ČVUT DSpace
  • Prohledat DSpace
  • English
  • Přihlásit se
  • English
  • English
Nepojmenovaný 
  •   ČVUT DSpace
  • České vysoké učení technické v Praze
  • Nepojmenovaný
  • České vysoké učení technické v Praze
  • Nepojmenovaný
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Hledat

Zobrazit pokročilé filtrySkrýt pokročilé filtry

Filtry

Filtry použijte na upřesnění výsledků vyhledávání.

Zobrazují se záznamy 1-10 z 34

  • Možnosti řazení:
  • Relevance
  • Název vzestupně
  • Název sestupně
  • Autor vzestupně
  • Autor sestupně
  • Vedoucí vzestupně
  • Vedoucí sestupně
  • Oponent vzestupně
  • Oponent sestupně
  • Datum publikování vzestupně
  • Datum publikování sestupně
  • Datum obhajoby vzestupně
  • Datum obhajoby sestupně
  • Výsledků na stránku:
  • 5
  • 10
  • 20
  • 40
  • 60
  • 80
  • 100

Analýza sekvencí protilátek pomocí metod hlubokého učení, Antibody sequence analysis using Deep Learning 

Ján Jendrušák; Vedoucí práce: Příhoda David; Oponent práce: Kordík Pavel (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-09-03)
Pokroky v sekvenovaní umožňujú vedcom zbierať veľké množstvá DNA sekvenovaných dát a spolu s výpočtovými zdrojmi poskytovanými výpočtovými klastermi umožnňujú využívať výpočtové prístupy napomáhajúce v mnohých biologických ...

Předzpracování rentgenových snímků pro detekci COVID-19 pomocí neurónových sítí, Preprocessing of X-Ray images for COVID-19 detection Neural Networks 

Tomáš Kořistka; Vedoucí práce: Žitný Jakub; Oponent práce: Dedecius Kamil (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2021-08-26)
Tato práce se věnuje nedostatečnému množství dat v doméně zobrazovacích metod v lékařství ve vztahu k viru covid-19, které má za dopad nedostatečně kvalitní klasifikaci přítomnosti tohoto onemocnění. Hlavním cílem je ...

Hluboké učení z více instancí pro detekci mnohočetného myelomu v CT snímcích dlouhých kostí, Deep multiple-instance learning for detecting multiple myeloma in CT scans of large bones 

Vojtěch Mach; Vedoucí práce: Hering Jan; Oponent práce: Čech Jan (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-08-27)
S nástupem moderních algoritmů strojového učení vzrostla popularita tématu automatické interpretace výstupů zobrazovacích metod v medicíně pomocí počítačů. Konvoluční neuronové sítě v současné době excelují v mnoha oblastech ...

Využití metod strojového učení pro řešení úloh rozvrhování, Use of machine learning techniques to solve scheduling problems 

Evgeniya Brichkova; Vedoucí práce: Šůcha Přemysl; Oponent práce: Marek Petr (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2021-06-15)
Tato diplomová práce studuje algoritmy pro řešení úloh plánování pomocí strojového učení, konkrétně metod hlubokého učení. Soustředí se na problém rozvrhování, který je charakterizován jako 1|ri|ΣUi, tj. rozvrhování sady ...

Rozpoznávání rostlin a hub z obrázků, Fine-grained Recognition of Plants and Fungi from Images 

Milan Šulc; Vedoucí práce: Matas Jiří; Oponent práce: Suk Tomáš (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-04-14)
Tato práce se zabývá rozpoznáváním druhů rostlin a hub z obrazu, od rozpoznávání skenů a fotografií listů a kůry v kontrolovaných podmínkách až po neomezená pozorování rostlin a hub "ve volné přírodě" s komplikovaným pozadím ...

Apriorní modely pro rubustní adversariální hluboké učení, Prior models for robust adversarial deep learning 

Jose Ananias Hilario Reyes; Vedoucí práce: Flach Boris; Oponent práce: Schlesinger Dmitrij (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2019-06-18)
Hluboké sítě naučené standardními metodami diskriminačního učení jsou náchylné k protichůdným vzorům. Výcvik nepřátelsky robustních hlubokých sítí proto vyžaduje nové metody učení. Jednou zajímavou možností je zahrnout ...

Abstrakce v posilovaném učení, Abstraction in Reinforcement Learning 

Ondřej Bíža; Vedoucí práce: Platt Robert; Oponent práce: Maldonado Lopez Juan Pablo (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2019-06-15)
Abstrakce je důležitý nástroj pro inteligentního agenta. Pomáhá mu řešit složité úlohy tím, že ignoruje nedůležité detaily. V této práci popíši nový algoritmus pro hledání abstrakcí, Online Partition Iteration, který je ...

Automatická detekce metastáz v histologických obrázcích lymfatických uzlin pomocí hlubokých neuronových sítí, Automatic Detection of Metastases in Whole-Slide Lymph Node Images Using Deep Neural Networks 

Pavlína Koutecká; Vedoucí práce: Kybic Jan; Oponent práce: Šochman Jan (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-08-27)
Digitalizace procesu detekce rakoviny v histopatologických snímcích je předmětem výzkumu posledních let a automatizovaná počítačová analýza založená na hlubokých neuronových sítích ukázala potenciální výhody jako diagnostická ...

Cloudová platforma pro aktivní učení astronomických spekter, Cloud-Based Platform for Active Learning of Astronomical Spectra 

Tomáš Mazel; Vedoucí práce: Škoda Petr; Oponent práce: Šimeček Ivan (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-06-19)
Cílem této práce je poskytnout uživatelům VO-CLOUD systému možnost použít aktivní učení pro klasifikaci astronomických objektů na základě jejich spektrálních vlastností. V rámci systému VO-CLOUD bylo vytvořeno webové ...

Detekce nádorů v CT snímcích pomocí neuronových sítí, Tumor detection in CT images using Neural Networks 

Tomáš Detko; Vedoucí práce: Žitný Jakub; Oponent práce: Friedjungová Magda (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-06-18)
Zlepšovanie a vyvíjanie nových algoritmov v oblasti machine learningu za-sahuje do každodenného života. So zvyšovaním výkonu a veľkosti datasetovsa úlohy, ktoré boli v minulosti pokladané za nedosiahnuteľné méty, ...
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4

České vysoké učení technické v Praze copyright © 2016 

DSpace software copyright © 2002-2016  Duraspace

Kontaktujte nás | Vyjádření názoru
Theme by 
@mire NV
 

 

Užitečné odkazy

ČVUT v PrazeÚstřední knihovna ČVUTO digitální knihovně ČVUTInformační zdrojePodpora studiaPodpora publikování

Procházet

Vše v DSpaceKomunity a kolekceDle data publikováníAutořiNázvyKlíčová slovaTato komunitaDle data publikováníAutořiNázvyKlíčová slova

Můj účet

Přihlásit se

Prohlížení

AutorKovalenko Alexander (4)Chlada Milan (3)Franc Jiří (3)Kordík Pavel (3)Šimánek Petr (3)Dedecius Kamil (2)Kybic Jan (2)Maldonado Lopez Juan Pablo (2)Martin Kovanda (2)Matej Murín (2)... zobrazit dalšíKlíčové slovo
deep learning (34)
machine learning (34)
strojové učení (27)hluboké učení (23)neural networks (7)neuronové sítě (7)hlboké učenie (6)strojové učenie (6)classification (5)convolutional neural networks (5)... zobrazit další

České vysoké učení technické v Praze copyright © 2016 

DSpace software copyright © 2002-2016  Duraspace

Kontaktujte nás | Vyjádření názoru
Theme by 
@mire NV