No (7321)
Number of found documents:
7321
Published from
to
Automatická komprese vah neuronových sítí
Lorinc, Marián; Sekanina, Lukáš; Mrázek, Vojtěch
2024 - English
Konvolučné neurónové siete (CNN) od svojho vynájdenia zrevolucionizovali spôsob, akým sa realizujú úlohy z odvetvia počítačového videnia. Vynález CNN viedol k zníženiu pamäťovej náročnosti, keďže váhy boli nahradené konvolučnými filtrami obsahujúcimi menej trénovateľných váh. Avšak, toto zníženie bolo dosiahnuté na úkor zvýšenia požiadaviek na výpočtový výkon, ktorý je naviazaný na výpočet konvolúcie. Táto práca skúma hypotézu, či je možné sa vyhnúť načítavaniu váh a miesto toho ich vypočítať, čím sa ušetrí energia. Na otestovanie tejto hypotézy bol vyvinutý nový algoritmus kompresie váh využívajúci Kartézske genetické programovanie. Tento algoritmus hľadá najoptimálnejšiu funkciu kompresie váh s cieľom zvýšiť energetickú účinnosť. Experimenty vykonané na architektúrach LeNet-5 a MobileNetV2 ukázali, že algoritmus dokáže efektívne znížiť spotrebu energie pri zachovaní vysokej presnosti modelu. Výsledky ukázali, že určité vrstvy je možné doplniť vypočítanými váhami, čo potvrdzuje potenciál pre energeticky efektívne neurónové siete. Convolutional Neural Networks (CNNs) have revolutionised computer vision field since their introduction. By replacing weights with convolution filters containing trainable weights, CNNs significantly reduced memory usage. However, this reduction came at the cost of increased computational resource requirements, as convolution operations are more computation intensive. Despite this, memory usage remains more energy-intensive than computation. This thesis explores whether it is possible to avoid loading weights from memory and instead functionally calculate them, thereby saving energy. To test this hypothesis, a novel weight compression algorithm was developed using Cartesian Genetic Programming. This algorithm searches for the most optimal weight compression function, aiming to enhance energy efficiency without compromising the functionality of the neural network. Experiments conducted on the LeNet-5 and MobileNetV2 architectures demonstrated that the algorithm could effectively reduce energy consumption while maintaining high model accuracy. The results showed that certain layers could benefit from weight computation, validating the potential for energy-efficient neural network implementations.
Keywords:
Convolutional Neural Networks; CNN; Evolutionary Algorithms; EA; Genetic Algorithms; GA; Cartesian Genetic Programming; CGP; Optimization; Compression; MobileNetV2; LeNet-5; Energy Efficiency; Weight Compression Algorithm; Deep Learning; Konvolučné neurónové siete; CNN; Evolučné algoritmy; EA; Genetické algoritmy; GA; Kartézske genetické programovanie; CGP; Optimalizácia; Kompresia; MobileNetV2; LeNet-5; Energetická účinnosť; Kompresia váh; Hlboké učenie
Available in a digital repository NRGL
Automatická komprese vah neuronových sítí
Konvolučné neurónové siete (CNN) od svojho vynájdenia zrevolucionizovali spôsob, akým sa realizujú úlohy z odvetvia počítačového videnia. Vynález CNN viedol k zníženiu pamäťovej náročnosti, keďže váhy ...
Sebevzdělávání jako nezbytná součást profesního vývoje jazykově orientovaného profesionála
Schneebaum, Tobias; Jašková, Jana; Langerová, Petra
2024 - English
Tato bakalářská práce se zabývá konceptem sebeřízeného učení a jeho klíčovými složkami. Úvodní kapitoly začínají krátkými historickými milníky a poté se věnují významným teoriím, které utvářely koncept sebeřízeného učení. Poté je vysvětlen význam sebeevaluace pro rozvoj dovedností, následovaný velkým vlivem, který mají učitelé na sebevzdělávání, se zaměřením na teoretický model SSDL. Motivace, jakožto klíčový prvek, je popsána s důrazem na „self-determination theory“, přičemž teorie rozlišuje dva typy motivace, což vede k závěrečné podkapitole, která se zaměřuje na různé faktory ovlivňující motivaci. Aspekty zkoumané v této práci by mohly rozšířit povědomí o tomto důležitém konceptu a významu jeho širokého uplatnění. This bachelor’s thesis explores the concept of self-directed learning and its crucial components. The initial chapters start with a few historical milestones and then discuss significant theories that shaped the concept of self-learning. Afterwards, the importance of self-evaluation for skill development is explained, followed by the great influence that teachers have on self-education, with a focus on a theoretical model of SSDL. Motivation, a key element for effective learning, is described with an emphasis on self-determination theory, distinguishing between theories’ two types of motivation, leading to the final subchapter that focuses on different factors that influence motivation. The aspects examined in this thesis might broaden awareness of this important concept and the significance of its widespread application.
Keywords:
Self-directed learning; self-learning; autonomy; self-evaluation; teacher influence; motivation; intrinsic motivation; extrinsic motivation; Sebeřízené učení; sebevzdělávání; autonomie; sebeevaluace; vliv učitele; motivace; intrinsická (vnitřní) motivace; extrinsická (vnější) motivace
Available in a digital repository NRGL
Sebevzdělávání jako nezbytná součást profesního vývoje jazykově orientovaného profesionála
Tato bakalářská práce se zabývá konceptem sebeřízeného učení a jeho klíčovými složkami. Úvodní kapitoly začínají krátkými historickými milníky a poté se věnují významným teoriím, které utvářely ...
Vzorkovač optimalizovaný pro odběr zadané skupiny sypkých materiálů
Rolný, Jakub; Nevoral, Tomáš; Škrabánek, Pavel
2024 - English
Tato práce se zabývá vývojem nastavitelného děliče vzorků pro semena různých velikostí a tvarů. Jeho účelem je vytvářet reprezentativní vzorky frakcí, nastavených obsluhou, ze vstupního materiálu, který má být vzorkován. Hlavním cílem bylo vyvinout a otestovat tento typ děliče vzorků. Dělič vzorků byl vyvinut na bázi minipásového dopravníku s klapkou umístěnou na konci dopravníku, odkud se materiál dělí do boxů na vzorky a na zbývající materiál. Pro dělič vzorků byly vyvinuty a testovány čtyři různé typy dopravníkových podavačů. Výsledky testu ukázaly, že verze C dopravníkového podavače poskytuje nejlepší výsledky. Závěrem lze říci, že nastavitelný dělič vzorků usnadňuje produkci reprezentativních vzorků různých semen na jediném zařízení, na rozdíl od použití více komerčně dostupných děličů vzorků, které jsou určeny pro specifické velikosti a tvary částic materiálu. This thesis concerns the development of an adjustable sample divider for seeds of different sizes and shapes. Its purpose is to produce representative samples of fractions set by the operator from the input material to be sampled. The main objective was to develop and test this type of sample divider. The sample divider was developed based on a mini conveyor belt with a sampling flap positioned at the end of the conveyor belt where the material is sampled into the sample and remaining material boxes. Four different types of conveyor feeders were developed and tested for the sample divider. The results of the test indicated that version C of the conveyor feeder gave the best results. In conclusion, the adjustable sample divider facilitates the production of representative samples of different seeds on a single piece of equipment, as opposed to the use of multiple commercially available sample dividers designed for specific sizes and shapes of material particles.
Keywords:
sample divider; theory of sampling; representative sample; communication protocol; vzorkovač; teorie vzorkování; reprezentativní vzorek; komunikační protokol
Available in a digital repository NRGL
Vzorkovač optimalizovaný pro odběr zadané skupiny sypkých materiálů
Tato práce se zabývá vývojem nastavitelného děliče vzorků pro semena různých velikostí a tvarů. Jeho účelem je vytvářet reprezentativní vzorky frakcí, nastavených obsluhou, ze vstupního materiálu, ...
Distribuovaný systém potlačení DoS útoků
Beneš, Dalibor; Žádník, Martin; Šišmiš, Lukáš
2024 - English
Ochrana před distribuovanými útoky odepření služby (DDoS) patří mezi klíčové oblastí síťové bezpečnosti. Jednou z možných forem ochrany je využití zařízení DCPro DDoS Protector vyvíjeného sdružením CESNET. Sdružení CESNET provozuje také systémy pro monitorování a analýzu síťového provozu IPFIXcol2 a NEMEA, a dále poskytuje možnost využít protokol pro monitorování sítě sFlow. Cílem této práce je navrhnout a uskutečnit integraci těchto systémů a vytvořit tak efektivní systém potlačení útoků odepření služby. Při vypracování tohoto cíle byl kladen důraz na efektivní využití stávajích řešení, znovupoužitelnost a možnosti budoucího rozšíření celé distribuované architektury. Protection against distributed denial of service (DDoS) attacks is one of the key areas of network security. One of the forms of defence is to use the DCPro DDoS Protector device developed by the CESNET association. The CESNET association also utilizes network monitoring and traffic analysis systems IPFIXcol2 and NEMEA, as well as the network monitoring protocol sFlow. The aim of this thesis was to propose and realize the integration of those systems, so that an effective distributed system for the mitigation of DDoS attacks could be created. During the work on this task, special focus was given to the effective utilization of existing solutions, reusability and the option for a future expansion of the distributed architecture.
Keywords:
DCPro DDoS Protector; NEMEA; IPFIXcol; IPFIX; sFlow; NetFlow; CESNET; DoS; DDoS; network security; network data analysis; network monitoring; DDoS attack mitigation; DCPro DDoS Protector; NEMEA; IPFIXcol; IPFIX; sFlow; NetFlow; CESNET; DoS; DDoS; síťová bezpečnost; analýza síťových dat; monitorování sítě; potlačení DDoS útoků
Available in a digital repository NRGL
Distribuovaný systém potlačení DoS útoků
Ochrana před distribuovanými útoky odepření služby (DDoS) patří mezi klíčové oblastí síťové bezpečnosti. Jednou z možných forem ochrany je využití zařízení DCPro DDoS Protector vyvíjeného sdružením ...
Bezpečnostní rizika senzorů v mobilních zařízeních
Henclová, Kateřina; Polčák, Libor; Hranický, Radek
2024 - English
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.
Keywords:
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
Available in a digital repository NRGL
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 - English
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.
Keywords:
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
Available in a digital repository NRGL
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 ...
Robotický manipulátor s využitím RC komponentů a serv
Liška, Jakub; Nosko, Svetozár; Zemčík, Pavel
2024 - English
Cieľom tejto diplomovej práce bolo vytvorenie vlatného robotického manipulátoru, s pou-\\žitím RC(diaľkovo ovládaných) komponentov a servomotorov. V rámci riešenia bolo potre-\\bné robotický manipulátor vybaviť senzorikou, ktorá umožnuje detekciu kolízii s okolím a zabezpečuje tak bezpečnosť obsluhy v pracovnom priestore manipulátoru. Robotický manipilátor je taktiež vybavený absolútnimi enkódermi pre snímanie polohy jednotlivých kĺbov, akcelerometrom a senzormi pre meranie záťaží pôsobiacich na jednotlivé kĺby. O pohyb ramena sa starajú štandardné krokové motory. Samotné telo robotického manipulátoru bolo navrhnuté s ohľadom na jednotlivé komponenty a je možné ho vyrobiť pomocou 3D tlače. Súčastou riešenia je aj užívateľské rozhranie, pomocou ktorého je možné robotické rameno ovládať. The aim of this thesis was to create a valid robotic manipulator, using RC(radio control) components and servomotors. As part of the solution, it was necessary to equip the robotic manipulator with sensors that enable the detection of collisions with the environment and thus ensure the safety of the operator in the working area of the manipulator. The robotic manipulator is also equipped with absolute encoders for sensing the position of individual joints, an accelerometer and sensors for measuring the loads acting on individual joints. Standard stepper motors take care of the arm movement. The body of the robotic manipulator itself has been designed with the individual components in mind and can be fabricated using 3D printing. The solution also includes a user interface that can be used to control the robotic arm.
Keywords:
robotic manipulator; robotic arm; collision detection; stepper motor; kinematics; 3D printing; off-shelf components; RC components; sensors; development boards; robotický manipulátor; robotické rameno; detekcia kolízii; krokový motor; kinematika; 3D tlač; off-shelf komponenty; RC komponenty; senzory; vývojové dosky
Available in a digital repository NRGL
Robotický manipulátor s využitím RC komponentů a serv
Cieľom tejto diplomovej práce bolo vytvorenie vlatného robotického manipulátoru, s pou-\\žitím RC(diaľkovo ovládaných) komponentov a servomotorov. V rámci riešenia bolo potre-\\bné robotický ...
Řízení aktivních prvků LEGO Technic z prostředí EV3
Blaško, Daniel; Polčák, Libor; Hranický, Radek
2024 - English
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.
Keywords:
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
Available in a digital repository NRGL
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 - English
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.
Keywords:
X-ray imaging; deep learning; noise; denoising; convolutional neural networks; rentgenové zobrazování; hluboké učení; šum; odstraňování šumu; konvoluční neuronové sítě
Available in a digital repository NRGL
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 ...
Studium emise sekundárních částic při rozptylu iontů a jejich projevů v LEIS spektrech
Malatinová, Michaela; Johánek, Viktor; Průša, Stanislav
2024 - English
V tejto práci skúmame emisiu sekundárnych častíc pomocou spektroskopie rozptylu iónov s nízkou energiou (LEIS) a rozptylu iónov so strednou energiou (MEIS). LEIS využíva primárny zväzok iónov vzácnych plynov s počiatočnými energiami niekoľkých keV a je obzvlášť citlivý na najvzdialenejšiu povrchovú vrstvu. Skúmané sú zmeny povrchovej kontaminácie medi, platiny a kremíka, pričom hodnotíme vplyv čistenia rozprašovaním a žíhania na prirodzene sa vyskytujúcu aj indukovanú kontamináciu plynom CO. Tiež sledujeme vplyv pasivácie vodíkom na povrch kremíku. Okrem toho na štúdium desorpcie povrchovej kontaminácie z monokryštalickej Si(100) samonosnej membrány s hrúbkou 50 nm použijeme metódu ToF MEIS S energetickým rozsahom do niekoľkých stoviek keV. Primárne iónové zväzky He, Ne a B sú použité na skúmanie membrány v štandardnej geometrii spätného rozptylu, ale aj v novej priechodnej geometrii experimentu. To nám umožňuje analyzovať emisiu sekundárnych častíc s oboch povrchov. Desorpcia povrchového znečistenia sa predtým pripisovala výhradne energii predanej elektrónovému systému. Ťažšie ióny s vyššou hodnotou straty energie predanej medzi jadrami, však zvyšujú elektronickú depozíciu energie, čo odhaľuje ich synergický efekt. Kombinované účinky zvýšeného prenosu energie do jadrového podsystému a smerový charakter kaskády zrážok zvyšujú výťažok sekundárnych iónov. Tieto poznatky môžu výrazne posunúť výskum čistenia a štruktúrovania 2D materiálov pomocou iónových zväzkov, ktoré ďalej umožní modifikáciu povrchu a kontrolu kontaminácie. In this thesis, we investigate the emission of secondary particles using both Low Energy Ion Scattering (LEIS) and Medium Energy Ion Scattering (MEIS) spectroscopy. LEIS utilizes a primary beam of noble gas ions with initial energies of a few keV and is particularly sensitive to the outermost surface layer. We examine the surface contamination changes on copper, platinum, and silicon, assessing the effects of sputter cleaning and annealing on both naturally occurring and induced CO gas contamination. Additionally, we employ Time-of-Flight MEIS with energy ranges up to a few hundred keV to study the desorption of surface contamination from a single-crystalline Si(100) self-supporting 50 nm thick membrane. Primary beams of He, Ne, and B were used to probe the membrane in both standard backscattering and novel transmission measurement geometries, allowing us to analyze emission from both surfaces. The desorption of surface contamination was previously attributed to electronic sputtering. However, heavier ions with higher nuclear stopping enhance the electronic energy deposition, revealing a synergy effect between them. The combined effects of increased energy deposition to the nuclear subsystem and the directional nature of the collision cascade increased the yield of secondary ions. This knowledge can significantly advance the precision cleaning and structuring of 2D materials using ion beams, enabling surface modification and control of contamination.
Keywords:
Low Energy Ion Scattering Spectroscopy; Medium Energy Ion Scattering Spectroscopy; secondary particles emission; surface contamination; silicon membrane; spektroskopia rozptylu iónov s nízkou energiou; spektroskopia rozptylu iónov so strednou energiou; emisia sekundárnych častíc; povrchová kontaminácia; kremíková membrána
Available in a digital repository NRGL
Studium emise sekundárních částic při rozptylu iontů a jejich projevů v LEIS spektrech
V tejto práci skúmame emisiu sekundárnych častíc pomocou spektroskopie rozptylu iónov s nízkou energiou (LEIS) a rozptylu iónov so strednou energiou (MEIS). LEIS využíva primárny zväzok iónov vzácnych ...
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