Number of found documents: 2984
Published from to

Termální manažment pro misi CIMER
Borovička, Matej; Lazar, Václav; Götthans, Tomáš
2024 - English
Táto práca sa zaoberá tepelnou analýzou CubeSatu, pričom vyhodnotenie a následná implementácia výsledkov do samotnej konštrukcie družice je veľmi dôležitá na zabezpečenie správneho fungovania všetkých jej komponentov. V prvej časti je opísaná problematika tepelnej analýzy a návrhy pre vesmírne aplikácie. Druhá časť je venovaná tepelnému návrhu nanosatelitu CIMER, ktorého úlohou je kultivácia cyanobaktérií na nízkej obežnej dráhe Zeme. Sinice majú veľmi špecifické požiadavky, pokiaľ ide o teplotný rozsah, v ktorom môžu prežiť. Táto analýza je preto veľmi dôležitá pre fungovanie celej misie. Práca opisuje vytvorenie tepelného návrhu v softvéri Systema Thermica, jeho následnú analýzu a vyhodnotenie. Nakoniec je model upravený na podmienky potrebné na prežitie siníc vo vesmíre. This thesis deals with the thermal analysis of the CubeSat, the evaluation and subsequent implementation of the results in the satellite design itself is very important to ensure the proper functioning of all its components. The first part describes thermal analysis issues and proposals for space applications. The second part is devoted to the thermal design of the CIMER nanosatellite, whose mission is to cultivate cyanobacteria in low Earth orbit. Cyanobacteria have very specific requirements in terms of the temperature range in which they can survive. This analysis is therefore very important for the functioning of the entire mission. The thesis describes the creation of a thermal design in the software Systema Thermica, its subsequent analysis and evaluation. Finally, the model is adapted to the conditions required for the survival of cyanobacteria in space. Keywords: Cubesat; Nanosatellite; Thermal analysis; Thermal model; Systema Thermica; Cubesat; Nanosatelit; Termálna analýza; Termálny model; Systema Thermica Available in a digital repository NRGL
Termální manažment pro misi CIMER

Táto práca sa zaoberá tepelnou analýzou CubeSatu, pričom vyhodnotenie a následná implementácia výsledkov do samotnej konštrukcie družice je veľmi dôležitá na zabezpečenie správneho fungovania všetkých ...

Borovička, Matej; Lazar, Václav; Götthans, Tomáš
Vysoké učení technické v Brně, 2024

Aligning pre-trained models for spoken language translation
Sedláček, Šimon; Beneš, Karel; Kesiraju, Santosh
2024 - English
Tato práce zkoumá nový end-to-end přístup k překladu mluveného jazyka (ST) využívající předtrénovaných modelů pro přepis řeči (ASR) a strojový překlad (MT), propojené malým spojovacím modulem (Q-Former, STE). Ten má za úkol překlenout mezeru mezi modalitami řeči a textu mapováním embedding reprezentací ASR enkodéru do latentního prostoru reprezentací MT modelu. Během trénování jsou zvolené ASR a MT model zmrazeny, laděny jsou pouze parametry spojovacího modulu. Trénování a evaluace jsou prováděny na datasetu How2, obsahujícím ST data z Angličtiny do Portugalštiny. V našich experimentech zjišťujeme, že většina sladěných systémů překonává referenční kaskádový ST systém, přičemž využívají stejné základní modely. Navíc, při zachování konstantní a ve srovnání malé (10M parametrů) velikosti spojovacího modulu, větší a silnější ASR a MT modely univerzálně zlepšují výsledky překladu. Zjišťujeme, že spojovací moduly mohou také sloužit jako doménové adaptéry pro zvolené základní systémy, kdy významně zlepšují výsledky překladu ve sladěném ST prostředí, a to i oproti holému MT výkonu daného MT modelu. Nakonec navrhujeme proceduru pro předtrénování spojovacího modulu s potenciálem snížit množství ST dat potřebných pro trénink obdobných sladěných systémů. In this work, we investigate a novel approach to end-to-end speech translation (ST) by leveraging pre-trained models for automatic speech recognition (ASR) and machine translation (MT) and connecting them with a small connector module (Q-Former, STE). The connector bridges the gap between the speech and text modalities, transforming the ASR encoder embeddings into the latent representation space of the MT encoder. During training, the foundation ASR and MT models are frozen, and only the connector parameters are tuned, optimizing for the ST objective. We train and evaluate our models on the How2 English to Portuguese ST dataset. In our experiments, aligned systems outperform our cascade ST baseline while utilizing the same foundation models. Additionally, while keeping the size of the connector module constant and small in comparison (10M parameters), increasing the size and capability of the ASR encoder and MT decoder universally improves translation results. We find that the connectors can also serve as domain adapters for the foundation models, significantly improving translation performance in the aligned ST setting, compared even to the base MT scenario. Lastly, we propose a pre-training procedure for the connector, with the potential for reducing the amount of ST data required for training similar aligned systems. Keywords: spoken language translation; speech translation; model alignment; automatic speech recognition; machine translation; transfer learning; transformers; Q-Former; domain adaptation; překlad mluveného jazyka; překlad řeči; sladění modelů; automatické rozpoznávání řeči; strojový překlad; transfer learning; transformery; Q-Former; doménová adaptace Available in a digital repository NRGL
Aligning pre-trained models for spoken language translation

Tato práce zkoumá nový end-to-end přístup k překladu mluveného jazyka (ST) využívající předtrénovaných modelů pro přepis řeči (ASR) a strojový překlad (MT), propojené malým spojovacím modulem ...

Sedláček, Šimon; Beneš, Karel; Kesiraju, Santosh
Vysoké učení technické v Brně, 2024

Návrh a implementace nástroje pro analýzu obrazových dat vestavěných systémů
Lipták, Samuel; Šnajder, Jan; Krejsa, Jiří
2024 - English
Táto diplomová práca sa zaoberá overením funkcionality grafického rozhrania v integrovaných systémoch. Súčasné prístupy využívajúce kamerové systémy pre optickú kontrolu sú charakterizované nedostatočnou spoľahlivosťou, vysokými nákladmi, náročnou údržbou a náročnosťou na priestorové umiestnenie. Cieľom tejto práce je analyzovať a navrhnúť nový prístup k získavaniu grafických dát, ktorý bude založený na spoľahlivej technológii. Konkrétne riešenie využíva technológiu FPGA (Field-Programmable Gate Array) a celý systém je implementovaný na vývojovej platforme PYNQ. Táto platforma zároveň obsahuje server s API, čo umožňuje jednoduchší prístup k získaným dátam. Výsledkom tejto práce je nová metóda overenia funkcionality grafického rozhrania vstavaných systémov, ktorá bude spĺňať požadované kritériá spoľahlivosti a účinnosti. Takýto prístup by mohol nájsť uplatnenie v priemysle a prispieť k zlepšeniu kvality a efektívnosti kontroly kvality integrovaných systémov. This thesis deals with the verification of the functionality of the graphical interface in embedded systems. Current approaches using camera systems for optical inspection are characterised by a lack of reliability, high cost, maintenance difficulties and spatial challenges. The aim of this work is to analyse and propose a new approach to graphical data acquisition, based on a reliable technology. The specific solution uses FPGA (Field-Programmable Gate Array) technology and the whole system is implemented on the PYNQ development platform. This platform also includes a server with an API, which allows easier access to the acquired data. The result of this work is a new verification method of the graphical interface of embedded systems, which will meet the required reliability and efficiency criteria. Such an approach may find application in industry and contribute to improving the quality and efficiency of quality control of embedded systems. Keywords: graphical interface; embedded systems; FPGA; PYNQ; quality control; grafické rozhranie; vstavané systémy; FPGA; PYNQ; kontrola kvality Available in a digital repository NRGL
Návrh a implementace nástroje pro analýzu obrazových dat vestavěných systémů

Táto diplomová práca sa zaoberá overením funkcionality grafického rozhrania v integrovaných systémoch. Súčasné prístupy využívajúce kamerové systémy pre optickú kontrolu sú charakterizované ...

Lipták, Samuel; Šnajder, Jan; Krejsa, Jiří
Vysoké učení technické v Brně, 2024

Benchmarking výpočetních nástrojů pro predikci vlivu mutací na stabilitu proteinů
Berezný, Matej; Martínek, Tomáš; Musil, Miloš
2024 - English
Návrh proteínov vyžaduje informáciu o tom ako mutácie ovplyvňujú celkovú stabilitu proteinu. Pre tento prípad existuje mnoho verejne dostupných nástrojov avšak ich kolektívne používanie či porovnávanie je veľmi pracné. Presne pre tento prípad som vyvinul BenchStab; konzolovú aplikáciu/Python knižnicu navrhnutú pre rýchlu a priamočiaru manipuláciu s 18 prediktormi, umožňujúc hromadné získavanie mutačných výsledkov. Zároveň som vytvoril novú unikátnu dátovú sadu, získanú z FireProtDB. Tento dataset som použil na porovnanie 24 rôznych predikčných metód pomocou rôznych metrík. Protein design necessitates understanding how mutations influence their stability. Numerous online predictors exist for this aim, but it is challenging to compare them or to use them collectively. For that purpose I developed BenchStab, a console application/Python package designed for the swift and straightforward operation of 18 predictors, gathering results from a series of mutants. Benchstab is freely available on GitHub and can be expanded to include more predictors. To avoid potential dataset bias towards some predictors, I have constructed a new unique dataset, sourced from FireProtDB. I utilized this dataset to assess 24 distinct prediction methods from the three different perspectives. Keywords: protein stability; prediction; benchmark; predictor; protein stability predictor; stability; protein stability benchmark; software tool; stability querying; structure; sequence; protein; dataset; DDG; FoldX4; Foldx5; DDMut; PoPMuSiC; Maestro; mutations; web-tool client; stabilita proteínov; predikcia; stabilita; benchmark; prediktor; softvérový nástroj; benchmark stability proteínov; získavanie stability; štruktúra; sekvencia; proteín; dataset; DDG; FoldX4; Foldx5; DDMut; PoPMuSiC; Maestro; mutácie; webový klient Available in a digital repository NRGL
Benchmarking výpočetních nástrojů pro predikci vlivu mutací na stabilitu proteinů

Návrh proteínov vyžaduje informáciu o tom ako mutácie ovplyvňujú celkovú stabilitu proteinu. Pre tento prípad existuje mnoho verejne dostupných nástrojov avšak ich kolektívne používanie či ...

Berezný, Matej; Martínek, Tomáš; Musil, Miloš
Vysoké učení technické v Brně, 2024

Implementace strojového vidění ve výrobním systému UVSSR PORTABLE CELL
Gómez Rojas, José Luis; Kroupa, Jiří; Bražina, Jakub
2024 - English
This thesis investigates the integration of computer vision into Industry 4.0, utilizing the UVSSR CELL at Brno University of Technology. Focused on enhancing virtual commissioning, it introduces three innovative vision techniques linked via an OPC server to an IoT gateway. Object recognition, hand gesture control, and facial recognition are employed, improving robotic arm operations and security protocols. This integration resulted in high accuracy trained model for object detection with mAP50-90 close to 0.9, and control precision of the technologies and the virtual environment, contributing significantly to smart industry automation and setting a call for future work on top of it. The thesis covers methodology, technological implementation, and prospects for advanced, efficient machine vision systems within industry 4.0. This thesis investigates the integration of computer vision into Industry 4.0, utilizing the UVSSR CELL at Brno University of Technology. Focused on enhancing virtual commissioning, it introduces three innovative vision techniques linked via an OPC server to an IoT gateway. Object recognition, hand gesture control, and facial recognition are employed, improving robotic arm operations and security protocols. This integration resulted in high accuracy trained model for object detection with mAP50-90 close to 0.9, and control precision of the technologies and the virtual environment, contributing significantly to smart industry automation and setting a call for future work on top of it. The thesis covers methodology, technological implementation, and prospects for advanced, efficient machine vision systems within industry 4.0. Keywords: Industry 4.0; Computer Vision; Virtual Commissioning; Cyber-Physical Systems; Object Detection; Face recognition; Hand gesture recognition; Smart Industry; Industry 4.0; Computer Vision; Virtual Commissioning; Cyber-Physical Systems; Object Detection; Face recognition; Hand gesture recognition; Smart Industry Available in a digital repository NRGL
Implementace strojového vidění ve výrobním systému UVSSR PORTABLE CELL

This thesis investigates the integration of computer vision into Industry 4.0, utilizing the UVSSR CELL at Brno University of Technology. Focused on enhancing virtual commissioning, it introduces ...

Gómez Rojas, José Luis; Kroupa, Jiří; Bražina, Jakub
Vysoké učení technické v Brně, 2024

Emotion Recognition from Analysis of a Person’s Speech using Deep Learning
Galba, Šimon; Kekely, Lukáš; Malik, Aamir Saeed
2024 - English
Táto práca sa zaoberá analýzou a implementáciou neurónovej siete za účelom rozpoznávania emócií z reči človeka pomocou hlbokého učenia. Práca sa taktiež zaoberá ladením tejto siete za účelom dosiahnutia väčšej citlivosti voči konkrétnej emócii a skúma časové a nepriamo aj finančné nároky tohto ladenia. Inšpiráciou na vytvorenie tejto práce je stúpajúca integrácia umelej inteligencie v oblasti biológie, zdravotníctva ako aj psychológie a jedným z cieľov je aj skúmanie náročnosti vytvárať konkrétne modely neurónových sietí na účely v týchto vedách, čo by malo prispieť k lepšej dostupnosti modelov umenelej inteligencie. Práca stavia na základe implementácie modelu "AST: Audio Spectrogram Transformer" ktorá je verejne dostupná pod licenciou BSD 3-Clause License a využíva metódy ktoré boli doposiaľ využívané na klasifikáciu a rozpoznávanie obrazov vďaka premene zvukovej stopy na spektrogram. Výsledné hodnoty váženej presnosti sú následovné: 93.5% pre EMODB dataset, 92.8% pre EMOVO a 92,9% pre dataset RAVDESS. This thesis deals with the analysis and implementation of a neural network for the purpose of recognizing emotions from human speech using deep learning. The thesis also focuses on tuning this network to achieve greater sensitivity to a specific emotion and explores the time and indirectly the financial requirements of this tuning. The inspiration for creating this work is the increasing integration of artificial intelligence in the fields of biology, healthcare, as well as psychology, and one of the goals is also to study the complexity of creating specific models of neural networks for purposes in these sciences, which should contribute to better accessibility of artificial intelligence models. The work is based on the implementation of the "AST: Audio Spectrogram Transformer" model, which is publicly available under the BSD 3-Clause License and utilizes methods that have been used so far for classification and recognition of images by converting an audio track into a spectrogram. The resulting values of weighted accuracy are as follows: 93.5% for the EMODB dataset, 92.8% for EMOVO, and 92.9% for the RAVDESS dataset. Keywords: deep learning; Audio Spectrogram Transformer; speech emotion recognition; speech signal processing; emotion classification; hluboké učení; Audio Spectrogram Transformer; rozpoznávání emocí z řeči; zpracování řečového signálu; klasifikace emocí Available in a digital repository NRGL
Emotion Recognition from Analysis of a Person’s Speech using Deep Learning

Táto práca sa zaoberá analýzou a implementáciou neurónovej siete za účelom rozpoznávania emócií z reči človeka pomocou hlbokého učenia. Práca sa taktiež zaoberá ladením tejto siete za účelom ...

Galba, Šimon; Kekely, Lukáš; Malik, Aamir Saeed
Vysoké učení technické v Brně, 2024

Automatická komprese vah neuronových sítí
Lorinc, Marián; Sekanina, Lukáš; Mrázek, Vojtěch
2024 - English
Konvolučné neurónové siete (CNN) od svojho vynájdenia zrevolucionizovali spôsob, akým sa realizujú úlohy z odvetvia počítačového videnia. Vynález CNN viedol k zníženiu pamäťovej náročnosti, keďže váhy boli nahradené konvolučnými filtrami obsahujúcimi menej trénovateľných váh. Avšak, toto zníženie bolo dosiahnuté na úkor zvýšenia požiadaviek na výpočtový výkon, ktorý je naviazaný na výpočet konvolúcie. Táto práca skúma hypotézu, či je možné sa vyhnúť načítavaniu váh a miesto toho ich vypočítať, čím sa ušetrí energia. Na otestovanie tejto hypotézy bol vyvinutý nový algoritmus kompresie váh využívajúci Kartézske genetické programovanie. Tento algoritmus hľadá najoptimálnejšiu funkciu kompresie váh s cieľom zvýšiť energetickú účinnosť. Experimenty vykonané na architektúrach LeNet-5 a MobileNetV2 ukázali, že algoritmus dokáže efektívne znížiť spotrebu energie pri zachovaní vysokej presnosti modelu. Výsledky ukázali, že určité vrstvy je možné doplniť vypočítanými váhami, čo potvrdzuje potenciál pre energeticky efektívne neurónové siete. Convolutional Neural Networks (CNNs) have revolutionised computer vision field since their introduction. By replacing weights with convolution filters containing trainable weights, CNNs significantly reduced memory usage. However, this reduction came at the cost of increased computational resource requirements, as convolution operations are more computation intensive. Despite this, memory usage remains more energy-intensive than computation. This thesis explores whether it is possible to avoid loading weights from memory and instead functionally calculate them, thereby saving energy. To test this hypothesis, a novel weight compression algorithm was developed using Cartesian Genetic Programming. This algorithm searches for the most optimal weight compression function, aiming to enhance energy efficiency without compromising the functionality of the neural network. Experiments conducted on the LeNet-5 and MobileNetV2 architectures demonstrated that the algorithm could effectively reduce energy consumption while maintaining high model accuracy. The results showed that certain layers could benefit from weight computation, validating the potential for energy-efficient neural network implementations. Keywords: Convolutional Neural Networks; CNN; Evolutionary Algorithms; EA; Genetic Algorithms; GA; Cartesian Genetic Programming; CGP; Optimization; Compression; MobileNetV2; LeNet-5; Energy Efficiency; Weight Compression Algorithm; Deep Learning; Konvolučné neurónové siete; CNN; Evolučné algoritmy; EA; Genetické algoritmy; GA; Kartézske genetické programovanie; CGP; Optimalizácia; Kompresia; MobileNetV2; LeNet-5; Energetická účinnosť; Kompresia váh; Hlboké učenie Available in a digital repository NRGL
Automatická komprese vah neuronových sítí

Konvolučné neurónové siete (CNN) od svojho vynájdenia zrevolucionizovali spôsob, akým sa realizujú úlohy z odvetvia počítačového videnia. Vynález CNN viedol k zníženiu pamäťovej náročnosti, keďže váhy ...

Lorinc, Marián; Sekanina, Lukáš; Mrázek, Vojtěch
Vysoké učení technické v Brně, 2024

Vzorkovač optimalizovaný pro odběr zadané skupiny sypkých materiálů
Rolný, Jakub; Nevoral, Tomáš; Škrabánek, Pavel
2024 - English
Tato práce se zabývá vývojem nastavitelného děliče vzorků pro semena různých velikostí a tvarů. Jeho účelem je vytvářet reprezentativní vzorky frakcí, nastavených obsluhou, ze vstupního materiálu, který má být vzorkován. Hlavním cílem bylo vyvinout a otestovat tento typ děliče vzorků. Dělič vzorků byl vyvinut na bázi minipásového dopravníku s klapkou umístěnou na konci dopravníku, odkud se materiál dělí do boxů na vzorky a na zbývající materiál. Pro dělič vzorků byly vyvinuty a testovány čtyři různé typy dopravníkových podavačů. Výsledky testu ukázaly, že verze C dopravníkového podavače poskytuje nejlepší výsledky. Závěrem lze říci, že nastavitelný dělič vzorků usnadňuje produkci reprezentativních vzorků různých semen na jediném zařízení, na rozdíl od použití více komerčně dostupných děličů vzorků, které jsou určeny pro specifické velikosti a tvary částic materiálu. This thesis concerns the development of an adjustable sample divider for seeds of different sizes and shapes. Its purpose is to produce representative samples of fractions set by the operator from the input material to be sampled. The main objective was to develop and test this type of sample divider. The sample divider was developed based on a mini conveyor belt with a sampling flap positioned at the end of the conveyor belt where the material is sampled into the sample and remaining material boxes. Four different types of conveyor feeders were developed and tested for the sample divider. The results of the test indicated that version C of the conveyor feeder gave the best results. In conclusion, the adjustable sample divider facilitates the production of representative samples of different seeds on a single piece of equipment, as opposed to the use of multiple commercially available sample dividers designed for specific sizes and shapes of material particles. Keywords: sample divider; theory of sampling; representative sample; communication protocol; vzorkovač; teorie vzorkování; reprezentativní vzorek; komunikační protokol Available in a digital repository NRGL
Vzorkovač optimalizovaný pro odběr zadané skupiny sypkých materiálů

Tato práce se zabývá vývojem nastavitelného děliče vzorků pro semena různých velikostí a tvarů. Jeho účelem je vytvářet reprezentativní vzorky frakcí, nastavených obsluhou, ze vstupního materiálu, ...

Rolný, Jakub; Nevoral, Tomáš; Škrabánek, Pavel
Vysoké učení technické v Brně, 2024

Distribuovaný systém potlačení DoS útoků
Beneš, Dalibor; Žádník, Martin; Šišmiš, Lukáš
2024 - English
Ochrana před distribuovanými útoky odepření služby (DDoS) patří mezi klíčové oblastí síťové bezpečnosti. Jednou z možných forem ochrany je využití zařízení DCPro DDoS Protector vyvíjeného sdružením CESNET. Sdružení CESNET provozuje také systémy pro monitorování a analýzu síťového provozu IPFIXcol2 a NEMEA, a dále poskytuje možnost využít protokol pro monitorování sítě sFlow. Cílem této práce je navrhnout a uskutečnit integraci těchto systémů a vytvořit tak efektivní systém potlačení útoků odepření služby. Při vypracování tohoto cíle byl kladen důraz na efektivní využití stávajích řešení, znovupoužitelnost a možnosti budoucího rozšíření celé distribuované architektury. Protection against distributed denial of service (DDoS) attacks is one of the key areas of network security. One of the forms of defence is to use the DCPro DDoS Protector device developed by the CESNET association. The CESNET association also utilizes network monitoring and traffic analysis systems IPFIXcol2 and NEMEA, as well as the network monitoring protocol sFlow. The aim of this thesis was to propose and realize the integration of those systems, so that an effective distributed system for the mitigation of DDoS attacks could be created. During the work on this task, special focus was given to the effective utilization of existing solutions, reusability and the option for a future expansion of the distributed architecture. Keywords: DCPro DDoS Protector; NEMEA; IPFIXcol; IPFIX; sFlow; NetFlow; CESNET; DoS; DDoS; network security; network data analysis; network monitoring; DDoS attack mitigation; DCPro DDoS Protector; NEMEA; IPFIXcol; IPFIX; sFlow; NetFlow; CESNET; DoS; DDoS; síťová bezpečnost; analýza síťových dat; monitorování sítě; potlačení DDoS útoků Available in a digital repository NRGL
Distribuovaný systém potlačení DoS útoků

Ochrana před distribuovanými útoky odepření služby (DDoS) patří mezi klíčové oblastí síťové bezpečnosti. Jednou z možných forem ochrany je využití zařízení DCPro DDoS Protector vyvíjeného sdružením ...

Beneš, Dalibor; Žádník, Martin; Šišmiš, Lukáš
Vysoké učení technické v Brně, 2024

Výuková aplikace pro český znakový jazyk
Heřman, Kristián; Snášel, Daniel; Malinka, Kamil
2024 - English
Cílem této práce bylo navrhnout a vytvořit výukovou aplikaci pro český znakový jazyk, která bude sloužit jako nástroj pro učení a procvičování slovní zásoby. Aplikace využívá webový framework Flask pro serverovou část, jinja2 pro HTML šablony a knihovnu Socket.IO pro komunikaci mezi klientem a serverem v reálném čase. Grafické uživatelské rozhraní bylo navrženo s využitím Bootstrap a JavaScriptu. Aplikace byla uživatelsky otestována. The aim of this thesis was to design and create an educational application for Czech sign language, which will be used as a application for learning and practicing vocabulary. The application uses the Flask web framework for the server side, jinja2 for HTML templates and the Socket.IO library for real-time communication between client and server. The graphical user interface was designed using Bootstrap and JavaScript. The application was user tested. Keywords: Hearing impaired; Education system for the hearing impaired; Czech sign language; Web application; Educational application; Python; HTML; CSS; JavaScript; Sluchově postižení; Vzdělávací systém sluchově postižených; Český znakový jazyk; Webová aplikace; Výuková aplikace; Python; HTML; CSS; JavaScript Available in a digital repository NRGL
Výuková aplikace pro český znakový jazyk

Cílem této práce bylo navrhnout a vytvořit výukovou aplikaci pro český znakový jazyk, která bude sloužit jako nástroj pro učení a procvičování slovní zásoby. Aplikace využívá webový framework Flask ...

Heřman, Kristián; Snášel, Daniel; Malinka, Kamil
Vysoké učení technické v Brně, 2024

About project

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

http://www.techlib.cz

Facebook

Other bases