Hledat
Zobrazují se záznamy 1-5 z 5
Rozpoznávání rostlin a hub z obrázků, Fine-grained Recognition of Plants and Fungi from Images
; 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 ...
Řízení robotů pomocí stukturovaného hlubokého učení, Robotic control with deep-learned structured policies
; Vedoucí práce: Zimmermann Karel; Oponent práce: Walas Krzysztof (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2022-11-01)
Metody řízené daty pro robotické řízení si v posledním desetiletí neustále získávají popularitu a ukazují slibné výsledky pro složité, vysoce rozměrné morfologie robotů. Takové metody obvykle zahrnují učení aproximátoru ...
Jak se naučit reprezentovat peripersoání prostor: Od mozku k robotům, Learning peripersonal space representations: From brains to robots
; Vedoucí práce: Svoboda Tomáš; Oponent práce: Iannetti Giandomenico (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2023-09-11)
Předpokládá se, že reprezentace prostoru v těsné blízkosti těla (peripersonální prostor -- PPP), významně přispívá k obrannému chování a tím i k přežití. Navzdory četným empirickým poznatkům o reprezentaci PPP u lidí i ...
Modelování trhu sportovních předpovědí s optimalizací portfolia, Sports prediction market modeling with portfolio optimization
; Vedoucí práce: Železný Filip; Oponent práce: Hvattum Lars Magnus (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2024-02-21)
Během poslední dekády došlo k nárůstu využívání modelů strojového učení, které přinesly revoluci v různych doménách, s významnými pokroky v oblastech jako rozpoznávání obrazu, posilované učení ve hrách, strojový překlad ...
Inference genové exprese pomocí umělých neuronových sítí, Gene expression inference using artificial neural networks
; Vedoucí práce: Kléma Jiří; Oponent práce: Berka Petr (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2024-02-20)
Merení genové exprese je nezbytné pro porozumení bunecným procesum a stavum v rozlicných experimentálních podmínkách, což je potreba v ruzných oblastech biomedicínského výzkumu. Navzdory významnému pokroku v merení genové ...