Hledat
Zobrazují se záznamy 11-20 z 24
Robustní identifikace modelu stochastickými metodami s minimální vzdáleností, Robust model identification based on stochastic minimum distance techniques
; Vedoucí práce: Kůs Václav; Oponent práce: Hanousková Jitka (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum., 2011-10-14)
Lokalizace materiálových defektů založená na geodetických drahách, Material defect localization based on geodesic curves
; Vedoucí práce: Kůs Václav; Oponent práce: Záveský Michal (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2016-08-05)
Tato bakalářská práce se zabývá postavením základů matematického modelu lokalizace akustické emise a problémem numerického výpočtu geodetických křivek na modelech reálných těles. Pro tento účel jsou implementovány metoda ...
Aplikace statistického testování hypotéz na data z experimentu ATLAS, Application of statistical hypothesis testing to datasets from the ATLAS experiment
; Vedoucí práce: Franc Jiří; Oponent práce: Kůs Václav (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2017-02-04)
V částicové fyzice je potřeba ověřit, zda-li naměřená data odpovídají simulacím, které jsou vytvářeny pomocí Monte Carlo generátorů. Ke zjištění, jestli oba vzorky pochází ze stejného rozdělení, se používají statistické ...
Statistická a strojová klasifikace signálů akustické emise pro detekci defektů v materiálech, Classification of acoustic emission signals in material defectoscopy based on statistics and machine learning
; Vedoucí práce: Kůs Václav; Oponent práce: Dvořáková Zuzana (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2021-08-26)
Spolehlivá klasifikace signálů akustické emise je klíčová pro praktické využití této defektoskopické metody. Signály jsou při klasifikaci reprezentovány pomocí vhodné nízkodimenzionální skupiny atributů. V této práci se ...
Odhadování struktury hysterezních materiálů prostřednictvím Preisach-Mayergoyzova prostoru, Structure of hysteretic material evaluated through Preisach-Mayergoyz space
; Vedoucí práce: Kůs Václav; Oponent práce: Chlada Milan (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-08-27)
ato bakalářská práce se zabývá aplikováním Preisach-Mayergozova (PM) modelu na vyhodnocení elastických vlastností materiálů. V první části jsou představeny klíčové pojmy hystereze a její popis, dále optimalizační algoritmy, ...
Konvoluční neuronové sítě v částicové fyzice, Convolutional Neural Networks in High Energy Physics
; Vedoucí práce: Bouř Petr; Oponent práce: Kůs Václav (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2018-09-01)
Analýza dat v částicové fyzice zahrnuje komplexní klasiťikační úlohy. Ty jsou v současnosti často řešeny speciťickými metodami strojového učení, jako jsou například hluboké neuronové sítě. Klíčové problémy identiťikace ...
Strojové učení pro jetovou fyziku, Machine Learning for Jet Physics
; Vedoucí práce: Bielčíková Jana; Oponent práce: Kůs Václav (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2019-08-30)
Moderní metody strojového učení značným způsobem ovlivnily obor počítačového vidění, jehož cílem je naučit stroje chápat informaci proudící z vizuálních zdrojů (obrázky, videa atd.). Ukazuje se, že tyto metodiky nacházejí ...
Aplikace statistických metod a machine learningu na produkty srážek tězkých jader, Statistics and machine learning applied to heavy nuclei collision products
; Vedoucí práce: Kůs Václav; Oponent práce: Kramárik Lukáš (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2019-08-30)
Jedním z klíčových problémů v analýze dat rozpadů mezonů D z experimentu STAR je separace párů pionů ~ a kaonů K pocházejících z tohoto rozpadu od kombinatorického pozadí. K této separaci se využívá pokročilých metod ...
Statistická separace a identifikace s využitím divergenčních technik pro vícerozměrná data, Statistical separation and identification by means of divergence techniques for multi-dimensional data
; Vedoucí práce: Kůs Václav; Oponent práce: Franc Jiří (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2018-09-01)
Při klasiflkaci dat obvykle narazíme na problém velkého počtu proměnných, což má za následek vyšší časovou náročnost procesu klasiflkace. V praxi je pak často výpočetní čas důležitější než přesnost separace. Práce obsahuje ...
Supervizované a nesupervizované učení pro fyziku těžkých iontů, Supervised and Unsupervised Learning for Heavy Ion Physics
; Vedoucí práce: Kůs Václav; Oponent práce: Bielčíková Jana (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2021-05-28)
Potřeba řešení komplexních problémů binární klasifikace ve fyzice těžkých iontů vyústila v častější užívání supervizovaných i nesupervizovaných algoritmů strojového učení. Spolu s vhodným předzpracováním dat a optimalizací ...