Hledat
Zobrazují se záznamy 1-6 z 6
Efektivní výpočet podobnosti sekundárních struktur RNA, Efficient similarity calculation for RNA secondary structures
; Vedoucí práce: Kléma Jiří; Oponent práce: Pospíšek Martin (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2019-06-13)
Tato práce se zaobírá porovnáváním sekundárních struktur RNA pomocí mělkých neuronových sítí. Název nově vytvořené metody je Struc2Vec. Způsob výpočtu je založen na přepisu sekundárních struktur na slova, která jsou následně ...
Sofware pro analýzu signálů a inteligentní detekci událostí v optických senzorových sítích, Signal Analysis and Intelligent Event Detection System for Optical Sensing Networks
; Vedoucí práce: Boháč Leoš; Oponent práce: Pošík Petr (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-01-22)
Tato diplomová práce se věnuje navržení systému pro sběr signálových dat ze senzorů v optických sítích, detekci v signálovém průběhu anomálií a jejich klasifikaci s možností případného spuštění určité akce. Budou prodiskutovány ...
Predikování jevů přidružených fotbalovým výsledkům, Predicting Score-related Events in Soccer
; Vedoucí práce: Hubáček Ondřej; Oponent práce: Urbanovská Michaela (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2021-06-15)
Predikování výsledků fotbalových zápasů je v literatuře dobře zavedeným problémem. Dosud však bylo příliš málo práce věnováno predikování jevů přidružených těmto výsledkům, jako například zda bude celkový počet vstřelených ...
Adversarialní strojové učení pro detekci škodlivého chování v síťové bezpečnosti, Adversarial Machine Learning for Detecting Malicious Behavior in Network Security
; Vedoucí práce: Lisý Viliam; Oponent práce: Bím Jan (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2019-06-18)
Adversarialní strojové učení má v principu dva cíle: navrhnout útočníka, který je schopen obejít detektor; a detektor, který úspěšně detekuje dané útočníky. Tyto protichůdné motivy jsou v této práci modelovány pomocí teorie ...
Strojové učení v bojových sportech, Machine learning in combat sports
; Vedoucí práce: Uhrín Matej; Oponent práce: Drchal Jan (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2021-08-24)
Tato bakalářská práce zkoumá příležitosti pro generování profitu na sázkařských trzích pro smíšená bojová umění (MMA) za pomoci strojového učení. Oficiální data z Ultimate Fighting Championship (UFC) byla shromážděna za ...
Metody strojového učení pro detekci ttH mechanismu produkce Higgsova bosonu, Machine learning for ttH mechanism Higgs boson detection from CERN ATLAS data
; Vedoucí práce: Kybic Jan; Oponent práce: Flach Boris (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2022-06-07)
Jedním z aspektů zkoumání subatomárních částic pomocí studia protonových srážek je schopnost identifikovat ty srážky, kde vznikají částice, které nás zajímají, jelikož v akcelerátoru, jako je Large Hadron Collider (LHC), ...