava a zpracování videa a obrazu. Tato práce se zabývá přetrvávajícím problémem šumu ve videu, který zhoršuje jeho kvalitu, a to pomocí pokročilých technik hlubokého učení. Nejprve jsou přezkoumány tradiční přístupy k odstraňování šumu ve videu, aby bylo možné nastínit základní koncepty denoisingu. Následně jsou studovány dva referenční modely, FastDVDNet a ViDeNN, za účelem seznámení se s architekturami neuronových sítí. Hlavním výsledkem této práce je vývoj robustního systému pro odstraňování šumu ve videu, který je založen na architektuře UNet inspirované těmito referenčními modely. V průběhu práce jsou vysvětleny, implementovány a vyhodnoceny navrhované modely UNet Baseline, ResUNet a ResUNet Temporal, aby byla prokázána jejich účinnost v odstraňování šumu ve videu. In the era of digital multimedia, video content quality significantly impacts user experiences and system performance, particularly in domains such as entertainment, and video and image processing. This thesis addresses the persistent challenge of video noise, which degrades video quality, through the use of advanced deep learning techniques. Initially, traditional video denoising approaches are reviewed to establish a foundational understanding of denoising concepts. Subsequently, two state-of-the-art models, FastDVDNet and ViDeNN, are studied to familiarize with neural network architectures. The main product of this work is the development of a robust video denoising pipeline that utilizes a UNet architecture inspired by these state-of-the-art models. Throughout the thesis, the proposed UNet Baseline, ResUNet, and ResUNet Temporal models are explained, implemented, and evaluated to demonstrate their effectiveness in video denoising.
Keywords:
deep learning; deep neural networks; convolutional neural networks; digital noise; video denoising; image denoising; UNet; hluboké učení; hluboké neuronové sítě; konvoluční neuronové sítě; digitální šum; denoising videa; denoising obrazu; UNet
Available in a digital repository NRGL
Potlačení šumu ve videu pomocí hlubokých neuronových sítí
V éře digitálních multimédií kvalita videoobsahu významně ovlivňuje uživatelský zážitek a výkon systému, zejména v oblastech, jako je zábava a zpracování videa a obrazu. Tato práce se zabývá ...
Modul webové aplikace pro tvorbu osnov kybernetické bezpečnosti
Hrachovina, Jiří; Sikora, Marek; Ricci, Sara
2024 - English
Tato práce se zaměřuje na vylepšení webové aplikace REWIRE Cybersecurity Profiler integrací algoritmu strojového učení na analýzu popisů kurzů. Tento komponent umožnuje automatickou analýzu popisů kurzů a propojuje výstupní dovednostní skupiny s profily ENISA ECSF. Práce také navrhuje několik vylepšení existující aplikace a to implementaci funkčních URL, vizualizaci návštěvnických dat skrze grafy, generování popisů kurzů pomocí ChatGPT a optimalizaci prvků uživatelského rozhraní. Práce také obsahuje demonstraci aplikace a její užitečnosti v navrhování studijních programů. This thesis focuses on enhancing the web-based application REWIRE Cybersecurity Profiler by integrating a machine learning algorithm for course description analysis. This component enables the automatic analysis of course descriptions and links the resulting skill groups to the ENISA ECSF profiles. Additionally, several improvements to the existing application have been proposed, including the implementation of functional URLs, visualization of visitor data through graphs, generation of course descriptions using ChatGPT, and optimization of user interface elements. Finally, the thesis includes a demonstration of the application and proof of its utility in designing study programs.
Keywords:
Curricula design; Cybersecurity; Cybersecurity profiler; Machine learning; REWIRE Cybersecurity profiler; Software development; Web application; Návrh osnov; Kybernetická bezpečnost; Cybersecurity profiler; Strojové učení; REWIRE Cybersecurity profiler; Vývoj softwaru; Webová aplikace
Available in a digital repository NRGL
Modul webové aplikace pro tvorbu osnov kybernetické bezpečnosti
Tato práce se zaměřuje na vylepšení webové aplikace REWIRE Cybersecurity Profiler integrací algoritmu strojového učení na analýzu popisů kurzů. Tento komponent umožnuje automatickou analýzu popisů ...
Detekce phishingových stránek pomocí metod strojového učení
Polóni, Peter; Poliakov, Daniel; Hranický, Radek
2024 - English
Phishingové stránky sú veľmi nebezpečnou hrozbou, čo znamená, že úspešná a spoľahlivá detekcia týchto stránok je veľmi doležitá. Tieto hrozby detekujem s využitím prístupu strojového učenia. Tento prístup je efektívny a dokáže odhaliť aj hrozby, s ktorými sa nikdy predtým nestretol. Ako dôveryhodné zdroje dát URL som využil OpenPhish a PhishTank. Z dôveryhodných URL som nazbieral HTML a JavaScript kód webových stránok. Zber dát som vykonal pomocou programu, ktorý som pre tento účel vytvoril. S využitím vektoru príznakov, ktorý sa skladá z 82 numerických príznakov, som vytvoril štyri klasifikátory. Následne som ich vyladil a experimentálne overil presnosť ich predikcií. Najpresnejší model je XGBoost klasifikátor, ktorý dosiahol vyváženú presnosť až 97.03% a FPR 2.22%, počas predikovania dát, ktoré nikdy predtým nevidel. Výsledky ukazujú, že tento prístup detekcie je schopný identifikovať phishingovú stránku aj v praxi. Toto som overil aj implementovaním webového rozšírenia pre prehliadač Chrome, ktoré detekuje phishigové stránky. Toto rozšírenie je vytvorené nad rámec zadania. Phishing web pages are a very dangerous threat, which means that successful and reliable detection of these pages is essential. I detect these threats by utilizing a machine learning based approach. This approach is effective and can detect even threats it has never encountered. As credible sources of URLs, I used sources like OpenPhish and PhishTank. I gathered the HTML and JavaScript code of web pages from the trusted URLs by utilizing a data-gathering program that I created. Using the feature vector composed of 82 numerical features, I created four classifiers. Then, I tuned and experimentally tested the performance of these classifiers. The best-performing model is the XGBoost classifier, which achieved a balanced accuracy score of 97.03% and a false positive rate of 2.22% while making predictions on previously unseen data. Results show that this detection approach can identify phishing web pages even in a non-training environment, which I verified by implementing a phishing-detecting web extension for the Chrome browser. Implementing this extension is beyond the scope of the assignment of this thesis.
Keywords:
HTML; JavaScript; dataset; gathering data; machine learning; phishing detection; HTML; JavaScript; dátová sada; zber dát; strojové učenie; detekcia phishingu
Available in a digital repository NRGL
Detekce phishingových stránek pomocí metod strojového učení
Phishingové stránky sú veľmi nebezpečnou hrozbou, čo znamená, že úspešná a spoľahlivá detekcia týchto stránok je veľmi doležitá. Tieto hrozby detekujem s využitím prístupu strojového učenia. Tento ...
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