Témata bakalářských prací

SELECT * FROM `km_temata` WHERE `aktivni` = 'ano' AND FIND_IN_SET('Bc',`typ_prace`) ORDER BY `last_update` DESC
filtr
zaměření:                
typ práce:            
název tématu:
školitel:
klíčová slova:

# název tématu školitel klíčová slova
1 Paralelní přímé metody pro řešení řídkých soustav lineárních rovnic doc. Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. numerická matematika, paralelni algoritmy
2 Paralelní grafové algoritmy doc. Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. grafové algoritmy, paralelní algoritmy
3 Paralelní algoritmy ve strojovém učení doc. Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. strojové učení, paralelní algoritmy
4 Physics-informed machine learning doc. Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. neurnové sítě, numerické matematika
5 Topologická analýza dat doc. Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. zpracování dat, paralelní algoritmy
6 Dávkové zpracování úloh na GPU v TNL doc. Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. paralelní algoritmy, HPC, GPU, C++
7 Numerické metody modelování ploch v počítačové grafice doc. Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. počítačová grafika, diferenciální geometrie, numerické matematika
8 Numerické metody pro výpočet optického toku ve zpracování obrazových dat doc. Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. zpracování obrazových dat, numerická matematika
9 Formáty pro řídké matice na GPU doc. Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. řídké matice, GPU, paralelní algoritmy
10 Paralelní metody pro výpočet spektra matic doc. Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. spektrum matric, numerická matematika, GPU, paralelní algoritmy
11 Deformabilní registrace medicínských dat doc. Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. zpracování medicínských dat, numerická matematika
12 PDHG metoda pro lineární a kónické programování doc. Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. optimalizace, iterativní metody
13 Paralelní předzpracování úloh v lineárním programování doc. Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. lineární programování, GPU
14 Dynamické programování pro ekonometrii Ing. Petr Tichavský, DSc. reinforcement learning, neuronové sítě, tenzorové vláčky, modelování funkcí více proměnných
15 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
16 Zpracování výsledků masivní nanoindentace Prof. Dr. Ing. Petr Haušild, doc. Ing. Aleš Materna, Ph.D. statistické rozdělení, nanoindentace, vícefázové materiály
17 Analýza mřížkové Boltzmannovy metody doc. Ing. Radek Fučík, Ph.D. Mřížková Boltzmannova metoda (Lattice Boltzmann method)
18 Matematické modelování vícefázového proudění na rozhraní mezi porézním prostředím a volným prostorem Ing. Jakub Klinkovský a doc. Ing. Radek Fučík, PhD. vícefázové proudění, matematické modelování, numerická simulace, paralelizace, CFD, HPC, GPU
19 Využití teorie her k analýze neuronových sítí pro evoluční black-box optimalizaci Martin Holeňa
20 Statistická závislost v mikrostruktuře dopravního proudění prof. Mgr. Milan Krbálek, Ph.D.
21 Modely dislokační dynamiky a jejich aplikace Ing. Miroslav Kolář, Ph.D. dislokace, materiálové vědy, počítačové simulace, MoDELib2 software
22 Matematické modelováni v epidemiologii Ing. Miroslav Kolář, Ph.D. SIR model, soustavy ODR, numerické řešení
23 Simulace v diskrétní dislokační dynamice metodami diferenciální geometrie Ing. Miroslav Kolář, Ph.D. dislokace, dynamika křivek, diferenciální geometrie, materiálové vědy
24 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
25 Reakčně-difuzní rovnice a pattern formation v problematice spalování Ing. Miroslav Kolář, Ph.D. reakčně-difuzní rovnice, spalování, numerické metody
26 Chaotická dynamika flame front modelu Ing. Miroslav Kolář, Ph.D. Kuramoti-Sivashinski, chaos, nestabilita, bifurkace, numerické metody
27 Matematické modelování dislokační dynamiky v materiálech Ing. Miroslav Kolář, Ph.D., Ing. Karel Tesař, Ph.D. (KMAT) dislokace, materiálové vědy, počítačové simulace, ParaDIS
28 Numerické metody pro parametrické zobecněné rovnice RNDr. Tomáš Roubal, PhD. Zobecněné rovnice, Nelineární optimalizace, Josephy-Newton metoda, Semismooth* metoda, Path-following
29 Spektrální optimalizace pro metrické grafy Dr. Vladimir Lotoreichik, Ph.D., DSc. metrický graf, vlastní hodnoty, optimalizace, diferenciální operátor
30 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
31 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
32 Urychlení evolučních algoritmů pomocí transformerů Martin Holeňa
33 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
34 Matrix Product Ansatz for Generalized TASEP doc. Ing. Pavel Hrabák, Ph.D. Matrix Product Ansatz; generalized TASEP, stacionární rozdělení, statistická fyzika
35 Odhady hustot pravděpodobnosti a jejich statistické vlastnosti Ing. Václav Kůs, Ph.D. metriky, informační divergence, odhady s minimální vzdáleností, robustnost, eficience
36 Elasticita hysterezních materiálů ve světle strojových a statistických algoritmů pro identifikaci PM prostoru Ing. Václav Kůs, Ph.D. elasticity, hysteresis, PM space, model identification
37 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
38 Paralelní grafové algoritmy doc. Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. grafové algoritmy, GPU, distribuované výpočty, C++
39 Physics-informed machine learning doc. Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. strojové učení, neuronové sítě, parciální diferenciální rovnice, optimalizační metody
40 Paralelní algoritmy ve strojovém učení doc. Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. strojové učení, paralelní algoritmy, GPU
41 Paralelní algoritmy v optimalizacích doc. Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. optimalizace, gradientní metody, lineární a nelineární programování, CPU, GPU, distribuované klastry
42 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
43 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
44 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
45 Urychlení evolučních algoritmů pomocí neuronových sítí Martin Holeňa
46 Umělé neuronové sítě v black-box optimalizaci Martin Holeňa
47 Transfer learning v black-box optimalizaci Martin Holeňa
48 Molekulové simulace nukleace při adiabatické expanzi prof. RNDr. Jiří Kolafa, CSc., Ing. David Celný, Ph.D. molekulová dynamika, nukleace, GPU, HPC
49 Numerická knihovna s podporou GPU Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. numerická matematika, programování, paralelizace, gpu
50 Vývoj paralelních řadících algoritmů na GPU Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. GPU, HPC, C++, algoritmizace
51 Implementace metody konečných prvků v knihovně TNL Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. Numerická matematika, metoda konečných prvků, paralelizace
52 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
53 Učení chybějících členů diferenciálních rovnic z dat doc. Ing. Václav Šmídl, Ph.D. neuronové diferenciální rovnice, strojové učení
54 Storjové učení pro detekci podvodných finančních transakcí doc. Ing. Václav Šmídl, Ph.D. grafové neuronové sítě, strojové učení, finanční transakce
55 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;
56 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
57 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
58 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
59 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
60 Shape optimization for quantum systems with magnetic fields Vladimir Lotoreichik, Ph.D. ground-state energy, eigenvalue optimization, magnetic fields
61 Rámcová témata pro bakalářské a diplomové práce Ing. František Štampach, Ph.D. spektrální analýza, teorie operátorů
62 Bases of ReLU Neural Networks doc. RNDr. Jan Vybíral, Ph.D. ReLU, Neural Networks, Riesz Basis, Frame
63 Atraktory nekonečných slov doc. Ing. Ľubomíra Dvořáková, Ph.D. atraktory, nekonečná slova, Thueovo-Morseovo slovo
64 Formalizace kombinatoriky na slovech doc. Ing. Štěpán Starosta, Ph.D. formalizace matematiky, kombinatorika na slovech
65 Efektivní datová struktura pro pseudopalindromické vlastnosti faktorových jazyků doc. Ing. Štěpán Starosta, Ph.D. datové struktury, palindromy, kombinatorika na slovech
66 Věrné reprezentace monoidu morfizmů zachovávajících jistou třídu řetězců prof. Ing. Edita Pelantová, CSc. monoid, věrná reprezentace, primitivní substituce
67 Nekonečná slova kódující výměnu tří intervalů a jejich invariantnost na substituce prof. Ing. Zuzana Masáková, Ph.D. kombinatorika na slovech
68 Aritmetika v soustavách s kvartickou bází prof. Ing. Zuzana Masáková, Ph.D. nestandardní číselné soustavy, aritmetika, Pisotova čísla
69 Zobecněné řetězové zlomky prof. Ing. Zuzana Masáková, Ph.D. řetězové zlomky, číselné soustavy
70 Perfectly Clustering Words / Dokonale se shlukující slova prof. Ing. Edita Pelantová, CSc. Burrows-Wheeler transformace, kódování výměny intervalů
71 Kritický exponent zobecněného Thueova-Morseova slova doc. Ing. Ľubomíra Dvořáková, Ph.D. Thueovo-Morseovo slovo, kritický exponent, bispeciál, návratové slovo
72 Kritický exponent 2-balancovaných slov doc. Ing. Ľubomíra Dvořáková, Ph.D. kritický exponent, balancovaná slova, bispeciály, návratová slova
73 Modelování procesů v porézním prostředí Ing. Jakub Solovský, Ph.D. matematické modelování, porézní prostředí, fázové rozhraní
74 Modelování vzniku a šíření prasklin v materiálech Ing. Jakub Solovský, Ph.D. model fázového rozhraní, transport, vývoj prasklin, vznik prasklin
75 Prostorová diskertizace parciálních diferenciálních rovnic s využitím metody virtuálních prvků Ing. Jakub Solovský, Ph.D. metoda virtuálních prvků, parciální diferenciální rovnice, prostorová diskretizace
76 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
77 Numerické řešení avekční rovnice pomocí mřížkové Boltzmannovy metody (Lattice Boltzmann method) Ing. Pavel Eichler advekční rovnice, mřížková Boltzmannova metoda, počítání na GPU
78 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
79 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
80 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
81 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
82 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
83 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
84 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
85 Metody odhadu řídké parametrizace neuronových sítí doc. Ing. Václav Šmídl, Ph.D. neuronove site; statisticke metody;
86 Physics-informed neural networks doc. Ing. Václav Šmídl, Ph.D. neuronove site; diferencialni rovnice
87 Enumerace ternárních balancovaných slov prof. Ing. Edita Pelantová, CSc. sturmovská slova, ternární balancovaná slova, enumerace faktorů
88 Toyota problem prof. Ing. Edita Pelantová, CSc. balancovaná slova, faktorová komplexita, sturmovské posloupnosti
89 Neuronové sítě pro analýzu stavu plasmatu v Tokamaku doc. Ing. Václav Šmídl, Ph.D. strojové učení, neuronové sítě, model plasmatu
90 Optimalizace polyhedrálních sítí doc. Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. optimalizace, numerická matematika, numerické sítě
91 Nejmenší vážené čtverce a související odhady RNDr. Jan Kalina, Ph.D. Lineární regrese, simulace, robustní statistika.
92 Numerické řešení parciálních diferenciálních rovnic v počítačové grafice doc. Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. parciální diferenciální rovnice, diferenciální geometrie, numerická matematika, počítačové grafika
93 Návrh řízení pro stochastický stavový model se zonotopickým šumem Ing. Lenka Kuklišová Pavelková, Ph.D. stochastický model, omezený šum, odhadování stavů, modelově založené řízení
94 Structured matrices in compressed sensing doc. RNDr. Jan Vybíral, Ph.D. Random matrices, compressed sensing, Johnson-Lindenstrauss Lemma
95 Metody shlukování strukturovaných dat doc. Ing. Václav Šmídl, Ph.D. strojové učení, strukturovaná data, shlukování
96 Kvantilová regrese založená na konvoluční neuronové síti RNDr. Jan Kalina, Ph.D. Konvoluční neuronová síť, regrese, kvantily, robustnost, heteroskedasticita
97 Šablony v kontextu konvolučních neuronových sítí RNDr. Jan Kalina, Ph.D. Šablony, konvoluční neuronové sítě, analýza obrazu
98 Matematické modelování proudění v nenasycené zóně doc. Ing. Jiří Mikyška, Ph.D. proudění v porézním prostředí, Richardsova rovnice
99 Odhadování polohy za omezené neurčitosti Ing. Lenka Kuklišová Pavelková, Ph.D. stochastický model, omezený šum, odhadování polohy
100 Matematické modelování pohybu průmyslových robotů Ing. Květoslav Belda, Ph.D. Parametrické modely, analytická geometrie, časová parametrizace, průmyslové roboty, kinematické veličiny
101 Numerické metody v návrhu řízení průmyslových robotů Ing. Květoslav Belda, Ph.D. Modelové prediktivní řízení, numerické integrační metody, průmyslové roboty, nelineární dynamické modely
102 Metoda štěpení operátoru pro řešení transportně-reakčních úloh doc. Ing. Jan Šembera, Ph.D. numerická matematika, parciální diferenciální rovnice
103 Rozšíření a otestování algoritmu pro adaptaci časového kroku v softwaru TRM2D doc. Ing. Jan Šembera, Ph.D.
104 Alternativní řešení transportní úlohy v softwaru TRM2D doc. Ing. Jan Šembera, Ph.D. transportní úloha, metoda konečných diferencí, metoda konečných objemů
105 Spektrální analýza strunných nástrojů či relativistických elektronů David Krejčiřík
106 Matematické výzvy hybridních materiálů David Krejčiřík
107 Optimalita včelí plástve a související problémy David Krejčiřík
108 Imaginární magnetické pole a černé díry David Krejčiřík
109 Spektrální geometrie: trable královny Dídó a nové výzvy David Krejčiřík
110 Metamateriály a fyzikální realizace neviditelnosti David Krejčiřík
111 Stochastický cestovatel na varietách David Krejčiřík
112 Matematické modely nanostruktur David Krejčiřík
113 Geometrický variační problém při digitálním zpracování obrazu David Krejčiřík
114 Kvantová mechanika s nehermitovskými operátory David Krejčiřík
115 Data mining s využitím Boltzmannovy entropie doc. Ing. Jaromír Kukal, Ph.D. dolování dat, počet stavů systému, identifikační stromy, náhodné lesy, data wrapping
116 Strojové učení v Hilbertově prostoru doc. Ing. Jaromír Kukal, Ph.D. klasifikace do více tříd, jádrové metody, Hilbertův prostor, strojové učení, nelineární skrytá vrstva
117 Stochastický model anomální difuze doc. Ing. Jaromír Kukal, Ph.D., prof. Dr. Ing. Michal Beneš anomální difuze, markovovské řetězce, simulace Monte Carlo, porovnání modelů
118 Kvantové evoluční rovnice Kleinova-Gordonova typu Miloslav Znojil, DrSc Kvantové evoluční rovnice, kvazi-Hermitovské formulace
119 Přehled v oblasti predikce dojezdu elektromobilu doc. Ing. Evženie Uglickich, CSc.
120 Metody strojového učení v medicínských aplikacích Ing. Tomáš Kouřim, Ing. Pavel Strachota, Ph.D. strojové učení, predikce, medicína, transplantace ledvin, dávkování léků, srdeční arytmie
121 Učení matematického modelu z dat doc. Ing. Václav Šmídl, Ph.D. identifikace modelu, strojové učení,
122 Metody strojového učení v numerické matematice Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. strojové učení, parciální diferenciální rovnice
123 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
124 Paralelní algoritmy pro výpočet rozkladů matic na GPU Ing. Jakub Klinkovský, Ing. Tomáš Oberhuber, PhD. numerická matematika, rozklady matic, programování, C++, CUDA, GPU, HPC
125 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
126 Multi-criteria approach assessing human factors for industrial risk management Ing Silvia Carpitella, PhD Multi-criteria decision-making; industrial risk; DEMATEL
127 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
128 Implementace B-stromů na GPU Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. HPC, GPU, C++, algoritmizace
129 Robustní strojové učení a adversariální vzorky Mgr. Lukáš Adam, Ph.D. Strojové učení, optimalizace, adversariální vzorky, neuronové sítě, algoritmy.
130 Vyhodnocování kvality spánku z infračerveného videa RNDr. Michal Šorel, Ph.D. kvalita spánku, zpracování signálů, zpracování obrazu, hluboké učení, neuronové sítě
131 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
132 Dálkový průzkum země ze satelitů Sentinel RNDr. Michal Šorel, Ph.D. vzdálený průzkum země, satelitní zobrazování, zpracování obrazu, rozpoznávání, hluboké učení, neuronové sítě
133 Vyhodnocování stavu povrchu vozovky na základě kamerových dat RNDr. Michal Šorel, Ph.D. kvalita vozovek, zpracování obrazu, hluboké učení, neuronové sítě
134 Voronoiovy iterace diskrétních množin Ing. Petr Ambrož, Ph.D. kvazikrystaly, metoda cut-and-project, Voronoiovo dláždění
135 Matematické metody v relativistické hydrodynamice prof. Dr. Ing. Michal Beneš, prof. Dr. Boris Tomášik zákony zachování; Minkowského a Milneho souřadnice; simulace jaderných srážek
136 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
137 Fúze dat - multimodální analýza RNDr. Barbara Zitová, CSc. multimodal sensing, data fusion
138 Kontrola velikosti a typu ráfků kol automobilů Ing. Adam Novozámský, Ph.D. automatizace, zpracování obrazu, klasifikace, deep learning, traking
139 Automatická kontrola montovaných dílů v automobilovém průmyslu Ing. Adam Novozámský, Ph.D. automatizace, zpracování obrazu, klasifikace, deep learning, traking
140 Automatická analýza buněčných procesů ze snímků pořízených TIRF-SIM mikroskopem doc. Ing. Filip Šroubek, Ph.D. DSc. segmentace, klasifikace, tracking, odšumování, hluboké učení
141 Analýza dat a zvyšování prostorového rozlišení v environmentální mikroskopii doc. Ing. Filip Šroubek, Ph.D. DSc. rekonstrukce obrazu, dekonvoluce, odšumování, inverzní úlohy
142 Detekce a sledování rychle pohybujících se objektů ve videu doc. Ing. Filip Šroubek, Ph.D. DSc. dekonvoluce, trekování, matting, inverzní úlohy
143 Odhadování a řízení za omezené neurčitosti Ing. Lenka Kuklišová Pavelková, Ph.D. stochastický model, omezená neurčitost, odhad parametrů, odhad stavu systému, modelově orientované řízení
144 Diferenciální rovnice a chaos prof. Dr. Ing. Michal Beneš evoluční diferenciální rovnice; chaotický atraktor; ljapunovské exponenty; nelineární dynamika;
145 Dynamika křivek ve třírozměrném prostoru prof. Dr. Ing. Michal Beneš evoluční diferenciální rovnice; diferenciální geometrie; paramerizace; střední křivost; torze;
146 Vývoj systému pro konfigurování vědeckých výpočtů Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. C++, YAML, XML, Json, konfigurace
147 Řešitelné modely grafenu Ing. Matěj Tušek, Ph.D. parciální diferenciální rovnice, spektrální analýza, grafen, Diracův operátor
148 Aplikace neuronových sítí ve zpracování medicínských dat Ing. Tomáš Pevný, Ph.D., Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. deep learning, magnetická rezonance, zpracování obrazu
149 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
150 Pravděpodobnostní Dynamické Rozhodování s Aktivním Průběžným Učením Ing. Miroslav Kárný, DrSc. adaptivita, rozhodování za neurčitosti, Bayesovské odhadování, řízení
151 Implementace metod pro řešení geometrických parciálních diferenciálních rovnic Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. evoluce křivek a ploch, numerická matematika, algoritmizace, HPC
152 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
Trojanova 13, 120 00 Praha 2, tel. +420 770 127 494
České vysoké učení technické v Praze | Fakulta jaderná a fyzikálně inženýrská | Katedra matematiky