No (25309)
Number of found documents:
25309
Published from
to
Graph Neural Networks in Epilepsy Surgery
Hrtoňová, Valentina; MSc, Daniel Uher,; Filipenská, Marina
2024 - English
Úspěch epileptochirurgického zákroku závisí na přesné lokalizaci epileptogenní zóny (EZ), avšak pouze 60% pacientů je po operaci bez záchvatů, což je často způsobeno nepřesnou identifikací EZ. Tato práce představuje novou metodu lokalizace EZ využívající grafové neuronové sítě (GNN) k analýze interiktálních biomarkerů - konkrétně interiktálních spiků a relativní entropie. Modely GNN byly využity pro lokalizaci kontaktů elektrod v resekované zóně vzniku záchvatu na základě dat z interiktální stereoelektroencefalografie a validovány na souboru klinických dat 37 pacientů ze dvou institucí. Nejlépe hodnocený model GNN - Graph Attention Network - dosáhl mediánu Area Under the Receiver Operating Characteristic (AUROC) 0,971 a mediánu Area Under the Precision-Recall Curve (AUPRC) 0,525 v souboru 19 pacientů s dobrým pooperačním výsledkem, přičemž v obou metrikách statisticky významně překonal referenční model založený na četnosti spiků (Wilcoxon Signed Rank test, p Successful epilepsy surgery relies on precise localization of the epileptogenic zone (EZ), yet only about 60% of patients become seizure-free post-surgery often due to inaccurate EZ identification. This thesis presents a novel method for EZ localization using Graph Neural Networks (GNNs) to analyze interictal biomarkers, specifically interictal spikes and relative entropy. The GNN models were used to localize resected seizure-onset zone electrode contacts based on interictal stereoelectroencephalography data, validated on a clinical dataset of 37 patients from two institutions. The best-performing GNN model - Graph Attention Network - scored a median Area Under the Receiver Operating Characteristic (AUROC) of 0.971 and a median Area Under the Precision-Recall Curve (AUPRC) of 0.525 across a cohort of 19 patients with a good surgical outcome, significantly outperforming a benchmark model based on spike rates (Wilcoxon Signed Rank test, p
Keywords:
graph neural networks; deep learning; signal processing; intracranial EEG; epilepsy; epileptogenic zone; seizure-onset zone; postsurgical outcome prediction; grafové neuronové sítě; deep learning; zpracování signálů; intrakraniální EEG; epilepsie; epileptogenní zóna; zóna počátku záchvatu; predikce pooperačního výsledku
Available in a digital repository NRGL
Graph Neural Networks in Epilepsy Surgery
Úspěch epileptochirurgického zákroku závisí na přesné lokalizaci epileptogenní zóny (EZ), avšak pouze 60% pacientů je po operaci bez záchvatů, což je často způsobeno nepřesnou identifikací EZ. Tato ...
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 ...
Evaluating Reliability of Static Analysis Results Using Machine Learning
Beránek, Tomáš; Fiedor, Jan; Vojnar, Tomáš
2024 - English
Statický analyzátor Meta Infer je nástrojem pro hledání různých typů chyb ve zdrojovém kódu. Jeho výsledky však obsahují více než 95 % falešných hlášení. Tato teze navrhuje řešení, které řadí hlášení od Meta Inferu pomocí grafových neuronových sítí (GNN) podle pravděpodobnosti, že se jedná o skutečnou chybu, a redukuje tak problém s falešnými hlášeními. Systém se skládá z trénovací části, která převádí datovou sadu D2A – sadu roztříděných hlášení z Meta Inferu – na rozšířené grafy vlastností kódu (ECPG) a z modelů GNN natrénovaných na ECPG grafech. Výsledky experimentů ukazují, že vytvořené modely GNN mohou konkurovat a v některých případech dokonce překonat existující řešení vyvíjené silnými průmyslovými týmy. Tato existující řešení mají navíc uzavřený zdrojový kód, a tak řešení vytvořené v této tezi poskytuje slibnou alternativu s otevřeným zdrojovým kódem. The Meta Infer static analyzer is a tool for detecting various types of errors in source code. However, its results contain more than 95 % of false alarms. This thesis proposes a solution that ranks Infer’s reports using Graph Neural Networks (GNNs) based on the likelihood of being a real error, thus mitigating the issue with false alarms. The system consists of a training pipeline, which converts the D2A dataset – a set of labeled reports from Meta Infer – into Extended Code Property Graphs (ECPGs) and GNN models trained on these ECPGs. Experimental results indicate that the developed GNN models can match, and in some cases even surpass, existing models developed by strong industrial teams. Moreover, these existing solutions are closed source, making the solution developed in this thesis a promising open-source alternative.
Keywords:
Static analysis; Meta Infer; deep learning; graph neural networks; false alarm detection; vulnerability detection; code property graphs; LLVM internal representation; Joern; LLVM Slicer; program slicing; graph representation construction; source code analysis; D2A dataset; graph D2A dataset; extended code property graphs.; Statická analýza; Meta Infer; hluboké učení; grafové neuronové sítě; detekce falešných hlášení; detekce zranitelností; grafy vlastností kódu; interní reprezentace LLVM; Joern; LLVM Slicer; prořezávání programů; konstrukce grafové reprezentace; analýza zdrojového kódu; dataset D2A; grafový D2A; rozšířené grafy vlastností kódu.
Available in a digital repository NRGL
Evaluating Reliability of Static Analysis Results Using Machine Learning
Statický analyzátor Meta Infer je nástrojem pro hledání různých typů chyb ve zdrojovém kódu. Jeho výsledky však obsahují více než 95 % falešných hlášení. Tato teze navrhuje řešení, které řadí hlášení ...
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 ...
Vývoj infrastruktury pro testování materiálů při působení vakua – outgassing
Večeřa, Tomáš; Mašek, Jakub; Lazar, Václav
2024 - English
Tato diplomová práce se zabývá návrhem testovacího zařízení pro testování odplyňování (outgassing) materiálů. V teoretické části jsou popsány standarty zabývající se danou tématikou a je provedena rešerše existujících zařízení z veřejně dostupných zdrojů. Výstup teoretické části je seznam celkem sedmnácti požadavků, které musí výsledné zařízení splňovat. V praktické části je vytvořen seznam všech systémů, vstupujících do zařízení a následně je vytvořen detailní model zařízení. Zařízení se skládá z vakuové komory a vnitřního aparátu, ve kterém probíhá daný test. Na závěr je vyhodnoceno splnění všech stanovených požadavků a je představen testovací plán. This master thesis deals with the design of a testing device outgassing properties of materials. In the research part, standards dealing with this topic are described and research of existing devices from publicly available sources is carried out. The output of the theoretical part is a list of a total of seventeen requirements that the resulting device must meet. In the practical part, a list of all systems entering the device is created and then a detailed model of the device is created. The device consists of a vacuum chamber and an inner apparatus in which the test takes place. Lastly, the fulfillment of all set requirements is evaluated, and a test plan is presented.
Keywords:
Outgassing; TML; CVCM; outgassing testing; vacuum testing; vacuum chamber; design; space; vacuum; Odplyňování; TML; CVCM; testování odplyňování; testování ve vakuu; vakuová komora; design; vesmír; vakuum
Available in a digital repository NRGL
Vývoj infrastruktury pro testování materiálů při působení vakua – outgassing
Tato diplomová práce se zabývá návrhem testovacího zařízení pro testování odplyňování (outgassing) materiálů. V teoretické části jsou popsány standarty zabývající se danou tématikou a je provedena ...
Zlepšování interpretu GraalPy
Hrbáč, Adam; Smrčka, Aleš; Kozák, David
2024 - English
GraalPy je implementace jazyka Python pro Java Virtual Machine (JVM), určená pro její vkládání do Java aplikací. Do existujícího kódu Javy lze takto přidávat Python balíčky třetích stran. GraalPy také, ve srovnání s CPython jako referenční implementací Pythonu, často dosahuje vyššího výkonu. Tato práce realizuje dvě významné funkce Pythonu v GraalPy. První, kterou je API pro asynchronní programování, jedna z posledních hlavních funkcí jazyka Python co v GraalPy chyběla, a která se využívá hlavně pro programování webových aplikací, kde umožňuje psaní souběžného kódu bez potřeby vláken použitím takzvaného barevného asynchronního programování, kde programátor musí explicitně anotovat možné změny toku programu. Obsahuje dvě části, knihovnu pro smyčky událostí, v případé této práce asyncio, a syntax pro anotaci změn toku. Druhou funkcí v této práci je trasovací API, tedy API CPythonu pro implementaci ladících nástrojů, nástrojů pro pokrytí kódu testy, apod. Funguje pomocí analýzy bajtkódu Pythonu při kterém se vyhodnocuje zda je spouštěn nový řádek, a pokud ano, je pro něj zavoláno nakonfigurované zpětné volání. Pokud běžící kód vrátí hodnotu, zavolá funkci nebo vyhodí výjimku, použije se znovu toto zpětné volání, což umožní ladícímu nástroji nastavit pro takovouto událost body přerušení. Obě tyto funkce jsou součástí vydané verze GraalPy a mají významný přínos pro kompatibilitu s balíčky třetích stran. GraalPy is a Python implementation for the Java Virtual Machine, designed for easy embedding into Java applications. Such embedding is primarily useful for adopting 3rd party Python packages in existing Java codebases. GraalPy also often has greater performance compared to CPython, the canonical implementation of Python. This work implements two major features. First, the async API, one of the last major missing Python features in GraalPy, used primarily for web development, allowing writing concurrent code without parallelism, using so-called colored async, where each context switch point must be explicitly annotated. It is composed of two major parts, a library providing an event loop, asyncio in this work, as well as the syntactic components of Python, providing the way with which to indicate context switches. The second feature is the tracing API, a CPython API for implementing Python debuggers, used by integrated debuggers in IDEs, coverage tools, etc. It works by analyzing the Python bytecode in order to determine whether a new line is being executed, and if so, invokes a registered callback. This callback is also used when returning a value, calling a function and raising an exception, allowing a debugger to set a breakpoint for these events. Both features are part of the GraalPy releases and have had a notable benefit to compatibility with 3rd party packages.
Keywords:
Python; async; debugger; GraalPy; Python; async; debugger; GraalPy
Available in a digital repository NRGL
Zlepšování interpretu GraalPy
GraalPy je implementace jazyka Python pro Java Virtual Machine (JVM), určená pro její vkládání do Java aplikací. Do existujícího kódu Javy lze takto přidávat Python balíčky třetích stran. GraalPy ...
Integrace FedCM API do systému Keycloak
Vacek, Šimon; Rychlý, Marek; Burget, Radek
2024 - English
Kvůli obavám o bezpečnost, důvěryhodnost a kvůli probíhajícím změnám v bezpečnosti dochází ve webových prohlížečích k zákazu cookies třetích stran. Ty hrají klíčovou roli při federování identit uživatelů v aplikacích jednotného přihlášení, proto se vyvíjí jednotné řešení s důrazem na ochranu soukromí. Federated Credential Management API je v tuto chvíli navržené a prozatím nestandardizované řešení. Tato práce se zabývá implementací specifikace tohoto API do Cloud Native Computing Foundation inkubačního projektu Keycloak. Jde o aplikaci jednotného přihlášení s otevřeným zdrojovým kódem, jejíž hlavní přispěvatel je firma Red Hat. OpenID Connect a OAuth 2.0 jsou popsány společně s tím jak fungují dohromady s FedCM a všemi jeho rozšířeními. Výsledek je implementován jako rozšíření rozhraní poskytovatele služeb Keycloaku. Because of security concerns, trustworthiness, and ongoing privacy-oriented changes, third-party cookies are to be phased out in web browsers. These play a key role in federating user identities in single sign-on applications, so a unified solution with a focus on preserving privacy is being developed. The Federated Credential Management API is the proposed solution; at this time, it is not yet standardized. This thesis deals with implementing the specification of this API to a Cloud Native Computing Foundation incubating project Keycloak. It is an open source single-sign-on application with Red Hat as the main contributor. The OpenID Connect and OAuth 2.0 are discussed together with how they work together with FedCM and all of its extensions. The result is implemented as a service provider interface extension to Keycloak.
Keywords:
Keycloak; single sign-on; third-party cookies; FedCM; federated identity; user identity; social login; Keycloak; jednotné přihlášení; cookies třetích stran; FedCM; federovaná identita; identita uživatele; sociální přihlášení
Available in a digital repository NRGL
Integrace FedCM API do systému Keycloak
Kvůli obavám o bezpečnost, důvěryhodnost a kvůli probíhajícím změnám v bezpečnosti dochází ve webových prohlížečích k zákazu cookies třetích stran. Ty hrají klíčovou roli při federování identit ...
Rozšíření nástroje tmt umožňující reportování pomocí API nástroje ReportPortal
Bubáková, Natália; Pavela, Jiří; Smrčka, Aleš
2024 - English
Táto bakalárska práca nahliada na testovacie procesy využívané Red Hat tímami v praxi a zároveň opisuje novú testovaciu infraštruktúru navrhnutú pre účel zlepšenia testovacích praktík v spoločnosti. Infraštruktúra predstavuje hlavnú motiváciou pre zadanie tejto práce, ktorá sa sústredí na niekoľko scenárov tvorby reportov s výsledkami testov, ktoré sú realizované práve prepojením nástroju na správu testov známeho ako tmt a ReportPortalu, teda rozhrania pre zobrazenie výsledkov. Práca skúma oba tieto nástroje a prezentuje implementáciu v podobe tmt rozšírenia plynule prepojeného s ReportPortalom cez jeho REST API rozhranie, čím vylučuje alternatívne prístupy. Práca sa komplexne zaoberá všetkými etapamy projektu, ktorý je realizovaný v spolupráci s komunitou a detailne skúma aspekty návrhu, implementácie a testovania všetkých požadovaných funkcií rozšírenia, ktoré aktívne komplimentuje open-source tmt projekt. This Bachelor’s thesis provides insight into testing processes practiced across teams at Red Hat and describes a new testing infrastructure proposed to improve testing workflow within the company. With this infrastructure serving as the main motivation for the assignment, the work targets several use cases of report functionality resulting from the integration of the Test Management Tool commonly known as tmt and the reporting platform ReportPortal. It examines both of these tools, analyses alternative approaches, and proposes an implementation of a tmt plugin that integrates seamlessly with ReportPortal, via its REST API. The focus of the thesis encapsulates all steps behind a community-driven project, closely examining detailed aspects of design, implementation, and testing of all requested features of the plugin that actively resides within the tmt open-source project.
Keywords:
Test Management Tool; tmt; fmf; Report Portal; test report; software testing; test result management; test plan; test run; test case; Test Management Tool; tmt; fmf; Report Portal; reportovanie testov; testovanie programu; správa výsledkov testov; plán testovania; spustenie testu; prípad testovania
Available in a digital repository NRGL
Rozšíření nástroje tmt umožňující reportování pomocí API nástroje ReportPortal
Táto bakalárska práca nahliada na testovacie procesy využívané Red Hat tímami v praxi a zároveň opisuje novú testovaciu infraštruktúru navrhnutú pre účel zlepšenia testovacích praktík v spoločnosti. ...
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