Ne (25569)
Počet nalezených dokumentů:
25569
Publikováno od
do
Paralelní numerické řešení diferenciálních rovnic
Nečasová, Gabriela; Čermák, Martin; Kozek, Martin; Šátek, Václav
2024 - anglický
Diferenciální rovnice se studují již vice než 300 let. Poprvé parciální diferenciální rovnice použil švýcarský matematik a právník Nicolaus Bernoulli v 18. století. Parciální diferenciální rovnice druhého řádu se používají k modelování široké škály jevů ve vědě, technice a matematice, například šíření světelných a zvukových vln, pohybu tekutin a šíření tepla. Práce se zabývá paralelním numerickým řešením parciálních diferenciálních rovnic. Parciální diferenciální rovnice druhého řádu jsou pomocí metody přímek převedeny na rozsáhlé soustavy obyčejných diferenciálních rovnic. Prostorové derivace v parciální diferenciální rovnici jsou nahrazeny různými typy konečných diferencí. Výsledné soustavy obyčejných diferenciálních rovnic (problémy počátečních hodnot) jsou řešeny paralelně pomocí Runge-Kutta metod a nově navržené metody vyššího řádu založené na Taylorově řadě. Numerické experimenty vybraných problémů jsou realizovány na superpočítači s různým počtem výpočetních uzlů. Výsledky ukazují, že metoda založená na Taylorově řadě výrazně překonává standardní Runge-Kutta metody. Differential equations have been studied for over 300 years. Partial differential equations were first used by the Swiss mathematician and lawyer Nicolaus Bernoulli in the 18th century. Second-order partial differential equations are used to model a wide range of phenomena in science, engineering, and mathematics, such as the propagation of light and sound waves, the motion of fluids, and the diffusion of heat. The thesis deals with the parallel numerical solution of partial differential equations. Second-order partial differential equations are transformed into large systems of ordinary differential equations using the method of lines. The spatial derivatives in the partial differential equation are replaced by various types of finite differences. The resulting large systems of ordinary differential equations (initial value problem) are solved in parallel using Runge-Kutta methods and the newly proposed higher-order method based on Taylor series. The numerical experiments of the selected problems are calculated using a supercomputer with different numbers of compute nodes. The results show that the Taylor-series-based numerical method significantly over-performs state-of-the-art Runge-Kutta methods.
Klíčová slova:
partial differential equations; ordinary differential equations; initial value problems; Taylor series; Runge-Kutta; method of lines; finite differences; parallel computations; supercomputers; parcilální diferenciální rovnice; obyčejné diferenciální rovnice; problémy počátečních hodnot; Taylorova řada; Runge-Kutta; metoda přímek; konečné diference; paralelní výpočty; superpočítače
Plné texty jsou dostupné v digitálním repozitáři NUŠL
Paralelní numerické řešení diferenciálních rovnic
Diferenciální rovnice se studují již vice než 300 let. Poprvé parciální diferenciální rovnice použil švýcarský matematik a právník Nicolaus Bernoulli v 18. století. Parciální diferenciální rovnice ...
Metody tvorby hlasových deepfakes v reálném čase
Alakaev, Kambulat; Pleško, Filip; Malinka, Kamil
2024 - anglický
Tato práce zkoumá možnosti generování hlasových deepfake v reálném čase pomocí nástrojů s otevřeným zdrojovým kódem. Experimenty bylo zjištěno, že rychlost generování hlasových deepfakes je ovlivněna výpočetním výkonem zařízení, na kterých jsou nástroje pro tvorbu řeči spuštěny. Byl identifikován model hlubokého učení, který je schopen generovat řeč téměř v reálném čase. Omezení nástroje obsahujícího tento model však bránila kontinuálnímu zadávání vstupních dat pro generování v reálném čase. K řešení tohoto problému byl vyvinut program, který tato omezení překonává. Kvalita generovaných deepfakes byla hodnocena jak pomocí modelů pro detekci hlasových deepfake, tak pomocí online průzkumů na lidech. Výsledky ukázaly, že zatímco model dokázal oklamat detekční modely, nebyl úspěšný při oklamání lidí. Tento výzkum upozorňuje na dostupnost nástrojů pro syntézu hlasu s otevřeným zdrojovým kódem a na možnost jejich zneužití jednotlivci k podvodným účelům. This thesis explores the possibility of achieving real-time voice deepfake generation using open-source tools. Through experiments, it was discovered that the generation rate of voice deepfakes is affected by the computing power of the devices running the speech creation tools. A deep learning model was identified to be capable of generating speech in near real time. However, limitations in the tool containing this model prevented continuous input data for real-time generation. To address this, a program was developed to overcome these limitations. The quality of the generated deepfakes was evaluated using both voice deepfake detection models and human online surveys. The results revealed that while the model could deceive detection models, it was not successful in fooling humans. This research highlights the accessibility of open-source voice synthesis tools and the potential for their misuse by individuals for fraudulent purposes.
Klíčová slova:
deepfakes; voice deepfakes; biometric systems; realtime voice synthesis; synthetic speech; deep learning; cybersecurity; text-to-speech; voice conversion; open-source deepfake tools; voice deepfake detection; deepfakes; hlasové deepfakes; biometrické systémy; syntéza hlasu v reálném čase; syntetická řeč; hluboké učení; kybernetická bezpečnost; převod textu na řeč; konverze hlasu; open-source deepfake nástroje; detekce hlasového deepfake
Plné texty jsou dostupné v digitálním repozitáři NUŠL
Metody tvorby hlasových deepfakes v reálném čase
Tato práce zkoumá možnosti generování hlasových deepfake v reálném čase pomocí nástrojů s otevřeným zdrojovým kódem. Experimenty bylo zjištěno, že rychlost generování hlasových deepfakes je ovlivněna ...
Vícejazyčná datová sada hlasových deepfakes
Trnovská, Eva; Reš, Jakub; Malinka, Kamil
2024 - anglický
Tato práce se zabývá oblastí hlasových deepfakes: jejich vytvářením a detekcí. Popisuje aktuální stav výzkumu v této oblasti a metody pro vytváření falešných nahrávek. Dále poskytuje širší analýzu dostupných datových sad obsahující hlasové deepfakes, na jejímž základě je navržena a vytvořena nová vícejazyčná datová sada. Tato sada má za cíl umožnit další výzkum v oblasti zobecňování detekce deepfakes napříč jazyky a rozdílech v přesnosti detekce mužského a ženského hlasu. Výsledky experimetů ukazují, že u testovaných modelů je možné nahrazení detektorů trénovaných pro detekci v jediném jazyce detektory, jež jsou natrénované na vícejazyčné sadě, a to se ztrátou přesnosti v jednotkách procent. Testované modely byly obecně přesnější při detekci nahrávek s ženskými hlasy, ovšem tato vlastnost se neprokázala u všech testovaných detektorů. This thesis examines the area of voice deepfakes: their creation and detection. It describes the state of current research and the methods of creating fake recordings. Furthermore, it provides a comprehensive analysis of available voice deepfake datasets, based on which a new multilingual dataset is designed and compiled. The dataset aims to enable further research on the generalization of deepfake detection across languages and the differences in the accuracy of male and female voice detection. The results of the experiments show that for the models tested, it is possible to replace detectors trained to detect in a single language with detectors trained on a multilingual set, with an accuracy loss of a few percent. The tested models were generally more accurate in detecting recordings with female voices, but this property was not demonstrated for all tested detectors.
Klíčová slova:
voice deepfakes; deepfake detection; text-to-speech; voice conversion; multilingual dataset; dataset analysis; hlasové deepfakes; detekce deepfakes; převod textu na řeč; konverze hlasu; vícejazyčná datová sada; analýza datasetů
Plné texty jsou dostupné v digitálním repozitáři NUŠL
Vícejazyčná datová sada hlasových deepfakes
Tato práce se zabývá oblastí hlasových deepfakes: jejich vytvářením a detekcí. Popisuje aktuální stav výzkumu v této oblasti a metody pro vytváření falešných nahrávek. Dále poskytuje širší analýzu ...
Simulace přistání sondy na Měsíci
Do, Erika; Novák, Jiří; Chudý, Peter
2024 - anglický
Cílem této bakalářské práce bylo vypočítat a vizuálně znázornit optimální trajektorii sestupu na Měsíc pro kosmickou loď Chandrayaan-3. Toho bylo dosaženo využitím Bocop, jež řeší problémy optimálního řízení, zatímco prostředí bylo vytvořeno v jazyce GDScript s pomocí 3D enginu Godot. Naměřené souřadnice byly získány od ISRO, státní indické vesmírné agentury. Následně byla spočítána optimální sestupová trajektorie a porovnána se skutečnými daty, získanými z přistání na Měsíci mise Chandrayaan-3. Výsledná aplikace dává uživatelům možnost si intuitivně zobrazit optimální sestupovou trajektorii. The objective of this bachelor's thesis was to compute and visually represent the optimal lunar descent trajectory for the Chandrayaan-3 spacecraft. This was achieved through the utilisation of Bocop, an optimal control problem solver, while the environment was constructed using GDScript with the assistance of the 3D engine Godot. The measured coordinates were sourced from ISRO, the national space agency of India. Subsequently, the optimal descent trajectory was calculated and compared against the actual data acquired from Chandrayaan-3's lunar landing. The~resulting application provides users with the ability to intuitively visualise the optimal descent trajectory.
Klíčová slova:
Chandrayaan-3; lunar landing; simulation; optimal descent trajectory; optimal control; Bocop; Godot Engine; Chandrayaan-3; přistání na Měsíci; simulace; optimální trajektorie sestupu; optimální řízení; Bocop; Godot Engine
Plné texty jsou dostupné v digitálním repozitáři NUŠL
Simulace přistání sondy na Měsíci
Cílem této bakalářské práce bylo vypočítat a vizuálně znázornit optimální trajektorii sestupu na Měsíc pro kosmickou loď Chandrayaan-3. Toho bylo dosaženo využitím Bocop, jež řeší problémy optimálního ...
Rentgenová počítačová tomografie měkkých tkání
Kavková, Michaela; Tromba, Giuliana; Szabo-Rogers, Heather; Zikmund, Tomáš
2024 - anglický
Abstrakt Průmyslová rentgenová počítačová mikro tomografie (mikro CT) je nedestruktivní zobrazovací technika používaná pro vizualizaci vnitřních struktur vzorků a tvorbu přesných 3D modelů. Jádro této práce se zaměřuje na praktickou implementaci průmyslového mikro CT v oblasti biologického výzkumu se zaměřením na zobrazování měkkých tkání. Cílem této práce bylo prozkoumat potenciál mikro CT zobrazování jako nedestruktivní metody pro vizualizaci měkkých tkání a navrhnout komplexní metodiku pro přípravu vzorků a analýzu získaných dat ve specializovaných programech. Na příkladu případových studií jsou prezentovány aplikace mikro CT zobrazování v různorodých oblastech výzkumu vývojové biologie, poskytující metodologii pro přesnou 3D analýzu vybraných struktur. V závěru práce je diskutován potenciál zobrazování průmyslovým mikro CT v biologickém výzkumu, zaměřeným na schopnosti identifikovat anatomické struktury, sledovat vývojové procesy a zlepšit naše chápání komplexních biologických systémů. Abstract Industrial X-ray micro computed tomography (micro CT) is a non-destructive imaging technique used for visualization of internal structures of samples and creation of precise 3D models. The core of this thesis revolves around the practical implementation of industrial micro CT in biological research with focus on the imaging of soft tissues. The aim of this study was to explore the potential of industrial micro CT as a non-destructive imaging tool for soft tissue visualization and to propose complex methodology for preparation of the sample and the analysis of obtained data in the specialized software. In the thesis the case studies showcasing the diverse applications of micro CT in various developmental biology research domains are presented, providing the methodology for precise 3D analysis of the selected structures. The thesis concludes by summarizing the transformative potential of industrial micro CT in biological research, highlighting its ability to unveil intricate anatomical structures, track developmental processes, and enhance our understanding of complex biological systems.
Klíčová slova:
X-ray micro computed tomography; soft tissues; advanced 3D imaging; micro CT contrasting protocols; Rentgenová počítačová tomografie; měkké tkáně; pokročilé 3D zobrazování; kontrastovací protokoly pro mikro CT
Plné texty jsou dostupné v digitálním repozitáři NUŠL
Rentgenová počítačová tomografie měkkých tkání
Abstrakt Průmyslová rentgenová počítačová mikro tomografie (mikro CT) je nedestruktivní zobrazovací technika používaná pro vizualizaci vnitřních struktur vzorků a tvorbu přesných 3D modelů. Jádro této ...
Vzorkovač optimalizovaný pro odběr zadané skupiny sypkých materiálů
Rolný, Jakub; Nevoral, Tomáš; Škrabánek, Pavel
2024 - anglický
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.
Klíčová slova:
sample divider; theory of sampling; representative sample; communication protocol; vzorkovač; teorie vzorkování; reprezentativní vzorek; komunikační protokol
Plné texty jsou dostupné v digitálním repozitáři NUŠL
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, ...
Bezpečnostní rizika senzorů v mobilních zařízeních
Henclová, Kateřina; Polčák, Libor; Hranický, Radek
2024 - anglický
Tato práce představuje hrozby pro mobilní bezpečnost a soukromí, které představují mobilní senzory. Představuje rozhraní Generic Sensor API, mobilní senzory a způsoby jejich zneužití. Pomocí mobilních senzorů, jako je akcelerometr, gyroskop a magnetometr, tato práce demonstruje takový útok na mobilní senzory v prohlížeči. Zvoleným útokem je rozpoznávání aktivity, které provádí predikci aktivit pomocí strojového učení se slibnými výsledky a předpovídá správnou třídu aktivit přibližně v 69% případů napříč všech tříd. Pozornost je věnována také rozšíření JShelter a tomu, zda poskytuje ochranu před nežádoucím odhalením senzorů. This work presents the threats to mobile security and privacy exposed by mobile sensors. It introduces the Generic Sensor API, the mobile sensors, and ways they can be misused. Using the mobile sensors like the accelerometer, gyroscope and magnetometer, this work demonstrates such an attack on mobile sensors in the browser. The chosen attack is activity recognition, which performs its activity prediction using machine learning with promising results, predicting the correct activity class approximately 69% of the time across all classes. Focus is also given to the JShelter extension, and whether it provides protection against unwanted sensor exposure.
Klíčová slova:
Mobile sensors; Cybersecurity; Privacy; JShelter; Generic Sensor API; JavaScript; Activity recognition; Machine learning; Accelerometer; Gyroscope; Magnetometer; Mobilní senzory; kyberbezpečnost; soukromí; JShelter; Generic Sensor API; JavaScript; rozpoznávání aktivity; strojové učení; akcelerometr; gyroskop; magnetometr
Plné texty jsou dostupné v digitálním repozitáři NUŠL
Bezpečnostní rizika senzorů v mobilních zařízeních
Tato práce představuje hrozby pro mobilní bezpečnost a soukromí, které představují mobilní senzory. Představuje rozhraní Generic Sensor API, mobilní senzory a způsoby jejich zneužití. Pomocí mobilních ...
Vliv výrazů obličeje na 3D rozpoznávání podle obličeje.
Kováč, Peter; Goldmann, Tomáš; Pleško, Filip
2024 - anglický
Bakalárska práca "Vplyv výrazov tváre na rozpoznávanie tváre v 3D" sa zameriava na štúdium vplyvu výrazov tváre na presnosť rozpoznávania tváre v 3D. Prvé kapitoly skúmajú rôzne techniky 3D modelovania a ich využitie vrátane 3D morfovateľných modelov (3DMM), modelov blendshape a metód založených na neurónových sieťach ako FLAME (Faces Learned with an Articulated Model and Expressions). Práca následne predstavuje nový prístup k rekonštrukcii 3D modelov tvárí z 2D obrázkov a navrhuje hodnotiaci rámec na meranie vplyvu zmien výrazov tváre na rozpoznávanie tváre v 3D. Experimentálne výsledky ukazujú, ako rôzne výrazy, ako napríklad hnev, radosť a strach, ovplyvňujú presnosť rozpoznávania. Zistenia tejto práce prispievajú k hlbšiemu pochopeniu úlohy výrazov tváre v rozpoznávaní tváre v 3D a navrhujú možné zlepšenia na zvýšenie presnosti rozpoznávacích systémov. The thesis "The impact of facial expressions on 3D face recognition" focuses on studying the effect of facial expressions on the accuracy of 3D face recognition. The first chapters explore various 3D modeling techniques and their applications, including 3D Morphable Models (3DMMs), blendshape models, and neural network-based methods like FLAME (Faces Learned with an Articulated Model and Expressions). The thesis then presents a new approach for reconstructing 3D face models from 2D images and proposes an evaluation framework to measure the impact of facial expression changes on 3D face recognition. Experimental results demonstrate how different expressions, such as anger, happiness, and fear, influence recognition accuracy. The findings of this work contribute to a deeper understanding of facial expressions’ role in 3D face recognition and propose potential improvements for enhancing recognition systems.
Klíčová slova:
3D face recognition; facial expressions; 3D Morphable Models; blendshape models; FLAME; DECA; landmark detection; 3D modeling; facial animation; 3D rozpoznávanie tvárí; výrazy tváre; 3D morfovateľné modely; modely blendshape; FLAME; DECA; detekcia bodov; 3D modelovanie; animácia tváre
Plné texty jsou dostupné v digitálním repozitáři NUŠL
Vliv výrazů obličeje na 3D rozpoznávání podle obličeje.
Bakalárska práca "Vplyv výrazov tváre na rozpoznávanie tváre v 3D" sa zameriava na štúdium vplyvu výrazov tváre na presnosť rozpoznávania tváre v 3D. Prvé kapitoly skúmajú rôzne techniky 3D ...
Řízení aktivních prvků LEGO Technic z prostředí EV3
Blaško, Daniel; Polčák, Libor; Hranický, Radek
2024 - anglický
LEGO Mindstorms je populárna rada programovateľných kociek s rozsiahlou sadou funkcií, ktorá už 25 rokov pomáha učiť deti základy robotiky a počítačových vied, a ktorá sa teší širokej komunitnej podpore. Cieľom tejto bakalárskej práce je vytvoriť hardvérové a softvérové riešenia, ktoré zlepšia kompatibilitu medzi kockou Mindstorms EV3 a ostatnými motorizovanými LEGO súčiastkami, s primárnym zameraním sa na produktovú radu Power Functions. V rámci tejto práce boli v rôznych iteráciách vytvorené radiče, ktoré rozširujú možnosti kocky EV3 ovládať motory, s použitím vlastných návrhov dizajnov plošných spojov a 3D tlačených puzdier. Okrem nich boli vyvinuté softvérové kódovacie bloky, ktoré umožňujú kocke komunikovať s týmito radičmi a ďalšími UART zariadeniami. LEGO Mindstorms is a popular series of programmable bricks with an advanced set of functionality, which has been helping children learn the basics of robotics and computer science for 25 years and which enjoys wide community support. The goal of this bachelor's thesis is to provide hardware and software solutions to enhance the compatibility between the LEGO Mindstorms EV3 intelligent brick and other motorized LEGO parts, primarily focusing on the Power Functions product line. In this thesis, I will create motor drivers in several iterations that broaden the capabilities of the EV3 brick to control a large number of motors, using my designs for printed circuit boards and 3D-printed enclosures. Additionally, I will develop software code blocks for the EV3 that allow it to communicate with the aforementioned drivers, as well as other UART devices.
Klíčová slova:
LEGO; LEGO Mindstorms EV3; EV3-G Blocks; LEGO Power Functions; microcontroller; Arduino; ESP; motor driver; I2C; UART; printed circuit board; LEGO; LEGO Mindstorms EV3; EV3-G Bloky; LEGO Power Functions; mikrokontrolér; Arduino; ESP; motorový radič; I2C; UART; plošný spoj
Plné texty jsou dostupné v digitálním repozitáři NUŠL
Řízení aktivních prvků LEGO Technic z prostředí EV3
LEGO Mindstorms je populárna rada programovateľných kociek s rozsiahlou sadou funkcií, ktorá už 25 rokov pomáha učiť deti základy robotiky a počítačových vied, a ktorá sa teší širokej komunitnej ...
Potlačení šumu v rentgenových snímcích s využitím hlubokého učení
Říhová, Barbora; Jakubíček, Roman; Zemek, Marek
2024 - anglický
Technologie zobrazování pomocí rentgenových paprsků je základem zkoumání vnitřní struktury velké škály objektů a výsledky mohou být právě kvůli šumu kompromitovány. Tato práce se zabývá odstraňováním šumu v rentgenových projekcích pomocí hlubokého učení, které má schopnost adaptovat se na konkrétní problém. Práce obsahuje teoretickou rešerši zaměřenou na oblasti produkce a detekce rentgenových paprsků, šumu v rentgenových snímcích a neuronových sítí. Speciální kapitola je věnována popisu vybraného řešení, které je provedeno pomocí tvorby datasetu složeného z části z modelovaných rentgenových projekcí s následně implementovaným šumem odpovídající modelu v reálných snímcích a částečně ze sérií rentgenových projekcí získaných ze zařízení Rigaku nano3DX. K implementaci byla vybrána architektura konvoluční neuronové sítě RIDNet, vzhledem k tomu, že poskytuje v oblasti redukce šumu dobré výsledky. Byly natrénovány tři modely s použitím různých částí datasetu. Nejlepší výkon byl pozorován u modelů, u kterých byla při trénování použita reálná data. Jejich účinnost je srovnatelná s tradičními metodami jako BM3D. X-ray imaging technology is the foundation for exploring the internal structure of a wide range of objects, however the results can be compromised by noise. This thesis is focused on the removal of noise in X-ray projections using deep learning, that has the capability to adapt to a specific task. The thesis contains a theoretical investigation focusing on the areas of X-ray production and detection, noise in X-ray images, and neural networks. A special chapter is devoted to the description of the chosen solution, which is performed by creating a dataset partially consisting of modeled X-ray projections with the subsequent incorporation of noise corresponding to noise model in real images and partly from X-ray projection series. The RIDNet convolutional neural network architecture was selected for implementation, since it shows good result for denoising task. Three models were trained using different parts of the dataset. The best performance was observed for models, that used real data for training. Their performance is comparable to traditional methods such as BM3D.
Klíčová slova:
X-ray imaging; deep learning; noise; denoising; convolutional neural networks; rentgenové zobrazování; hluboké učení; šum; odstraňování šumu; konvoluční neuronové sítě
Plné texty jsou dostupné v digitálním repozitáři NUŠL
Potlačení šumu v rentgenových snímcích s využitím hlubokého učení
Technologie zobrazování pomocí rentgenových paprsků je základem zkoumání vnitřní struktury velké škály objektů a výsledky mohou být právě kvůli šumu kompromitovány. Tato práce se zabývá odstraňováním ...
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