Disertační práce / Dissertations FEI (Ph.D.)
Permanentní URI k tomuto záznamuhttps://hdl.handle.net/10195/38790
Procházet
6 výsledky
Search Results
Disertační práce Otevřený přístup Optimalizace datové vrstvy databázových aplikací(Univerzita Pardubice, 2024) Majerík, Filip; Kvet, Michal (školitel/ka); Forgáč, Radoslav; Poulová, PetraCílem této disertační práce je optimalizace komunikační vrstvy mezi aplikační a databázovou vrstvou prostřednictvím objektově-relačního mapování (ORM) a návrh optimalizačních technik, které zvýší efektivitu a stabilitu aplikací. S rostoucí digitalizací a složitostí systémů se ORM frameworky stávají standardem pro práci s databázemi, přičemž usnadňují vývoj díky kvalitní abstrakci datové vrstvy. Použití ORM frameworků však zavádí výkonnostní problémy, které mohou výrazně ovlivnit stabilitu a chování aplikace. Hlavním cílem této disertační práce je proto navrhnout vzor datové vrstvy, který zajistí co nejefektivnější přístup k datům při použití objektově-orientovaného paradigmatu v kombinaci s ORM. Součástí výzkumu je i porovnání efektivity tradičních ORM přístupů s navrženým řešením Inteligentní datové vrstvy (IDL) v různých prostředích, s různými databázovými systémy a pro různé velikosti datasetů, aby se potvrdily praktické přínosy navrženého vzoru.Disertační práce Otevřený přístup Aplikace hlubokých neuronových sítí při zpracování obrazu(Univerzita Pardubice, 2024) Štursa, Dominik; Doležel, Petr (školitel); Komínková Oplatková, Zuzana; Kotyrba, MartinTato práce se zabývá aplikací hlubokých neuronových sítí v oblasti zpracování statických dvourozměrných obrazových dat. Cílem je zkoumat extrakci a klasifikaci klíčových vlastností obrazů a aplikovat tyto poznatky pro rozpoznávání, klasifikaci, lokalizaci a detekci objektů v obrazových datech. Výzkum se zaměřuje na ověření hypotézy o schopnosti hlubokých neuronových sítí efektivně zpracovávat a interpretovat obrazová data, přičemž klade důraz na návrh a optimalizaci vhodných architektur neuronových sítí. Práce dále obsahuje rozvoj metodiky pro zobecnění detekce objektů transformací vlastností do pravděpodobnostních map. Výsledkem práce je také soubor aplikací, kde lze efektivně využít navržené transformační metody, jako je sledování osob ve veřejném prostoru nebo přesná detekce klíčových bodů na objektech pro robotické uchopování a manipulaci.Disertační práce Otevřený přístup Similarity Space and Its Applications(Univerzita Pardubice, 2024) Rozinek, Ondřej; Mareš, Jan; Horálek, Josef; Kukal, JaromírMathematical spaces have been studied for centuries and belong to the basic mathematical theories, which are used in various real-world applications. In general, a mathematical space is a set of mathematical objects with an associated structure. This structure can be specified by a number of operations on the objects of the set. These operations must satisfy certain axioms of mathematical space. Similarity and dissimilarity functions are widely used in many research areas: in information retrieval, data mining, machine learning, cluster analysis and applications in database search, protein sequence comparison and many more. When a dissimilarity function is used, a distance metric is normally required. On the other hand, although similarity functions are used, there is no formally accepted definition of this concept. In this dissertation is used for the first time the novel term similarity space. A significant contribution of this dissertation is the identification of a class of functions that satisfy the axioms of similarity space, alongside the development of novel mathematical theorems and definitions that extend our understanding of similarity. This includes the exploration of duality between similarity and metric spaces, the introduction of normalization transformations that addresses to solution to open unsolved problem, and the establishment of new descriptions and definitions for convergence, continuity, and other fundamental properties within similarity spaces. A significant section is dedicated to developing a new fixed-point theory in similarity space, establishing solutions for differential equations, and introducing a new convergence criterion for the Newton method. Another theoretical contribution is the novel application of similarity space in linear regression. Within the framework of Natural Language Processing (NLP) and Artificial Intelligence (AI), this dissertation applies theoretical insights to address real-world challenges, particularly in the areas of approximate string matching, complex fuzzy record matching and deduplication. By developing a novel convolution-based string matching model, proposing an advanced mathematical model for fuzzy record similarity, and introducing an optimal Q-gram filter for bipartite matching, this research presents novel solutions that significantly improve upon the state-of-the-art methods in terms of efficiency, accuracy, and applicability. In conclusion, this dissertation not only advances the theoretical understanding of similarity spaces but also demonstrates their vast potential for application in data processing and analysis. By bridging the gap between abstract mathematical theory and practical computational challenges, this work lays the groundwork for future innovations across broad range of fields.Disertační práce Otevřený přístup Zpracování signálu s komplikovaným dopplerovským spektrem v systému primárního radaru(Univerzita Pardubice, 2023) Juryca, Karel; Bezoušek, Pavel (školitel); Hubáček, Petr; Matoušek, ZdeněkDisertační práce se zaměřuje na možnosti potlačení vlivu nezájmových cílů radarových systémů, které mají komplikované dopplerovské spektrum. Především se jedná o větrné elektrárny, které svým pohybem listů silně ovlivňují detekční schopnosti radarových systémů v rozlišovacích buňkách, kde se daná větrná elektrárna nachází. K analýze vlivu větrných elektráren na radarové systémy se používá navržený SW simulátor odraženého signálu, který byl experimentálně ověřen měřením na několika exemplářích větrných elektráren s použitím měřicího řetězce navrženého a zhotoveného v rámci disertace k tomuto účelu. Data SW simulátoru byla využita k vývoji predikčních a potlačovacích algoritmů, které byly otestovány na reálných měřených datech.Disertační práce Otevřený přístup Zpracování širokopásmových radarových signálů se zaměřením na spolehlivost detekce objektů(Univerzita Pardubice, 2023) Krejčí, Tomáš; Němec, Zdeněk (školitel); Hubáček, Petr; Schejbal, VladimírPráce pojednává o problematice signálového zpracování v radarových systémech využívající širokopásmové pulsní signály. Představeny jsou principy pulsního primárního radaru, který slouží k porovnání s navrhovaným typem širokopásmového OFDM radaru. Práce též obsahuje teoretický rozbor metod určení směru příchodu signálu s využitím spektrálního rozkladu a principu digitálního beamformingu, který je využíván k zpřesnění odhadu polohy cíle v prostoru, včetně technologie MIMO. Klíčovým prvkem práce je aplikace širokopásmového OFDM pulsního signálu. Jsou analyzovány principy odhadu radiální vzdálenosti a rychlosti cíle. Diskutovány jsou dopady Dopplerova posuvu vlivem pohybu cíle vůči radaru a koherence vysílací a přijímací části radarového senzoru na využití parametrů senzoru. V závěrečné části jsou analyzovány a porovnány výsledky reálného měření, kde byl použit běžný pulsní signál a OFDM signál.Disertační práce Otevřený přístup Adaptivní anténní systémy pro pasivní radiolokaci(Univerzita Pardubice, 2023) Hnilička, Tomáš; Schejbal, Vladimír (školitel); Hubáček, Petr; Matoušek, ZdeněkPráce se zabývá návrhem adaptivního anténního systému pro pasivní radiolokátor. Práce si klade za cíl redukci počtu anténních elementů se zachováním hodnoty úhlové rozlišovací schopnosti. Pro dosažení tohoto cíle je vybrán a popsán koncept aplikace řídkých anténních řad využívajících progresivních metod signálového zpracování, který se jeví jako perspektivní v dané oblasti. Práce se ve své úvodní části podrobně věnuje problematice výběru vhodné techniky a optimalizace syntézy řídkých anténních řad. Dále jsou představeny metody adaptivního určování směru příchodu signálu využívající ekvidistantní a řídké řady, které jsou následně analyzovány. Závěrem je pro vybraný koncept řídké řady provedeno experimentální ověřovací měření za pomocí radarového demonstrátoru, kde dosažené výsledky jsou statisticky vyhodnoceny a porovnávány s výsledky měření s ekvidistantní řadou o stejného počtu anténních elementů.
