Hledat
Zobrazují se záznamy 11-20 z 21
Algoritmy pro detekci mraků v datech ze satelitů Sentinel
(2021)
Přesná detekce mraků ze satelitních snímků je důležitý krok před jakoukoliv vědeckou analýzou těchto snímků. Mnoho existujících algoritmů, které jsou schopny detekovat oblačnost jsou závislé na informaci o teplotě. Družice ...
Metody strojového učení pro algoritmické obchodování na trhu s elektřinou
(2021)
Spolu s rostoucím podílem obnovitelných zdrojů energie a celoevropskou integrací denních a vnitrodenních trhů s elektřinou se v posledních letech zvyšuje volatilita na všech typech energetických trhů. Zvýšená likvidita na ...
Interpretovatelné odhady modelů
(2021)
Tento výzkumný úkol se zabývá speciální aritmetickou vrstvou neuronových sítích schopnou aproximovat polynomy, která se oproti jiným aritmetickým vrstvám umožňujícím aproximaci polynomů vyznačuje lepší extrapolací a odlišným ...
Aplikace strojového učení k predikci energií ve fyzice pevných látek, Machine learning for prediction of energy in condensed matter physics
; Vedoucí práce: Vybíral Jan; Oponent práce: Kolorenč Jindřich (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2022-05-27)
S rostoucím výpočetním výkonem posledních desetiletí došlo k zvětšení množství dat o krystalických materiálech vypočtených metodami density functional theory. Tyto výpočty bývají extrémně časově náročné. Spolu s nebývalým ...
Generování seznamu událostí v signálu pomocí neuronových sítí, Signal Event List Generation Using Neural Networks
; Vedoucí práce: Chlada Milan; Oponent práce: Víta Martin (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2022-05-27)
Cílem práce je rešerše metod hlubokého učení a následná aplikace shrnutých poznatků pro dekompozici signálu do jednotlivých zdrojů a detekci událostí v signálu. V první části je zkoumána možnost aplikace modifikovaných ...
Strojové učení pro klasifikaci zdrojů spojité akustické emise, Machine Learning for Classification of Continuous Acoustic Emission Sources
; Vedoucí práce: Chlada Milan; Oponent práce: Franc Jiří (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2022-09-02)
Strojové učení je v současné době velmi populární oblastí umělé inteligence. Hluboké učení poté zpracovává vstupní data skrze vrstvy předávající datům smysluplnější reprezentace. Jedním z modelů, které hluboké učení k ...
Detekce mraků v družicových snímcích pomocí algoritmů strojového učení, Cloud detection in satellite images using machine learning algorithms
; Vedoucí práce: Šorel Michal; Oponent práce: Štych Přemysl (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2023-01-25)
Sentinel 2 je družicová mise vedená Evropskou kosmickou agenturou pod programem Evropské unie Copernicus a poskytuje multi-spektrální snímky Země s vysokým rozlišením. Přesná detekce mraků ze satelitních snímků je důležitý ...
Vyhodnocení efektivity reklamy za použití detektoru lidí a odhadování směru pohledu., Evaluation of advertisement effectiveness using people detection and gaze estimation.
; Vedoucí práce: Naiser Filip; Oponent práce: Franc Jiří (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2023-05-27)
Cílem této práce bylo vytvořit algoritmus, který je schopen odhadovat, zda se osoba vyskytující se na vstupním obrázku dívá na reklamní baner (citylight). To zahrnovalo seznámit se s problematikou kalibrace kamery. Prostudovat ...
Odhad kompatibility dárce a příjemce pro transplantaci ledvin pomocí strojového učení, Estimating kidney transplantation donor-recipient compatibility using machine learning
; Vedoucí práce: Kouřim Tomáš; Oponent práce: Antoni Ľubomír (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2023-09-03)
Se zvyšující se prevalencí onemocnění spojených s ledvinami je vylepšení procesu hledání vhodných párů dárců a příjemců zásadní pro zmírnění zátěže, kterou pro zdravotnický systém představují pacienti se selhávajícími ...
Predikce přežití po transplantaci ledvin pomocí technik strojového učení, Predicting Kidney Transplant Survival: A Machine Learning Approach
; Vedoucí práce: Kouřim Tomáš; Oponent práce: Antoni Ľubomír (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2023-09-03)
Chronické onemocnění ledvin, které postihuje více než 10% světové populace, představuje vážný zdravotní problém v globálním měřítku. Transplantace ledvin je jednou ze stěžejních léčebných možností. Tato bakalářská práce ...