Ne (25309)
Počet nalezených dokumentů:
25309
Publikováno od
do
Energetická bilance UWC spoje
Bartoň, Jan; Látal,, Jan; Hudcová, Lucie
2024 - anglický
Tato semestrální práce je zaměřená na popis šíření optického svazku podvodním prostředím se zaměřením na vliv turbulentního proudění na odsměrování svazku. V první části práce je poskytnut popis vlastností podvodního prostředí a jejich vliv na optický svazek. V druhé části jsou prezentovány metody použitelné pro výpočet útlumu podvodního prostředí, zaměřující se na popis turbulentního prostředí. Ve třetí části je představena softwarová implementace algoritmu popsaného ve druhé části. Výsledkem práce je postup výpočtu síření optického svazku podvodním prostředím a jeho softwarová implementace. This semestral thesis is aimed at the description of the optical ray propagation through underwater environment, focusing mainly on the optical beam’s deflection by a turbulent space. In the first part of the thesis, the description of the properties of underwater environment and their impact on the optical beam is presented. In the second part, methods usable for the calculation of attenuation of an underwater environment are presented, focusing on the turbulent environment. In the third part, the software implementation of the algorithm presented in the second part is presented. The outcome of this thesis is a procedure for calculating the propagation of the optical beam through an underwater environment and its software implementation.
Klíčová slova:
Turbulence; underwater environment; optical beam; attenuation; deflection; noise; chlorophyll; absorption; scattering; ABCD matrices; extinction coefficient.; Turbulence; podvodní prostředí; optický svazek; útlum; odsměrování; šum; chlorofyl; absorpce; rozptyl; ABCD matice; koeficient extinkce.
Plné texty jsou dostupné v digitálním repozitáři NUŠL
Energetická bilance UWC spoje
Tato semestrální práce je zaměřená na popis šíření optického svazku podvodním prostředím se zaměřením na vliv turbulentního proudění na odsměrování svazku. V první části práce je poskytnut popis ...
Softwarově definovaná anténní řada
Sedláček, David; Prokopec, Jan; Maršálek, Roman
2024 - anglický
Hlavným cieľom tejto práce bolo vyvinúť demonštračnú platformu pre implementáciu algoritmov na odhad smeru príchodu signálu. Celkovo bolo opísaných šesť techník, ktoré boli následne implementované v Pythone spolu so simuláciami príchodu signálov. Bola vykonaná štúdia dostupného hardvéru, v ktorej boli porovnané rozdiely medzi na mieru prispôsobenými a voľne dostupnými riešeniami. Navrhli sa konkrétne hardvérové a softvérové konfigurácie pre praktickú implementáciu metód odhadu príchodu signálu. Na záver boli navrhnuté experimentálne merania na overenie účinnosti implementovaných metód. Vykonali sa testovacie merania a ich výsledky boli kriticky zhodnotené. The main objective of this thesis was to develop a demonstrator platform implementing signal processing algorithms for signal direction of arrival estimation. In total, six estimation techniques were described, and simulations of discussed beamforming and subspace-based methods were implemented in Python. A study was conducted on available hardware, comparing trade-offs between customised and off-the-shelf solutions. Specific hardware and software configurations were proposed for practical implementation of the estimation methods. Finally, a testbed was constructed to verify the performance of the implemented estimation methods. Tests were performed, and the results were critically evaluated.
Klíčová slova:
Antenna array; digital signal processing; direction-of-arrival estimation; MUSIC; software-defined radio; KrakenSDR; Python; Anténne pole; digitálne spracovanie signálov; odhad smeru príchodu; MUSIC; softvérovo definované rádio; KrakenSDR; Python
Plné texty jsou dostupné v digitálním repozitáři NUŠL
Softwarově definovaná anténní řada
Hlavným cieľom tejto práce bolo vyvinúť demonštračnú platformu pre implementáciu algoritmov na odhad smeru príchodu signálu. Celkovo bolo opísaných šesť techník, ktoré boli následne implementované v ...
Vstup podniku na zahraniční trhy
Kovačech, Ján; Chlebovský, Vít; Koráb, Vojtěch
2024 - anglický
Diplomová práce se zaměřuje na vybranou společnost a její záměr vstoupit na zahraniční trh. Primárním cílem bylo posoudit připravenost společnosti a následně navrhnout strategii pro vstup na zahraniční trh. Teoretický rámec zahrnuje témata jako internacionalizace, strategická analýza a hodnocení rizik. Druhá část analyzuje společnost a profil cizí země, podložená primárním a sekundárním výzkumem trhu, pro posouzení připravenosti společnosti k expanzi. Třetí část představuje návrh vstupu na zahraniční trh spolu s hodnocením rizik. The diploma thesis focuses on the selected company and its intention to enter a foreign market. The primary objective was to evaluate the company's preparedness and subsequently propose a strategy for the foreign market entry. The theoretical background covers topics such as internationalization, strategic analysis, and risk assessment. The second part analyses the company and the foreign country’s profile, supported by primary and secondary market research, to assess the company’s readiness for expansion. The third section presents the proposal for entering the foreign market, along with a risk assessment.
Klíčová slova:
international expansion; exporting; brewery industry; Czech Republic beer market; small and medium-sized enterprise; mezinárodní expanze; export; pivovarnictví; český pivní trh; malý a střední podnik
Plné texty jsou dostupné v digitálním repozitáři NUŠL
Vstup podniku na zahraniční trhy
Diplomová práce se zaměřuje na vybranou společnost a její záměr vstoupit na zahraniční trh. Primárním cílem bylo posoudit připravenost společnosti a následně navrhnout strategii pro vstup na ...
Návrh a simulace prediktoru větvení
Liberda, Dominik; Dvořák, Vojtěch; Fujcik, Lukáš
2024 - anglický
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.
Klíčová slova:
Branch Prediction; CPU microarchitecture; Simulation; Performance Modeling; Optimization; Computer Architecture; Programming; Predikce Větvení; Mikroarchitektura Procesorů; Simulace; Výkonnostní Modelování; Optimalizace; Architektura počítačů; Programování
Plné texty jsou dostupné v digitálním repozitáři NUŠL
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 - anglický
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.
Klíčová slova:
game; audio; visual; audio-visual; reasoning; test; cognitive functions; assesment; user; hra; audio; vizuální; audiovizuální; rozhodování; test; kognitivní funkce; evaluace; uživatel
Plné texty jsou dostupné v digitálním repozitáři NUŠL
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 - anglický
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.
Klíčová slova:
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
Plné texty jsou dostupné v digitálním repozitáři NUŠL
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 - anglický
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.
Klíčová slova:
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
Plné texty jsou dostupné v digitálním repozitáři NUŠL
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 ...
Kvantová informace a supravodivé obvody
Stloukalová, Kateřina; Pazderka, Michal; Bělín, Jakub
2024 - anglický
Snaha o stabilní qubity v kvantovém zpracování informací přitahuje značnou pozornost, zejména v supravodivých obvodech známých svým potenciálem zvýšit koherenční čas. Projekt ``Numerická optimalizace supravodivých obvodů" řeší problémy nákladného experimentování a využívá software Scoptimization. Testování na známých qubitech jako Transmon a Fluxonium byly identifikovány optimální hodnoty s vylepšeným časem. Obecné testování obvodů navíc odhalilo, že Fluxonium (T4) se ukázalo jako vítěz s nejdelším časem, což dále zdůraznilo jeho potenciál pro pokrok ve výzkumu qubitů. Fluxonium zejména dosáhlo koherenční doby 2,7 milisekundy, čímž překonalo dříve pozorovanou experimentální hodnotu 1,48 milisekundy. The pursuit of stable qubits in quantum information processing garners significant attention, particularly in superconducting circuits known for their potential to enhance coherence time. Addressing the challenges of costly experimentation, the "Numerical optimization of superconducting circuits" project utilizes Scoptimization software. The Python package identifies optimal circuit values when testing established qubits like Transmon and Fluxonium. General circuit testing revealed that Fluxonium (T4) emerged as the winner, further highlighting its potential for advancing qubit research. Additionally, Fluxonium notably achieved a coherence time of 2.7 milliseconds, surpassing the previously observed experimental value of 1.48 milliseconds.
Klíčová slova:
Quantum information and superconducting circuits; Transmon; Fluxonium; SQUID; Flux Qubit; Scoptimization; Numerical optimization of qubits; general superconducting circuit optimization; qubit's optimized Hamiltonian energy parameters; qubits defined anharmonicity; comparison of coherence time for different superconducting circuit parameters.; Kvantová informace a supravodivé obvody; Transmon; Fluxonium; SQUID; Flux Qubit; Scoptimization; Numerická optimalizace qubitů; optimalizace různých variací supravodivých obvodů; qubitově optimalizované Hamiltonovské parametry; qubity definovaná anharmonicita; porovnání koherenční doby pro různé supravodivé obvody.
Plné texty jsou dostupné v digitálním repozitáři NUŠL
Kvantová informace a supravodivé obvody
Snaha o stabilní qubity v kvantovém zpracování informací přitahuje značnou pozornost, zejména v supravodivých obvodech známých svým potenciálem zvýšit koherenční čas. Projekt ``Numerická optimalizace ...
Graph Neural Networks in Epilepsy Surgery
Hrtoňová, Valentina; MSc, Daniel Uher,; Filipenská, Marina
2024 - anglický
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
Klíčová slova:
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
Plné texty jsou dostupné v digitálním repozitáři NUŠL
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 - anglický
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.
Klíčová slova:
HTML; JavaScript; dataset; gathering data; machine learning; phishing detection; HTML; JavaScript; dátová sada; zber dát; strojové učenie; detekcia phishingu
Plné texty jsou dostupné v digitálním repozitáři NUŠL
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 ...
NUŠL poskytuje centrální přístup k informacím o šedé literatuře vznikající v ČR v oblastech vědy, výzkumu a vzdělávání. Více informací o šedé literatuře a NUŠL najdete na webu služby.
Vaše náměty a připomínky posílejte na email nusl@techlib.cz
Provozovatel
Zahraniční báze