Témata bakalářských prací
SELECT * FROM `km_temata` WHERE `aktivni` = 'ano' AND FIND_IN_SET('Bc',`typ_prace`) ORDER BY `last_update` DESC
# | název tématu | školitel | klíčová slova |
---|---|---|---|
1 | Využití teorie her k analýze neuronových sítí pro evoluční black-box optimalizaci | Martin Holeňa | |
2 | Statistická závislost v mikrostruktuře dopravního proudění | prof. Mgr. Milan Krbálek, Ph.D. | |
3 | Modely dislokační dynamiky a jejich aplikace | Ing. Miroslav Kolář, Ph.D. | dislokace, materiálové vědy, počítačové simulace, MoDELib2 software |
4 | Matematické modelováni v epidemiologii | Ing. Miroslav Kolář, Ph.D. | SIR model, soustavy ODR, numerické řešení |
5 | Simulace v diskrétní dislokační dynamice metodami diferenciální geometrie | Ing. Miroslav Kolář, Ph.D. | dislokace, dynamika křivek, diferenciální geometrie, materiálové vědy |
6 | Analýza morfologie karcinomu tlustého střeva metodami segmentace obrazu pomocí vyvíjejících se křivek | Ing. Miroslav Kolář, Ph.D. | segmentace obrazu, pohyb křivek, parametrický popis, level set, numerické řešení |
7 | Reakčně-difuzní rovnice a pattern formation v problematice spalování | Ing. Miroslav Kolář, Ph.D. | reakčně-difuzní rovnice, spalování, numerické metody |
8 | Chaotická dynamika flame front modelu | Ing. Miroslav Kolář, Ph.D. | Kuramoti-Sivashinski, chaos, nestabilita, bifurkace, numerické metody |
9 | Matematické modelování dislokační dynamiky v materiálech | Ing. Miroslav Kolář, Ph.D., Ing. Karel Tesař, Ph.D. (KMAT) | dislokace, materiálové vědy, počítačové simulace, ParaDIS |
10 | Numerické metody pro parametrické zobecněné rovnice | RNDr. Tomáš Roubal, PhD. | Zobecněné rovnice, Nelineární optimalizace, Josephy-Newton metoda, Semismooth* metoda, Path-following |
11 | Spektrální optimalizace pro metrické grafy | Dr. Vladimir Lotoreichik, Ph.D., DSc. | metrický graf, vlastní hodnoty, optimalizace, diferenciální operátor |
12 | Lokální tloušťka vrstev a útvarů: Měření rozměrů ve 2D a 3D vycházející z ImageJ2 | Ing. Karel Tesař, Ph.D. (KMAT FJFI), Ing. Pavel Strachota, Ph.D. (KM FJFI) | analýza obrazu, elektronová mikroskopie, ImageJ2, segmentace obrazu, tloušťka vrstvev |
13 | Analýza obrazu: Korelace snímků z mikroskopických technik s 3D daty z µCT tomografie | Ing. Karel Tesař, Ph.D. (KMAT FJFI), Ing. Pavel Strachota, Ph.D. (KM FJFI) | mikrotomografie, hledání řezů v 3D datech, strojové učení, registrace obrazu |
14 | Urychlení evolučních algoritmů pomocí transformerů | Martin Holeňa | |
15 | Matematické modelování šíření lokální koroze u vstřebatelných implantátů | Ing. Karel Tesař, Ph.D. (KMAT FJFI), Ing. Pavel Strachota, Ph.D. (KM FJFI) | vstřebatelné implantáty, lokální koroze, matematické modelování, numerické řešení, simulace |
16 | Matrix Product Ansatz for Generalized TASEP | doc. Ing. Pavel Hrabák, Ph.D. | Matrix Product Ansatz; generalized TASEP, stacionární rozdělení, statistická fyzika |
17 | Odhady hustot pravděpodobnosti a jejich statistické vlastnosti | Ing. Václav Kůs, Ph.D. | metriky, informační divergence, odhady s minimální vzdáleností, robustnost, eficience |
18 | Optimální uchopení robotem pomocí polyedrických a polynomiálních optimalizačních metod | doc. Ing. Tomáš Pajdla, Ph.D. | robotics, polyhedral and polynomial optimization, 3D Object Grasp Synthesis Algorithms |
19 | Elasticita hysterezních materiálů ve světle strojových a statistických algoritmů pro identifikaci PM prostoru | Ing. Václav Kůs, Ph.D. | elasticity, hysteresis, PM space, model identification |
20 | Akustická emise ve světle strojových a statistických algoritmů založených na robustních divergenčních vzdálenostech | Ing. Václav Kůs, Ph.D. | material defectoscopy, acoustic signals, statistical and AI classification |
21 | Paralelní grafové algoritmy | doc. Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. | grafové algoritmy, GPU, distribuované výpočty, C++ |
22 | Physics-informed machine learning | doc. Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. | strojové učení, neuronové sítě, parciální diferenciální rovnice, optimalizační metody |
23 | Paralelní algoritmy ve strojovém učení | doc. Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. | strojové učení, paralelní algoritmy, GPU |
24 | Paralelní algoritmy v optimalizacích | doc. Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. | optimalizace, gradientní metody, lineární a nelineární programování, CPU, GPU, distribuované klastry |
25 | Algoritmy pro analýzu experimentálních dat a modelování termofyzikálních vlastností teplosměnných tekutin | Ing. Václav Vinš, Ph.D. | teplosměnná kapalina, termodynamické vlastnosti, transportní vlastnosti, termodynamika, experimentální data |
26 | Vývoj algoritmů pro optimalizaci látkových parametrů stavové rovnice PC-SAFT | Ing. Václav Vinš, Ph.D. a Ing. David Celný, Ph.D. | nelineární regrese, termodynamika, stavová rovnice, fázová rovnováha, chladicí kapalina |
27 | Všechny chytit máš, aneb detekce clusterů v metastabilní oblasti tekutin | Ing. David Celný, Ph.D. a Ing. Václav Vinš, Ph.D. | molekulární simulace, clustering, fázové přechody, stavová rovnice |
28 | Urychlení evolučních algoritmů pomocí neuronových sítí | Martin Holeňa | |
29 | Umělé neuronové sítě v black-box optimalizaci | Martin Holeňa | |
30 | Transfer learning v black-box optimalizaci | Martin Holeňa | |
31 | Molekulové simulace nukleace při adiabatické expanzi | prof. RNDr. Jiří Kolafa, CSc., Ing. David Celný, Ph.D. | molekulová dynamika, nukleace, GPU, HPC |
32 | Numerická knihovna s podporou GPU | Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. | numerická matematika, programování, paralelizace, gpu |
33 | Vývoj paralelních řadících algoritmů na GPU | Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. | GPU, HPC, C++, algoritmizace |
34 | Paralelní algoritmy ve strojovém učení | Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. | strojové učení, umělá inteligence, backpropagation, GPU, HPC |
35 | Implementace metody konečných prvků v knihovně TNL | Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. | Numerická matematika, metoda konečných prvků, paralelizace |
36 | Metoda konečných objemů pro obecné polyhedrální sítě a grafické akcelerátory GPU | Ing. Jakub Klinkovský, Ing. Tomáš Oberhuber, PhD. | metoda konečných objemů, numerická matematika, objektově orientované programování, C++, CUDA, GPU, HPC |
37 | Učení chybějících členů diferenciálních rovnic z dat | doc. Ing. Václav Šmídl, Ph.D. | neuronové diferenciální rovnice, strojové učení |
38 | Storjové učení pro detekci podvodných finančních transakcí | doc. Ing. Václav Šmídl, Ph.D. | grafové neuronové sítě, strojové učení, finanční transakce |
39 | Matematické modelování strukturální dynamiky palivových tyčí | prof. Dr. Ing. Michal Beneš (FJFI ČVUT v Praze), Ing. Jakub Krejčí, Ph.D. (UJP Praha, a.s.) | metoda konečných prvků; plastická deformace; fázové přechody v krystalické struktuře; palivové tyče jaderného reaktoru; |
40 | Fázové přechody v zirkonia a difuzní procesy | prof. Dr. Ing. Michal Beneš (FJFI ČVUT v Praze), Ing. Jakub Krejčí, Ph.D. (UJP Praha, a.s.) | zirkoniové slitiny; metoda fázového pole; fázový diagram; anizotropie; teorie fázových přechodů; metoda konečných objemů |
41 | Řízení a optimalizace procesů popsaných parciálními diferenciálními rovnicemi | Ing. Aleš Wodecki, Ph.D., Ing. Pavel Strachota, Ph.D. | teorie řízení, duální úloha, optimalizace, funkcionální analýza, numerické metody |
42 | Využití strojového učení pro řešení fázového problému v krystalografii | Dr.rer.nat. Lukáš Palatinus, Ing. Pavel Strachota, Ph.D., | elektronová difrakce, fázový problém, krystalografie, neuronové sítě, strojové učení |
43 | Segmentace obrazu v analýze mikrostruktury zirkoniových slitin | Ing. Pavel Strachota, Ph.D. (FJFI ČVUT v Praze), Ing. Jakub Krejčí, Ph.D. (UJP Praha, a.s.) | Segmentace obrazu; dynamika křivek; konvoluční neuronové sítě, zirkoniové slitiny; analýza mikrostruktury |
44 | Shape optimization for quantum systems with magnetic fields | Vladimir Lotoreichik, Ph.D. | ground-state energy, eigenvalue optimization, magnetic fields |
45 | Rámcová témata pro bakalářské a diplomové práce | Ing. František Štampach, Ph.D. | spektrální analýza, teorie operátorů |
46 | Bases of ReLU Neural Networks | doc. RNDr. Jan Vybíral, Ph.D. | ReLU, Neural Networks, Riesz Basis, Frame |
47 | Atraktory nekonečných slov | doc. Ing. Ľubomíra Dvořáková, Ph.D. | atraktory, nekonečná slova, Thueovo-Morseovo slovo |
48 | Formalizace kombinatoriky na slovech | doc. Ing. Štěpán Starosta, Ph.D. | formalizace matematiky, kombinatorika na slovech |
49 | Efektivní datová struktura pro pseudopalindromické vlastnosti faktorových jazyků | doc. Ing. Štěpán Starosta, Ph.D. | datové struktury, palindromy, kombinatorika na slovech |
50 | Věrné reprezentace monoidu morfizmů zachovávajících jistou třídu řetězců | prof. Ing. Edita Pelantová, CSc. | monoid, věrná reprezentace, primitivní substituce |
51 | Nekonečná slova kódující výměnu tří intervalů a jejich invariantnost na substituce | prof. Ing. Zuzana Masáková, Ph.D. | kombinatorika na slovech |
52 | Aritmetika v soustavách s kvartickou bází | prof. Ing. Zuzana Masáková, Ph.D. | nestandardní číselné soustavy, aritmetika, Pisotova čísla |
53 | Zobecněné řetězové zlomky | prof. Ing. Zuzana Masáková, Ph.D. | řetězové zlomky, číselné soustavy |
54 | Perfectly Clustering Words / Dokonale se shlukující slova | prof. Ing. Edita Pelantová, CSc. | Burrows-Wheeler transformace, kódování výměny intervalů |
55 | Kritický exponent zobecněného Thueova-Morseova slova | doc. Ing. Ľubomíra Dvořáková, Ph.D. | Thueovo-Morseovo slovo, kritický exponent, bispeciál, návratové slovo |
56 | Kritický exponent 2-balancovaných slov | doc. Ing. Ľubomíra Dvořáková, Ph.D. | kritický exponent, balancovaná slova, bispeciály, návratová slova |
57 | Modelování procesů v porézním prostředí | Ing. Jakub Solovský, Ph.D. | matematické modelování, porézní prostředí, fázové rozhraní |
58 | Modelování vzniku a šíření prasklin v materiálech | Ing. Jakub Solovský, Ph.D. | model fázového rozhraní, transport, vývoj prasklin, vznik prasklin |
59 | Prostorová diskertizace parciálních diferenciálních rovnic s využitím metody virtuálních prvků | Ing. Jakub Solovský, Ph.D. | metoda virtuálních prvků, parciální diferenciální rovnice, prostorová diskretizace |
60 | Použití metody rozdělení oblasti (Domain Decomposition) pro paralelní řešení parciálních diferenciálních rovnic | Ing. Jakub Solovský, Ph.D. | metoda rozdělení oblasti, paralelní implementace, Schurův doplněk, Schwarzova metoda |
61 | Numerické řešení avekční rovnice pomocí mřížkové Boltzmannovy metody (Lattice Boltzmann method) | Ing. Pavel Eichler | advekční rovnice, mřížková Boltzmannova metoda, počítání na GPU |
62 | Pokročilé mezoskopické okrajové podmínky pro numerické simulace pomocí mřížkové Boltzmannovy metody (Lattice Boltzmann method) | Ing. Pavel Eichler | mřížková Boltzmannova metoda, mezoskopické okrajové podmínky, CFD, počítání na GPU |
63 | Matematické modelování volného vícefázového proudění pomocí mřížkové Boltzmannovy metody (Lattice Boltzmann method) | Ing. Pavel Eichler | mřížková Boltzmannova metoda, vícefázové proudění tekutin, CFD, počítání na GPU |
64 | Matematické modelování stlačitelného proudění pomocí mřížkové Boltzmannovy metody (Lattice Boltzmann method) | Ing. Pavel Eichler | mřížková Boltzmannova metoda, proudění tekutin, CFD, stlačitelnost tekutin, počítání na GPU |
65 | Matematické modelování proudění tekutin a transportu pomocí mřížkové Boltzmannovy metody na GPU | doc. Ing. Radek Fučík, Ph.D. | mřížková Boltzmannova metoda, proudění tekutiny, CFD, transport látek nebo šíření tepla, počítání na GPU |
66 | Metody strojového učení pro podporu jazykové analýzy slovesných tříd ohrožených jazyků | Ing. Jiří Vomlel, Ph.D. | Umělá inteligence, Strojové učení, Bayesovské sítě, Jazyková analýza, Slovesné třídy |
67 | Změna datových struktur v softwaru TRM2D pro správné zpracování změny okrajových podmínek při použití adaptivního časového kroku | doc. Ing. Jan Šembera, Ph.D. | adaptivní časový krok, reakční transport, metoda štěpení operátoru |
68 | Impact of delay on pattern formation and stability in the attraction-repulsion model | Dr. Jan Haškovec, doc. Jan Vybíral | attraction-repulsion model, pattern formation, delay differential equations |
69 | Metody odhadu řídké parametrizace neuronových sítí | doc. Ing. Václav Šmídl, Ph.D. | neuronove site; statisticke metody; |
70 | Physics-informed neural networks | doc. Ing. Václav Šmídl, Ph.D. | neuronove site; diferencialni rovnice |
71 | Enumerace ternárních balancovaných slov | prof. Ing. Edita Pelantová, CSc. | sturmovská slova, ternární balancovaná slova, enumerace faktorů |
72 | Toyota problem | prof. Ing. Edita Pelantová, CSc. | balancovaná slova, faktorová komplexita, sturmovské posloupnosti |
73 | Neuronové sítě pro analýzu stavu plasmatu v Tokamaku | doc. Ing. Václav Šmídl, Ph.D. | strojové učení, neuronové sítě, model plasmatu |
74 | Optimalizace polyhedrálních sítí | doc. Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. | optimalizace, numerická matematika, numerické sítě |
75 | Nejmenší vážené čtverce a související odhady | RNDr. Jan Kalina, Ph.D. | Lineární regrese, simulace, robustní statistika. |
76 | Numerické řešení parciálních diferenciálních rovnic v počítačové grafice | doc. Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. | parciální diferenciální rovnice, diferenciální geometrie, numerická matematika, počítačové grafika |
77 | Návrh řízení pro stochastický stavový model se zonotopickým šumem | Ing. Lenka Kuklišová Pavelková, Ph.D. | stochastický model, omezený šum, odhadování stavů, modelově založené řízení |
78 | Structured matrices in compressed sensing | doc. RNDr. Jan Vybíral, Ph.D. | Random matrices, compressed sensing, Johnson-Lindenstrauss Lemma |
79 | Metody shlukování strukturovaných dat | doc. Ing. Václav Šmídl, Ph.D. | strojové učení, strukturovaná data, shlukování |
80 | Kvantilová regrese založená na konvoluční neuronové síti | RNDr. Jan Kalina, Ph.D. | Konvoluční neuronová síť, regrese, kvantily, robustnost, heteroskedasticita |
81 | Šablony v kontextu konvolučních neuronových sítí | RNDr. Jan Kalina, Ph.D. | Šablony, konvoluční neuronové sítě, analýza obrazu |
82 | Matematické modelování proudění v nenasycené zóně | doc. Ing. Jiří Mikyška, Ph.D. | proudění v porézním prostředí, Richardsova rovnice |
83 | Odhadování polohy za omezené neurčitosti | Ing. Lenka Kuklišová Pavelková, Ph.D. | stochastický model, omezený šum, odhadování polohy |
84 | Matematické modelování pohybu průmyslových robotů | Ing. Květoslav Belda, Ph.D. | Parametrické modely, analytická geometrie, časová parametrizace, průmyslové roboty, kinematické veličiny |
85 | Numerické metody v návrhu řízení průmyslových robotů | Ing. Květoslav Belda, Ph.D. | Modelové prediktivní řízení, numerické integrační metody, průmyslové roboty, nelineární dynamické modely |
86 | Metoda štěpení operátoru pro řešení transportně-reakčních úloh | doc. Ing. Jan Šembera, Ph.D. | numerická matematika, parciální diferenciální rovnice |
87 | Rozšíření a otestování algoritmu pro adaptaci časového kroku v softwaru TRM2D | doc. Ing. Jan Šembera, Ph.D. | |
88 | Alternativní řešení transportní úlohy v softwaru TRM2D | doc. Ing. Jan Šembera, Ph.D. | transportní úloha, metoda konečných diferencí, metoda konečných objemů |
89 | Analýza mřížkové Boltzmannovy metody | Ing. Radek Fučík, Ph.D. | Mřížková Boltzmannova metoda (Lattice Boltzmann method) |
90 | Matematické modelování vícefázového proudění na rozhraní mezi porézním prostředím a volným prostorem | Ing. Jakub Klinkovský, Ing. Radek Fučík, PhD. | vícefázové proudění, matematické modelování, numerická simulace, paralelizace, CFD, HPC, GPU |
91 | Spektrální analýza strunných nástrojů či relativistických elektronů | David Krejčiřík | |
92 | Matematické výzvy hybridních materiálů | David Krejčiřík | |
93 | Optimalita včelí plástve a související problémy | David Krejčiřík | |
94 | Imaginární magnetické pole a černé díry | David Krejčiřík | |
95 | Spektrální geometrie: trable královny Dídó a nové výzvy | David Krejčiřík | |
96 | Metamateriály a fyzikální realizace neviditelnosti | David Krejčiřík | |
97 | Stochastický cestovatel na varietách | David Krejčiřík | |
98 | Matematické modely nanostruktur | David Krejčiřík | |
99 | Geometrický variační problém při digitálním zpracování obrazu | David Krejčiřík | |
100 | Kvantová mechanika s nehermitovskými operátory | David Krejčiřík | |
101 | Data mining s využitím Boltzmannovy entropie | doc. Ing. Jaromír Kukal, Ph.D. | dolování dat, počet stavů systému, identifikační stromy, náhodné lesy, data wrapping |
102 | Strojové učení v Hilbertově prostoru | doc. Ing. Jaromír Kukal, Ph.D. | klasifikace do více tříd, jádrové metody, Hilbertův prostor, strojové učení, nelineární skrytá vrstva |
103 | Stochastický model anomální difuze | doc. Ing. Jaromír Kukal, Ph.D., prof. Dr. Ing. Michal Beneš | anomální difuze, markovovské řetězce, simulace Monte Carlo, porovnání modelů |
104 | Kvantové evoluční rovnice Kleinova-Gordonova typu | Miloslav Znojil, DrSc | Kvantové evoluční rovnice, kvazi-Hermitovské formulace |
105 | Přehled v oblasti predikce dojezdu elektromobilu | doc. Ing. Evženie Uglickich, CSc. | |
106 | Metody strojového učení v medicínských aplikacích | Ing. Tomáš Kouřim, Ing. Pavel Strachota, Ph.D. | strojové učení, predikce, medicína, transplantace ledvin, dávkování léků, srdeční arytmie |
107 | Učení matematického modelu z dat | doc. Ing. Václav Šmídl, Ph.D. | identifikace modelu, strojové učení, |
108 | Metody strojového učení v numerické matematice | Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. | strojové učení, parciální diferenciální rovnice |
109 | A fuzzy-based perspective to reduce uncertainty affecting the process of work-related stress evaluation | Ing Silvia Carpitella, PhD | Fuzzy Set Theory; work-related stress; FTOPSIS |
110 | Paralelní algoritmy pro výpočet rozkladů matic na GPU | Ing. Jakub Klinkovský, Ing. Tomáš Oberhuber, PhD. | numerická matematika, rozklady matic, programování, C++, CUDA, GPU, HPC |
111 | Matematické modelování fluidizace diskrétních částic pomocí metody multiphase particle-in-cell (MP-PIC) s využitím GPU | Ing. Jakub Klinkovský | matematické modelování, numerická simulace, programování, C++, CUDA, GPU, HPC |
112 | Multi-criteria approach assessing human factors for industrial risk management | Ing Silvia Carpitella, PhD | Multi-criteria decision-making; industrial risk; DEMATEL |
113 | Statistické modely pro odhadování v malých oblastech | doc. Ing. Tomáš Hobza, Ph.D. | odhadování v malých oblastech, zobecněné lineární modely, empirické nejlepší prediktory, výběrová šetření |
114 | Implementace B-stromů na GPU | Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. | HPC, GPU, C++, algoritmizace |
115 | Robustní strojové učení a adversariální vzorky | Mgr. Lukáš Adam, Ph.D. | Strojové učení, optimalizace, adversariální vzorky, neuronové sítě, algoritmy. |
116 | Vyhodnocování kvality spánku z infračerveného videa | RNDr. Michal Šorel, Ph.D. | kvalita spánku, zpracování signálů, zpracování obrazu, hluboké učení, neuronové sítě |
117 | Odhad mezinárodního indexu hrubosti vozovky (IRI) na základě dat z akcelerometrů v mobilních telefonech | RNDr. Michal Šorel, Ph.D. | mezinárodní index hrubosti (IRI), zpracování signálu, IMU, mobilní aplikace |
118 | Dálkový průzkum země ze satelitů Sentinel | RNDr. Michal Šorel, Ph.D. | vzdálený průzkum země, satelitní zobrazování, zpracování obrazu, rozpoznávání, hluboké učení, neuronové sítě |
119 | Vyhodnocování stavu povrchu vozovky na základě kamerových dat | RNDr. Michal Šorel, Ph.D. | kvalita vozovek, zpracování obrazu, hluboké učení, neuronové sítě |
120 | Voronoiovy iterace diskrétních množin | Ing. Petr Ambrož, Ph.D. | kvazikrystaly, metoda cut-and-project, Voronoiovo dláždění |
121 | Matematické metody v relativistické hydrodynamice | prof. Dr. Ing. Michal Beneš, prof. Dr. Boris Tomášik | zákony zachování; Minkowského a Milneho souřadnice; simulace jaderných srážek |
122 | Matematické modelování šíření elektrických signálů v myokardu | prof. Dr. Ing. Michal Beneš | Spirálové vlny v excitovatelném prostředí; Hodgkinův-Huxleyho a Fitzův-Hughův-Nagumovův systém rovniců |
123 | Fúze dat - multimodální analýza | RNDr. Barbara Zitová, CSc. | multimodal sensing, data fusion |
124 | Kontrola velikosti a typu ráfků kol automobilů | Ing. Adam Novozámský, Ph.D. | automatizace, zpracování obrazu, klasifikace, deep learning, traking |
125 | Automatická kontrola montovaných dílů v automobilovém průmyslu | Ing. Adam Novozámský, Ph.D. | automatizace, zpracování obrazu, klasifikace, deep learning, traking |
126 | Automatická analýza buněčných procesů ze snímků pořízených TIRF-SIM mikroskopem | doc. Ing. Filip Šroubek, Ph.D. DSc. | segmentace, klasifikace, tracking, odšumování, hluboké učení |
127 | Analýza dat a zvyšování prostorového rozlišení v environmentální mikroskopii | doc. Ing. Filip Šroubek, Ph.D. DSc. | rekonstrukce obrazu, dekonvoluce, odšumování, inverzní úlohy |
128 | Detekce a sledování rychle pohybujících se objektů ve videu | doc. Ing. Filip Šroubek, Ph.D. DSc. | dekonvoluce, trekování, matting, inverzní úlohy |
129 | Odhadování a řízení za omezené neurčitosti | Ing. Lenka Kuklišová Pavelková, Ph.D. | stochastický model, omezená neurčitost, odhad parametrů, odhad stavu systému, modelově orientované řízení |
130 | Diferenciální rovnice a chaos | prof. Dr. Ing. Michal Beneš | evoluční diferenciální rovnice; chaotický atraktor; ljapunovské exponenty; nelineární dynamika; |
131 | Dynamika křivek ve třírozměrném prostoru | prof. Dr. Ing. Michal Beneš | evoluční diferenciální rovnice; diferenciální geometrie; paramerizace; střední křivost; torze; |
132 | Implementace a porovnání formátů pro ukládání řídkých matic v knihovně TNL | Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. | C++, HPC, GPU, vícejádrové procesory, řídké matice |
133 | Vývoj systému pro konfigurování vědeckých výpočtů | Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. | C++, YAML, XML, Json, konfigurace |
134 | Řešitelné modely grafenu | Ing. Matěj Tušek, Ph.D. | parciální diferenciální rovnice, spektrální analýza, grafen, Diracův operátor |
135 | Aplikace neuronových sítí ve zpracování medicínských dat | Ing. Tomáš Pevný, Ph.D., Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. | deep learning, magnetická rezonance, zpracování obrazu |
136 | Můžeme upravovat své cíle tak, aby vystihovaly co chceme a můžeme? | Ing. Miroslav Kárný, DrSc. | adaptivní systémy, bayesovské učení a rozhodování, učení cílů, pravděpodobnostní návrh strategií |
137 | Pravděpodobnostní Dynamické Rozhodování s Aktivním Průběžným Učením | Ing. Miroslav Kárný, DrSc. | adaptivita, rozhodování za neurčitosti, Bayesovské odhadování, řízení |
138 | Implementace metod pro řešení geometrických parciálních diferenciálních rovnic | Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. | evoluce křivek a ploch, numerická matematika, algoritmizace, HPC |
139 | Využití neuronových sítí v numerické matematice | Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. | deep learning, CFD, numerická matematika |
140 | Těžba dat z experimentů na tokamaku COMPASS | Ing. Vít Škvára, Ing. Jakub Urban, PhD. | strojové učení, klasifikace, fyzika plazmatu |
za obsah této stránky zodpovídá:
Pavel Strachota | naposledy změněno: 9.9.2021