Yes (8620)
No (2712)
Number of found documents:
11332
Published from
to
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 ...
Rozšíření aplikace Locus Map pro komunikaci jednotek na bojišti
Bukas, Jozef Michal; Rychlý, Marek; Hranický, Radek
2024 - English
Existuje mnoho systémov riadenia bojiska, ale nie sú dostupné pre širokú verejnosť. Mnohé používateľské základne by však takýto systém mohli využiť. Napríklad nadšenci milsimu, záchranné služby, prípadne poľovníci počas organizovaných poľovačiek. Cieľom tejto bakalárskej práce je vytvoriť open-source rozšírenie systému riadenia bojiska pre aplikáciu Locus Map. Samotný klient bol implementovaný ako Android aplikácia ktorá využíva Locus API na integráciu do aplikácie Locus Map ktorá dopĺňa klienta mapou a funkciamy s ňou spojenými. Samotný system používa architektúru klient-server kde komnukácia medzi serverom a klientom používa protokol WebSocket pre skoro okamžitú propagáciu dát zo serveru ku klientom. Nakoniec bol tento systém otestovaný priamo v akcií napríklad na dvoj-dňovej airsoftovej akcií. There are many battlefield management systems, but they are not available to the general public. However, many user bases could use such a system. For example, milsim enthusiasts, emergency services, or hunters during organized hunts. This bachelor's thesis aims to create an open-source extension of the battlefield management system for the Locus Map application. The client has been implemented as an Android application that uses the Locus API to integrate into the Locus Map application, which complements the client with a map and map-related features. The system uses a client-server architecture where the communication between server and client uses the WebSocket protocol for near-instantaneous data propagation from the server to the clients. Finally, the system has been tested directly in action, for example, at a two-day airsoft event.
Keywords:
Battle management system; Situational awareness; Geographical information system; Add-on; Extension; Military; Coordinate system; Military Grid Reference System; Universal Traverse Mercator; Location sharing; Chat; Android; Location based services; C4I; Command; Control; Communication; Application; Systém riadenia boja; Geografický informačný systém; Situačné povedomie; Rozšírenie; Armáda; Koordinačný systém; MGRS; Univerzálny travérzny merkátor; Zdielanie polohy; správy; Android; Služba založená na polohe; C4I; Riadenie; Kontrola; Komunikácia; Aplikácia
Available in a digital repository NRGL
Rozšíření aplikace Locus Map pro komunikaci jednotek na bojišti
Existuje mnoho systémov riadenia bojiska, ale nie sú dostupné pre širokú verejnosť. Mnohé používateľské základne by však takýto systém mohli využiť. Napríklad nadšenci milsimu, záchranné služby, ...
Porovnání výpočetních možností open source a komerčního nástroje pro CFD analýzu profilů
Řezníček, Tomáš; Zikmund, Pavel; Popela, Robert
2024 - English
Cílem této práce je zjistit schopnosti open-source a komerčních CFD balíků a použít tuto znalost k porovnání jejich využití při analýze aerodynamických profilů ve dvourozměrném prostoru. CFD kody vybrané pro tento účel byly open-source software OpenFOAM a komerční software ANSYS Fluent. Veškeré simulace byly doprovázeny a porovnávány s měřením z aerodynamického tunelu. The purpose of this study is to explore the capabilities of an open-source and commercial CFD solutions, and use that knowledge to compare their use in analyzing airfoils in two-dimensional space. The solutions selected for this purpose were the open-source software OpenFOAM and a commercial product ANSYS Fluent. All simulations are supported and compared to wind tunnel measurements.
Keywords:
CFD; Computational Fluid Dynamics; OpenFOAM; ANSYS; Fluent; Mesh; Lift coefficient; Drag coefficient; Pitching moment coefficient; Wind tunnel; Airfoil; LS-0413; GA(W)-1; CFD; OpenFOAM; ANSYS; Fluent; Výpočetní sít; Koeficient vztlaku; Koeficient odporu; Koeficient klopného momentu; Větrný tunel; Profil; LS-0413; GA(W)-1
Available in a digital repository NRGL
Porovnání výpočetních možností open source a komerčního nástroje pro CFD analýzu profilů
Cílem této práce je zjistit schopnosti open-source a komerčních CFD balíků a použít tuto znalost k porovnání jejich využití při analýze aerodynamických profilů ve dvourozměrném prostoru. CFD kody ...
Mobilní aplikace pro decentralizované volby
Pastushenko, Vladislav; Perešíni, Martin; Tamaškovič, Marek
2024 - English
Tato práce popisuje vývoj decentralizované mobilní aplikace pro operační systém Android, která využívá protokol hlasování v zasedací místnosti založený na blockchainu. Článek popisuje motivaci k napsání práce, obecné pojmy spojené s vývojem decentralizovaných aplikací, popisuje plán vývoje, popisuje zvolené technologie, implementace a testování aplikace, zvláštnosti při práci s Flutterem při interakci s chytrými kontrakty Solidity. This paper describes the development of a decentralized mobile application for the Android operating system, using the 1-out-of-k Blockchain-Based Boardroom Voting protocol. The paper describes the motivation for writing the work, the general concepts associated with the development of decentralized applications, describes the development plan, describes the selected technology, implementation and testing of application, peculiarities when working with Flutter when interacting with Solidity smart contracts.
Keywords:
Blockchain; Decentralized application (dApp); Mobile application; Elections; Voting; Security; Transparency; Accessibility; Blockchain technology; Smart contracts; Ethereum; DApp development; Web3; Mobile app development; Decentralized systems; Peer-to-peer networking; P2P; Cryptography; Flutter; Metamask; Truffle; WalletConnect; Decentralizované aplikace; volby; hlasování; bezpečnost; chytré smlouvy; peer-to-peer sítě; vývoj mobilních aplikací
Available in a digital repository NRGL
Mobilní aplikace pro decentralizované volby
Tato práce popisuje vývoj decentralizované mobilní aplikace pro operační systém Android, která využívá protokol hlasování v zasedací místnosti založený na blockchainu. Článek popisuje motivaci k ...
Předání moci v rodinném podniku
Schmidt, Jakub; Chlebovský, Vít; Koráb, Vojtěch
2024 - English
Bakalářská práce se zaměřuje na řízení předání moci v malém rodinném podniku Schmidt Reality. Nejdříve definuje a vysvětluje základní pojmy související s procesem předání moci a řízením rodinných podniků. Dále se podrobně zaměřuje na specifika a výzvy spojené s předáním vedení v malých rodinných podnicích, zejména v realitním sektoru. V práci jsou prováděny strategické analýzy zaměřené na optimální přístupy k předání moci, s cílem zajistit hladký přechod a udržet kontinuitu a stabilitu podniku v rámci realitního odvětví. The bachelor thesis focuses on the succession management of Schmidt Reality s.r.o., a family-owned real estate company. It begins by defining and explaining key issues related to succession planning in family businesses. The study then delves into the specifics of succession processes, challenges, and strategies within the context of family-run real estate enterprises. Detailed strategic analyses are conducted, utilizing the gathered data to formulate a comprehensive succession plan. This plan aims to ensure a smooth leadership transition, maintain business continuity, and reinforce the company's position in the real estate market.
Keywords:
Entrepreneurship; family business; real estate; succession management; small business; company analysis of internal and external environment; SWOT analysis; risk analysis.; Podnikání; rodinný podnik; realitní kancelář; řízení nástupnictví; malý podnik; analýza vnitřního a vnějšího prostředí společnosti; SWOT analýza; analýza rizik.
Available in a digital repository NRGL
Předání moci v rodinném podniku
Bakalářská práce se zaměřuje na řízení předání moci v malém rodinném podniku Schmidt Reality. Nejdříve definuje a vysvětluje základní pojmy související s procesem předání moci a řízením rodinných ...
Využitie Diffusion Modelov v Oblasti Deepfakes
Trúchly, Dominik; Malinka, Kamil; Lapšanský, Tomáš
2024 - English
Deepfake je typ syntetického média vytvoreného pomocou sofistikovaných algoritmov strojového učenia, najmä hlbokých neurónových sietí. Ako príklad možno uviesť generatívne adverzné neurónové siete (GAN), ktoré sú schopné generovať obrázky, ktoré sú pre bežných jednotlivcov takmer nemožné odlíšiť od skutočnej reality. V dôsledku toho boli vyvinuté algoritmy detekcie hlbokých falošných správ, ktoré riešia tento rastúci problém. Tieto algoritmy využívajú pokročilé techniky strojového učenia a analyzujú rôzne funkcie v rámci obrázkov a videí, aby identifikovali nezrovnalosti alebo anomálie svedčiace o manipulácii. Táto práca skúma aplikáciu difúznych modelov, bežne používaných v digitálnom spracovaní obrazu na zvýšenie kvality obrazu znížením šumu a rozmazania, pre posilňovanie realizmu deepfakes. Využitím týchto modelov testujeme ich efekt na odhaľovanie deepfakes obrázkov pomocou deepfake detektorov. A deepfake is a type of synthetic media created through sophisticated machine learning algorithms, particularly deep neural networks. As an example Generative adversarial neural networks (GANs), that are capable of generating images that are almost impossible for ordinary individuals to differentiate from genuine reality. Consequently, deepfake detection algorithms have been developed to address this growing concern. Leveraging advanced machine learning techniques, these algorithms analyze various features within images and videos to identify inconsistencies or anomalies indicative of manipulation. This thesis investigates the application of diffusion models, commonly utilized in digital image processing to enhance image quality by reducing noise and blurring, in bolstering the realism of deepfakes. By using these models, we test their effect on detecting deepfakes images using deepfake detectors.
Keywords:
deepfake; neural networks; deepfake detection; diffusion models; biometrics systems; deepfake; neurónové siete; deepfake detekcia; difúzne modely; biometrické systémy
Available in a digital repository NRGL
Využitie Diffusion Modelov v Oblasti Deepfakes
Deepfake je typ syntetického média vytvoreného pomocou sofistikovaných algoritmov strojového učenia, najmä hlbokých neurónových sietí. Ako príklad možno uviesť generatívne adverzné neurónové siete ...
Platformy pro benchmarking optimalizačních algoritmů pro spojité úlohy
Visingr, Patrik; Shehadeh, Mhd Ali; Kůdela, Jakub
2024 - English
Tato práce zkoumá platformy pro benchmarking algoritmů, které se zaměřují na metodu black-box. Začíná přehledem optimalizačních algoritmů a zkoumáním tří významných srovnávacích platforem: COCO, IOHprofiler a Nevergrad. Tyto platformy mají zásadní význam pro hodnocení optimalizačních algoritmů, protože poskytují standardizované rámce, komplexní výkonnostní metriky a zajišťují reprodukovatelnost experimentů. Tento kolektivní přístup pomáhá identifikovat nejlepší algoritmy pro konkrétní aplikace a optimalizovat jejich výkon prostřednictvím ladění parametrů. Zmiňuje také na výhody a nevýhody jednotlivých platforem a jejich schopnosti spolupráce. This thesis explores benchmarking platforms for comparing algorithms using black-box methods. It begins with an overview of optimization algorithms and detailed examination of three prominent benchmarking platforms: COCO, IOHprofiler, and Nevergrad. These platforms are instrumental in evaluating optimization algorithms by providing standardized frameworks, comprehensive performance metrics, and ensuring reproducibility of experiments. This collective approach aids in identifying the best algorithms for specific applications and optimizing their performance through parameter tuning. It also highlights the advantages and disadvantages of each platform and their cooperative capabilities.
Keywords:
numerical optimization; comparisonmethodologies; black-box optimization; derivative- free optimization; benchmarking; performance assessment; početní optimalizace; porovnávací metodika; black-box optimalizace; bezderivační optimalizace; benchmarking; výkonnostní zhodnocení
Available in a digital repository NRGL
Platformy pro benchmarking optimalizačních algoritmů pro spojité úlohy
Tato práce zkoumá platformy pro benchmarking algoritmů, které se zaměřují na metodu black-box. Začíná přehledem optimalizačních algoritmů a zkoumáním tří významných srovnávacích platforem: COCO, ...
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