Hledat
Zobrazují se záznamy 1-5 z 5
Analýza biomarkerů psychiatrických pacientů pomocí analýzy EEG signálu a strojového učení, Biomarker Analysis of Psychiatric Patients using EEG Signal Analysis and Machine Learning
; Vedoucí práce: Basterrech Sebastian; Oponent práce: Sojka Eduard (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2019-06-13)
Depresivní porucha je závažným psychiatrickým onemocněním s vysokou globální prevalencí, závažnými dopady na kvalitu života, a v nejvážnější podobě může vyústit sebevraždou. Brzká diagnóza a přesná předpověd’ průběhu léčby ...
Metody strojového učení v částicové fyzice, Machine Learning Techniques in High Energy Physics
; Vedoucí práce: Bouř Petr; Oponent práce: Hakl František (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2021-01-30)
Klasifikace částicových interakcí je jednou ze základních úloh analýzy dat v částicové fyzice. V neutrinové fyzice je přitom tato úloha velice podobná úloze rozpoznávání obrazu. Z tohoto důvodu, se v této práci zajímáme o ...
Využití automatického zpracování leteckých snímků pro procedurální generování realistických 3D modelů měst, Utilizing automatic aerial image processing for procedural generation of realistic 3D city models
; Vedoucí práce: Strachota Pavel; Oponent práce: Jarý Vladimír (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-07-23)
Tato práce se zabývá detekci budov v satelitních a leteckých snících dvou měst (Toronto a Praha) pomocí konvolučních neuronových sítí. Takto detekované objekty jsou dále zpracovány vzhledem ke zjištění charakteristik městské ...
Analýza satelitních dat pomocí metod strojového učení, Satellite data analysis using machine learning methods
; Vedoucí práce: Novozámský Adam; Oponent práce: Kupková Lucie (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2021-01-29)
Aplikace strojového učení a hloubkového učení vylepšila stávající a umožnila vznik nových
Strojová klasifikace zdrojů akustické emise a stupeň poškození materiálu, Machine based acoustic emission classification and damage level of materials
; 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., 2024-05-29)
Hlavním cílem této práce je identifikace, implementace a porovnání metod hlubokého učení za účelem rozpoznávání signálů akustické emise. Pro získání relevantních dat sloužících k porovnání jednotlivých metod byly provedeny ...