Identifikace tématických sociálních sítí sítí

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "Identifikace tématických sociálních sítí sítí"

Transkript

1 Identifikae tématikýh soiálníh sítí sítí Jiří Jelínek 1 1 Katedra Katedra managementu managementu informaí, informaí, FM, Vysoká FM, škola Vysoká ekonomiká, škola ekonomiká, Jarošovská 1117/II, Jarošovská /II, 01, Jindřihův , Jindřihův Hrade Hrade Abstrakt. V rámi tohoto rojektu byl navržen ostu identifikae tématikýh soiálníh sítí omoí analýzy výstuů webovýh vyhledávaíh systémů o zadání určité odborné oblasti či seifikého klíčového slova. Byla vytvořena metoda identifikae vlastníh jmen osob a byly zkoumány možnosti automatizae této činnosti. Dále byla ozornost věnována významovému zřesnění těhto jmen a odstranění říadnýh duliit. Součástí rojektu bylo také vytvoření mehanizmu ro odhalování odbornýh vazeb mezi jedini. Zkoumány byly i různé formy vizualizae výslednýh sítí. Předkládaný řísěvek oisuje kromě výše uvedenýh metod i z nih vyházejíí raktiké řešení a výsledky získané jeho testováním v raxi. Klíčová slova: WWW, grafy, soiální sítě, NER, deteke vazeb mezi termy 1 Úvod Hlavním motivem sesání tohoto řísěvku je rezentovat metody a ostuy oužitelné v softwarovém nástroji umožňujíím, okud možno automatiky, identifikovat a následně zobrazit odborné vazby mezi jednotlivi na základě obeně dostunýh dat získanýh webovými vyhledávači. Takový nástroj by mohl výrazně omoi ři orientai kdo je kdo v dané oblasti, bylo by možné identifikovat významné jedine a ři odborné rái se soustředit na informae od ramene. Vyhledávání vlastníh jmen osob v rostředí WWW a jejih další zraování není říliš rozšířenou službou. Je samozřejmě možné využít ři hledání konkrétního jména standardní vyhledávaí systémy, otázkou však je, nakolik jsou získané výsledky raktiky oužitelné, jestliže na dotaz John Smith dostaneme nař. vyhledávačem Google 261 milionů odkazů. Také je otázkou, zda rávě takto oložený dotaz nejlée vystihuje otřeby uživatele a oskytne odovědi, které uživatel he získat. Většinou nás nezajímají ani tak jména samotná, jako síše jména v určitém kontextu (oblasti), který lze ro účely vyhledávání harakterizovat vybranými klíčovými slovy. Dotaz tedy častěji směřuje síše na zvolenou oblast, ve které nás zajímají vlastní jména osob s ní sojenýh a vztahy těhto osob. Právě na základě výše uvedené úvahy byl vytvořen tento řísěvek. S ostuem raí se však ukázalo, že oblast identifikae a zraování vlastníh jmen osob vyžaduje širší zkoumání a také, že výsledky mohou být užity ři odoře širšího sektra činností, než byl ůvodní ředoklad. Válav Snášel (Ed.): Znalosti 2008, , ISBN FIIT STU Bratislava, Ústav informatiky a softvérového inžinierstva, 2008.

2 Identifikae tématikýh soiálníh sítí 91 Přísěvek je dále rozdělen do několika kaitol. Druhá kaitola harakterizuje současný stav v ředmětné oblasti výzkumu. Třetí kaitola se věnuje navrhovaným ostuům a metodám ro deteki vlastníh jmen osob, zřesnění jejih významu a deteki vazeb mezi osobami. Čtvrtá kaitola oisuje arhitekturu navrženého rototyu a rezentuje dosažené výsledky. Kaitola átá shrnuje elý rojekt a nastiňuje další ostu. Šestá kaitola je ak závěrem řísěvku. 2 Současný stav Celý roblém deteke a následného zraování vlastníh jmen osob ro výše osaný účel lze rozdělit do několika fází, které budou diskutovány dále. První z nih je deteke vlastníh jmen osob. Tato oblast je obvykle označována jako NER (Named Entity Reognition), EI (Entity Identifiation) či EE (Entity Extration) a její historie sahá do 90. let minulého století. Přístuů k řešení tohoto úkolu je několik: 1. Metody NLP jsou jednou z rvníh metod deteke vlastníh jmen osob. Jejih základem je obvykle syntaktiká analýza větné stavby textu a užití ravidel ro identifikai jmen. Velmi odstatnou součástí detekčníh mehanizmů je také sledování velkýh očátečníh ísmen slov. To však může některé informační zdroje diskriminovat (některé zravodajské agentury nař. šíří zrávy sané ouze velkými ísmeny). Detekovat lze nejen vlastní jména osob, ale i míst a organizaí [3]. Příkladem užití gramatikýh ravidel může být nař. tagger ANNIE [1], který je součástí balíku GATE nebo systémy FreeLing [5] či NE lassifier [3]. 2. Druhou možností je statistiký řístu. Užity mohou být běžně užívané klasifikátory, zejména naivní bayesovský klasifikátor. Metoda vyhází z dostatečně obsáhlé trénovaí množiny. Na základě ručního ohodnoení říkladů z této množiny je ři následujíím výskytu stejného termu vyočtena ravděodobnost jeho říslušnosti k ozitivně či negativně hodnoeným říkladům. 3. Podobná metoda vyhází z existene rozsáhlýh slovníků vlastníh jmen osob. Od statistikého řístuu se liší ředevším existení ouze ozitivně hodnoenýh říkladů a římým orovnáváním zkoumaného termu se slovníkem. Tento ostu je osán nař. v [14]. Problémem je zde získání dostatečně obsáhlýh slovníků. 4. Využití kontextu je rovněž zajímavý řístu k deteki vlastníh jmen osob. Je založen na zkoumání bezrostředního okolí daného slova či sousloví [12], řičemž na slova blízká zkoumanému termu může být ulatněn statistiký řístu, na základě kterého je ak danému termu řiřazena ravděodobnost, s jakou se může jednat o vlastní jméno osoby. Fáze zřesnění významu je v říadě vlastníh jmen osob dosti komlikovaná a dosahované výsledky nejsou nikdy storoentní. Hlavní úkoly jsou zde následujíí: 1. Samostatným roblémem je čištění vstuníh dat, ve kterýh mohou být gramatiké hyby a řeisy. Jednou z možností je orovnávání jmen na

3 92 Jiří Jelínek základě fonetiké hodnotíí funke a užití rozsáhlýh slovníků ro koreki hyb. 2. Odlišit osoby se stejným vlastním jménem tento úkol je obvykle řešen s omoí dolňkové informae. Tou může být nař. tématiká oblast, se kterou je osoba sojena, v říadě autorů název jejih ublikae, informae o geografiké oloze, atd. Samotné odlišení (klasifikae) je ak realizováno klasifikátory raujíími na základě strojového učení. Nař. v [8] je jako dolňkový údaj oužit název ublikae dané osoby a ro klasifikai je zvolen naivní bayesovský klasifikátor nebo Suort Vetor Mahines (SVM). Tato fáze nemůže být zela oddělena od následujíí. 3. Dále je nutné identifikovat vlastní jména osob s různou formou záisu řešení často vyhází z čistě syntaktikýh ravidel definujííh ro dvě formy záisu zůsob jejih orovnání a ohodnoení a uřednostňovaný výstu. Preferován může být jak o nejkratší záis daný říjmením a říadně iniiály rvního křestního jména (který je vlastně nejobenějším označením jedine) nebo záis o nejúlnější obsahujíí lná znění všeh jmen. Dalším krokem je deteke vazeb mezi osobami identifikovanými svými vlastními jmény. Pokud si uvědomíme, že tento roes je ouze seiálním říadem deteke vazeb mezi termy, je možné ři řešení vyházet rávě z této širší oblasti. Metoda navržená v [11] nař. detekuje vazby termů na základě jejih současného výskytu v dokumenteh. Ohodnoení vazeb a ulatnění rořezávaíh tehnik je založeno na odmíněnýh ravděodobnosteh jejih výskytu (každá vazba je háána jako orientovaná a je tedy ohodnoena v obou směreh). V [11] jsou uvedeny i další navazujíí ostuy možného využití takto získanýh dat o vztazíh termů. 3 Navržené ostuy Při návrhu metod deteke a zraování vlastníh jmen osob bylo hlavním ílem definovat komletní metodiku elého roesu tak, aby na jejím základě mohla být vytvořena oužitelná alikae. Celý ostu byl rozdělen do následujííh fází: 1. Deteke jmen osob 2. Zřesnění významu (identifikae) 3. Deteke vazeb mezi jmény Jednotlivé fáze budou nyní robrány odrobněji. 3.1 Deteke vlastníh jmen osob Úkol, který je nutné v této části vyřešit, lze definovat takto: mějme zadaný rostý text obsahujíí vlastní jména osob, ožadovaným výstuem je seznam těhto jmen. V oisovaném říadě je vstuem WWW stránka, jejíž URL je buď římo zadané nebo získané jako součást výstuu vyhledávače. Samotná deteke jmen robíhá v několika dále osanýh fázíh. První z nih je oužití masky na vstuní text. Tento krok odhaluje možné kandidáty na vlastní jména osob. Příustné formy záisu jsou v zásadě dvě: jméno1 jméno2

4 Identifikae tématikýh soiálníh sítí 93 říjmení nebo říjmení, jméno1 jméno2. Na oziíh křestníh jmen mohou být rovněž ouze iniiály, druhé křestní jméno může být vyneháno. Paralelně s tímto zůsobem deteke robíhá identifikae NLP s omoí balíku Named Entity Tagger [3], jehož výstu je sloučen s výstuy výše uvedené metody. Kandidáti z takto získané množiny jsou následně ohodnoeni několika různými tehnikami. Cílem hodnoení je kvantifikovat šani, s jakou je kandidát skutečně vlastním jménem osoby (čím vyšší kladné hodnoení, tím větší šane, že jde o vlastní jméno osoby). První část ohodnoení vyhází z kontroly křestníh jmen. Pro tento krok byla ze serveru [2] extrahována běžně oužívaná křestní jména ro elou škálu jazyků (angličtina, němčina, čeština, arabština, čínština, atd.). Dalším zdrojem referenčníh dat byla databáze DataBase systems and Logi Programming (DBLP) [4] obsahujíí bibliografiké informae o obsahu hlavníh časoisů a sborníků zaměřenýh na výše uvedenou oblast. Vytvořená databáze (a unikátníh jmen) je ak užita ke kontrole křestníh jmen, nalezení kandidáta v databázi vede ke zvýšení jeho kladného ohodnoení o hodnotu k f. Stejný ostu je ulatněn rovněž ři kontrole říjmení. Celý systém je zaměřen na angličtinu, roto byl za základ referenční databáze říjmení oužit výstu sčítání obyvatel USA, kde jsou nejčastější říjmení uvedena [6]. Tento zdroj byl dále dolněn z [9], kde jsou uvedena říjmení studentů amerikýh univerzit z roku 2003 a z DBLP [4]. Získaná databáze obsahuje a říjmení a identifikae kandidáta zvýšila jeho ohodnoení o koefiient k l. Další formou ohodnoení je využití databáze odstatnýh jmen z rojektu WordNet [15] obsahujíí a unikátníh oložek. Ty jsou orovnávány s říjmeními kandidátů. V říadě, že říjmení se nevyskytuje ve WordNetu, je zvýšeno ozitivní hodnoení kandidáta o koefiient k w. Tato kontrola je založena na úvaze, že slova bez reálného významu mohou být říjmeními. Další metody ohodnoení jsou založeny na statistikém riniu učení z ředhozíh rozhodnutí. Systém uhovává jak ozitivně klasifikované kandidáty, ze kterýh se stávají regulérní termy, tak i negativně klasifikované říady. Každý nový kandidát je ohodnoen na základě výočtu koefiientu k s k sm n =, (1) + kde je očet ozitivně hodnoenýh výskytů daného jména, n očet negativně hodnoenýh říadů a k sm je volitelný koefiient odrážejíí váhu tohoto hodnotíího kritéria. Tento systém hodnoení lze samostatně ulatnit jak na říjmení, tak na křestní jména. Poslední kritérium vyhází z modelu osaného v [12] a ostuu uvedeného v ředhozím odstavi. Hodnoení kandidáta je zvýšeno o hodnotu k odle výskytu slov v jeho bezrostředním okolí, které sahá 3 slova řed a tři slova za říslušného kandidáta. Výstuem fáze deteke je seznam kandidátů, u nihž je ro výočet jejih výsledného ohodnoení oužit následujíí vzore: h = k + k + k + k + k (2) f l w n s

5 94 Jiří Jelínek Vyjádření vah jednotlivýh členů je dáno již samotnou volitelnou hodnotou jednotlivýh koefiientů (výjimkou jsou k s a k, jejihž váhy jsou dány maximálními hodnotami k sm a k m ). Výsledné ohodnoení by jistě bylo možné vyjádřit i jiným vztahem, výběr otimálního výočtu a nastavení koefiientů mohou být ředmětem dalšího výzkumu. Seznam kandidátů může být následně rezentován uživateli k ruční klasifikai nebo ohodnoen automatiky. První možnost je odstatná zejména v očátečníh fázíh, kdy není k disozii dostatek klasifikovanýh říkladů vlastníh jmen. Později již lze využít klasifikai na základě uživatelem zadanýh mezníh hodnot hodnoení h min a h max. V říadě h > h max je kandidát ovažován za vlastní jméno, okud h < h min, je jeho výsledné hodnoení negativní. S říady, kdy latí h min < h < h max, lze naložit různě. Vhodnou estou se zdá být jejih vymazání ze seznamu kandidátů nebo jejih ruční hodnoení. Výstuem elé části deteke vlastníh jmen osob je tedy seznam klasifikovanýh kandidátů, z nihž jsou dále zraovávány ouze ozitivní říady, (detekovaná vlastní jména). 3.2 Zřesnění významu Metoda zřesnění významu se zaměřuje ředevším na identifikai osob a seleki jediné formy záisu vlastního jména ro danou osobu, řičemž oba úkoly jsou řešeny současně. Nejrve jsou orovnávány různé formy záisu vlastníh jmen a je testováno, zda označují stejnou osobu. Za kritérium shody je bráno stejné říjmení a shoda křestníh jmen (rvníh) nebo jejih iniiálů. Z takto zjištěnýh možnýh záisů jednoho jména je vybrán ten, který je nejúlnější (okud možno lné znění všeh jmen). Problém identifikae osoby je zjednodušeně řešen s omoí dolňkové informae, kterou tvoří téma (harakterizované klíčovým slovem nebo slovy), ke kterému má daná osoba vztah (o jehož zadání do vyhledávače bylo dané jméno získáno). Při výběru referované formy záisu je roto tento údaj brán v úvahu a orovnávány jsou jen termy z jedné tématiké oblasti. Předokladem tohoto řešení je, že v dané oblasti se vyskytuje ouze jedna osoba s jedinečnou kombinaí jméno - říjmení. 3.3 Identifikae souvislostí mezi termy Identifikae souvislostí mezi termy je rováděna na základě výskytu těhto termů solečně v jednotlivýh vstuníh dokumenteh (WWW stránkáh). Použitý algoritmus vyhází z ostuu uvedeného v [11] s drobnými úravami. Dále uvedené výočty jsou vždy vztaženy k množině dokumentů S vzniklé sjednoením WWW stránek z tématikýh skuin definovanýh výrazy zadanými ro jejih vyhledání do vyhledávače Google. Váha konkrétníh termů se tak může lišit odle arametrů vyhledávání a je definována jako

6 Identifikae tématikýh soiálníh sítí 95 w is = K S k= 1 K S k= 1 n ik k, (3) kde w is je váha termu t i vzhledem k množině tématikýh skuin S, K S očet tématikýh skuin sjednoenýh v S, n k očet dokumentů v dané tématiké skuině a ik očet dokumentů s termem t i v tématiké skuině k. Podle [11] tvoří termy s w is > ráh množinu významnýh termů V, která slouží za základ dalšímu ostuu. Na té jsou dále definovány dvojie termů ( t i, t j ). Pro každou takovou dvojii a ro množinu S lze vyočítat výraz ijs = K S k= 1 2 K S k= 1 ( ik ijk + jk ), i j (4) kde K S je očet tématikýh skuin sjednoenýh v S, ijk očet dokumentů se současným výskytem termů t i i t j v tématiké skuině k a ik, res. jk jsou očty dokumentů ve skuině k, kde se vyskytuje term t i, res. t j. Pro stanovení významnosti vazby mezi termy t i a t j byla zvolena hodnota h = k( w + w ) + (1 k) (5) ijs is js Tato hodnota harakterizuje význam vazby mezi osobami s vlastními jmény t i a t j v dané množině tématikýh skuin S. Vztah je založen na síle vazby ijs, vyházejíí ze solečného výskytu termů t i a t j, a na významnosti uvedenýh termů. Volitelný koefiient k z intervalu <0,1> umožňuje zdůraznit složku vyházejíí z významnosti termů (k 1) nebo složku založenou na ohodnoení dané vazby (k 0). Pro zařazení vazby do výstuu musí být h ijs > m, kde m je uživatelem definovaná mezní hodnota. Výsledkem této fáze je seznam dvoji termů, které se vyskytují solečně včetně ohodnoení jejih vazby hodnotou h ijs. K vizualizai dat získanýh výše uvedenými ostuy je oužita knihovna Grahviz [7]. Z dostunýh algoritmů ro tvorbu rozvržení grafu byl vybrán algoritmus NEATO. Základním výstuem vizualizae je zobrazování termů a jejih vazeb z vybranýh tématikýh oblastí. Vzdálenost jednotlivýh uzlů byla nastavena úměrně hodnotě 1/ h ijs, barva uzlů odle váhy termů w is. ijs 4 Arhitektura rototyu a dosažené výsledky Výše uvedené ostuy byly imlementovány do rototyu webové alikae nasané v PHP a MySQL. Ta umožňuje realizovat všehny uvedené činnosti: 1. Načtení výstuů vyhledávače Google ro zadané téma a s volitelným očtem odkazů ve výstuu vyhledávač Google je zde oužit ro nalezení relevantníh stránek k danému tématu. Volit lze rovněž mezi dvěma zůsoby

7 96 Jiří Jelínek vyhledávání (fráze či seznam slov). Nalezené stránky systém následně načítá a detekuje v nih kandidáty na vlastní jména osob. 2. Načtení zadaného URL a jeho řidání k zadanému tématu stejná činnost jako v ředhozím bodu, ale stránka není vyhledávána, nýbrž zadána římo. 3. Automatiké ohodnoení nalezenýh kandidátů ostuy uvedenými výše v tomto řísěvku. 4. Volitelné zobrazení kandidátů ro klasifikai uživatelem je rezentován seznam kandidátů s jejih ohodnoením a výstuem řednastaveným odle kritérií h min a h max. Tato činnost není rováděna v automatikém režimu. 5. Prezentae seznamu dosud analyzovanýh témat s očtem analyzovanýh stránek ke každému z nih. 6. Analýza vstuů a následné zobrazení síťového grafu souvislostí mezi termy kritériem ro zařazení dané vazby je h ijs > m (viz výše). Jednotlivé uzly (osoby) mohou být barevně odlišené odle hodnot w is. 7. Grafiké zobrazení vazeb vybraného jedine odle říjmení toho lze zvolit kliknutím na ředhozí graf tématiké oblasti. V říadě shody říjmení jsou vysány všehny vyhovujíí termy. 35,00 30,00 25,00 e [%] 20,00 15,00 10,00 en e ed es 5,00 0,00-1,00-0,50 0,00 0,50 1,00 1,50 2,00 h m Obr. 1. Graf závislosti hyb e d, e, e n a e s na hodnotáh h m Aby alikae umožňovala rovněž automatizovaný režim rovozu, kdy uživatel zadá seznam ožadovanýh témat k analýze a systém je zrauje, je nutné stanovit uživatelsky zadané koefiienty. Ve fázi deteke vlastníh jmen jde zejména o hodnoty h min a h max. Podle jejih volby jsou ak hodnoeni jednotliví kandidáti, řičemž jejih vlastní hodnoení h je závislé na koefiienteh k ro jednotlivé metody hodnoení. Volba k f, k l, k w, k sm, k m musí být rovedena tak, aby ozitivně a negativně klasifikovaní kandidáti měli maximálně odlišné hodnoty h ři minimální hybě

8 Identifikae tématikýh soiálníh sítí 97 klasifikae. Pro zjednodušení bylo ři exerimenteh stanoveno h min = h max, takže bylo nutné nalézt ouze jedinou mezní hodnotu h m. Pro nalezení její otimální velikosti na základě již klasifikovanýh termů byly ro h m z vybraného intervalu vyočteny hodnoty hyb e n+ n =, n e =, (6) kde n+ je očet negativně hodnoenýh říkladů s h > h m, n elkový očet negativně hodnoenýh říkladů, - je očet ozitivně hodnoenýh říkladů s h < h m a elkový očet ozitivně hodnoenýh říkladů. h m může být stanovena různým zůsobem. Jednou z variant je stanovení h m odle minimální hodnoty výrazu e d = e e n. Tento ostu zaručuje stejnou velikost hyb e a e n. Jinou možností je nař. oužití kritéria minimální souhrnné hyby e s = e + e n. Výběr nejvhodnější metody stanovení h m bude ředmětem dalšího výzkumu. Grafy růběhů hyb ro vybrané nastavení koefiientů k f, k l, k w, k sm, k m jsou uvedeny na obr.1. Graf naznačuje, že vhodným nastavením může být h m = 0,25 ři volbě odle hodnot e d nebo h m = -0,1 ři volbě odle e s. S osaným systémem byly rovedeny rvní exerimenty. Systém nyní obsahuje data z 397 analyzovanýh WWW stránek říslušnýh k 17 různým tématům. Počet klasifikovanýh termů dosáhl 16671, z toho 3079 ozitivně hodnoenýh. Z dosaženýh výsledků vylývá, že oužité metody jsou zela životashoné a mohou sloužit jako základ ro další výzkum a vývoj. Jako říklad výstuu je na obr. 2 uveden graf identifikované tématiké sítě ro téma linux založené na analýze 51 webovýh stránek. Obr. 2. Identifikovaná tématiká síť ro téma linux

9 98 Jiří Jelínek Barva termů na obrazove (odstín v tisku) odovídá jejih váze, délky hran byly v zadání grafu voleny neřímo úměrně síle říslušné vazby, ož vykreslovaí algoritmus resektoval v rámi možností 2D zobrazení. 5 Shrnutí a další ostu Na základě rovedenýh exerimentů lze konstatovat, že alikae vystavěná na zde osanýh metodáh identifikae tématikýh soiálníh sítí oskytuje zajímavé výsledky a vytváří vhodný základ ro další výzkum v této oblasti. Další ostu se soustředí na některá vylešení, která by mohla možná užití alikae dále rozšířit a zřesnit dosahované výsledky. Mezi ně atří naříklad rozšíření vstuníh imortníh filtrů. V současné době je rimárním zdrojem dat vyhledávač Google, a to ředevším z důvodu zajištění obeného zdroje informaí. Počítá se však s imlementaí dalšíh imortníh filtrů ro seiální data. Jako nejzajímavější se jeví užití dat z itačníh serverů. V oblasti deteke vlastníh jmen by bylo vhodné se zamyslet nad ostuy stanovení vhodnýh hodnot k f, k l, k w, k sm, k m. Protože jde v odstatě o otimalizační úlohu, možnou estou by zde bylo užití genetikýh algoritmů. Na základě dalšíh exerimentů bude též nutné se dále zabývat metodikou automatizovaného stanovení mezníh hodnot h min a h max (event. h m ). Pro zřesnění významu nalezenýh termů by bylo užitečné uvažovat o vývoji a imlementai dokonalejšíh tehnik založenýh na okročilýh ostueh analýzy získanýh dat. Pro zobrazení výstuů by mohlo být užito 3D zobrazení omoí jazyka VRML, které je osáno nař. v [10]. 6 Závěr Posané teoretiké metody informačními tehnologiemi odorované identifikae tématikýh sítí jsou dalším řísěvkem do aktuální oblasti tvorby a deteke oteniálníh soiálníh sítí. Navrhovaný rototy alikae je ak ukázkou jejih konkrétního ulatnění a získané výstuy mohou být římo užity v raxi a to nejen v oblasti vědekého výzkumu, ale všude tam, kde je otřeba identifikovat tématiky definované soiální sítě (nař. v oblasti finančnitví, v kriminalistie, ekonomie, atd.). Postu byl raktiky otestován, řičemž objevil významné vazby v danýh tématikýh oblasteh. V současné době robíhají další exerimenty zaměřené ředevším na výzkum modifikaí a rozšíření uvedené metodiky.

10 Identifikae tématikýh soiálníh sítí 99 Referene 1. Annie Named Entity Tagger, In: htt://www.mediastyle.om/index.js?folderpk=754, Otober Behind the Name - the Etymology and History of First Names, In: htt://www.behindthename.om/, Otober CCG: Software Named Entity Tagger. In: htt://l2r.s.uiu.edu/~ogom/asoftware.h?skey=ne#tools, Otober DBLP Bibliograhy, In: htt://dbl.uni-trier.de/xml/, Otober FreeLing Home Page. In: htt://garraf.esevg.u.es/freeling/, Otober Frequently Ourring Names from the 1990 Census, In: htt://www.ensus.gov/genealogy/www/freqnames.html, Otober Grahviz, In: htt://www.grahviz.org/, Otober Han, H.; Giles, L.; Zha, H.; Li, C.; Tsioutsiouliklis, K.: Two suervised learning aroahes for name disambiguation in author itations. In: Proeedings of the 4th ACM/IEEE-CS Joint Conferene on Digital Libraries (Tuson, June 2004). JCDL '04. ACM Press, New York, 2004, ICU Projet at the Data Privay Laboratory, In: htt://rivay.s.mu.edu/datarivay/rojets/iu/datainfo.html, Otober Jelínek J.; Kunčar D.; Přibil J.: Vizualizae textovýh dat omoí grafů, Konferene Znalosti 2006, Hrade Králové, únor 2006, In: Paralič J., Dvorský J., Krátký M. (eds.): Znalosti 2006, , ISBN , VŠB- Tehniká univerzita Ostrava, Fakulta elektrotehniky a informatiky, Jelínek, J.: Využití vazeb mezi termy ro odoru uživatele WWW. Mezinárodní konferene Znalosti 2005, , Stará Lesná, Slovensko, In: Sborník řísěvků 4. ročníku konferene Znalosti 2005, , VŠB-TUO FEI Ostrava, ISBN: Minkov, Einat; Wang, Rihard; Cohen, William: Extrating Personal Names from Alying Named Entity Reognition to Informal Text. In: Proeedings of Human Language Tehnology Conferene and Conferene on Emirial Methods in Natural Language Proessing (HLT/EMNLP), Vanouver, Otober 2005, Assoiation for Comutational Linguistis 13. Named entity reognition - Wikiedia, the free enyloedia, In: htt://en.wikiedia.org/wiki/named_entity_reognition, Otober Stevenson, M.; Gaizauskas, R.: Using orus-derived name lists for named entity reognition. In: Pro. of ANLP, Seattle, WordNet, In: htt://www.ogsi.rineton.edu/~wn/, Otober Xia, Jingfeng: Personal name identifiation in the raties of digital reositories. In: Program: Eletroni Library & Information Systems, 2006, 40(3):

11 100 Jiří Jelínek Annotation: Identifiation of the Themati Soial Nets In the soe of this rojet we roosed a roedure of identifiation of the themati soial nets by means of the analysis of outut from web searh engines after entering a seifi seialized area or a seifi keyword. A method of identifiation of ersonal names was onstruted and the ossibilities of automation of this ativity were tested. Then the attention was devoted to the sense reognition of these names and deleting of unwanted duliates. Another art of the rojet was the reation of a mehanism for detetion of seifi relationshis amongst the individuals. Different forms of visualization of these networks were also studied. The roosed artile desribes together with the above stated methods the ratial solution based on them and results obtained from its testing in use.

Způsobilost. Data a parametry. Menu: QCExpert Způsobilost

Způsobilost. Data a parametry. Menu: QCExpert Způsobilost Zůsobilost Menu: QExert Zůsobilost Modul očítá na základě dat a zadaných secifikačních mezí hodnoty různých indexů zůsobilosti (caability index, ) a výkonnosti (erformance index, ). Dále jsou vyočítány

Více

Pokud světlo prochází prostředím, pak v důsledku elektromagnetické interakce s částicemi obsaženými

Pokud světlo prochází prostředím, pak v důsledku elektromagnetické interakce s částicemi obsaženými 1 Pracovní úkoly 1. Změřte závislost indexu lomu vzduchu na tlaku n(). 2. Závislost n() zracujte graficky. Vyneste také závislost závislost vlnové délky sodíkové čáry na indexu lomu vzduchu λ(n). Proveďte

Více

Datová centra a úložiště. Jaroslav G. Křemének g.j.kremenek@gmail.com

Datová centra a úložiště. Jaroslav G. Křemének g.j.kremenek@gmail.com Datová centra a úložiště Jaroslav G. Křemének g.j.kremenek@gmail.com České národní datové úložiště Součást rojektu CESNET Rozšíření národní informační infrastruktury ro VaV v regionech (eiger) Náklady

Více

Ekonomika podniku. Katedra ekonomiky, manažerství a humanitních věd Fakulta elektrotechnická ČVUT v Praze. Ing. Kučerková Blanka, 2011

Ekonomika podniku. Katedra ekonomiky, manažerství a humanitních věd Fakulta elektrotechnická ČVUT v Praze. Ing. Kučerková Blanka, 2011 Evroský sociální fond Praha & EU: Investujeme do vaší udoucnosti Ekonomika odniku Katedra ekonomiky, manažerství a humanitních věd akulta elektrotechnická ČVUT v Praze Ing. Kučerková Blanka, 2011 Vztahy

Více

Statistická analýza dat - Indexní analýza

Statistická analýza dat - Indexní analýza Statistiká analýza dat Indexní analýza Statistiká analýza dat - Indexní analýza Index mohou být:. Stejnorodýh ukazatelů. Nestejnorodýh ukazatelů Index se skládají ze dvou složek:... intenzita (úroveň znaku)...

Více

Porovnání dostupnosti různých konfigurací redundance pro napájení stojanů

Porovnání dostupnosti různých konfigurací redundance pro napájení stojanů Porovnán dostunosti různých konfigurac redundance ro naájen stojanů White Paer č. 48 Resumé K zvýšen dostunosti výočetnch systémů jsou ro zařzen IT oužvány řenače a duáln rozvody naájen. Statistické metody

Více

1.5.5 Potenciální energie

1.5.5 Potenciální energie .5.5 Potenciální energie Předoklady: 504 Pedagogická oznámka: Na dosazování do vzorce E = mg není nic obtížnéo. Problém nastává v situacíc, kdy není zcela jasné, jakou odnotu dosadit za. Hlavním smyslem

Více

PRINCIPY ZPRACOVÁNÍ HLASU V KLASICKÉ A IP TELEFONII

PRINCIPY ZPRACOVÁNÍ HLASU V KLASICKÉ A IP TELEFONII PRINCIPY ZPRACOVÁNÍ HLASU V KLASICKÉ A IP TELEFONII Doc. Ing. Boris ŠIMÁK, CSc. racoviště: ČVUT FEL, Katedra telekomunikační techniky; mail: simak@feld.cvut.cz Abstrakt: Tento řísěvek si klade za cíl seznámit

Více

EKONOMETRIE 2. přednáška Modely chování výrobce I.

EKONOMETRIE 2. přednáška Modely chování výrobce I. EKONOMETRIE. přednáška Modely hování výrobe I. analýza raionálního hování firmy při rozhodování o objemu výroby, vstupů a nákladů při maimalizai zisku základní prinip při rozhodování výrobů Produkční funke

Více

V p-v diagramu je tento proces znázorněn hyperbolou spojující body obou stavů plynu, je to tzv. izoterma :

V p-v diagramu je tento proces znázorněn hyperbolou spojující body obou stavů plynu, je to tzv. izoterma : Jednoduché vratné děje ideálního lynu ) Děj izoter mický ( = ) Za ředokladu konstantní teloty se stavová rovnice ro zadané množství lynu změní na známý zákon Boylův-Mariottův, která říká, že součin tlaku

Více

P Ř I Z N Á N Í k dani z příjmů právnických osob

P Ř I Z N Á N Í k dani z příjmů právnických osob Než začte vylňovat tiskois, řečtěte te si, rosím, okyny. Finančnímu úřadu ro / Secializovanému finančnímu úřadu Pardubický kraj Územnímu racovišti v, ve, ro Moravské Třebové T 0 Daňové identifikační číslo

Více

PRODUKTY. Tovek Tools

PRODUKTY. Tovek Tools jsou desktopovou aplikací určenou k vyhledávání informací, tvorbě různých typů analýz a vytváření přehledů a rešerší. Jsou vhodné pro práci i s velkým objemem textových dat z různorodých informačních zdrojů.

Více

1 ROZHODOVÁNÍ V ŘÍZENÍ

1 ROZHODOVÁNÍ V ŘÍZENÍ 1 ROZHODOVÁNÍ V ŘÍZENÍ Rozhodování je ovažováno za jednu ze základních aktivit ři racionálním řešení nejenom řídících roblémů, řitom kvalita rozhodování zásadním zůsobem ovlivňuje výslednou kvalitu řídícího

Více

PODNIKOVÁ EKONOMIKA A MANAGEMENT (2-letý) (písemný test)

PODNIKOVÁ EKONOMIKA A MANAGEMENT (2-letý) (písemný test) Přijímací řízení ro akademický rok 24/5 na magisterský studijní rogram PODNIKOVÁ EKONOMIKA A MANAGEMENT (2-letý) (ísemný test) U každé otázky či odotázky v následujícím zadání vyberte srávnou odověď zakroužkováním

Více

STATISTICKÉ METODY. (kombinovaná forma, 8.4., 20.5. 2012) Matěj Bulant, Ph.D., VŠEM

STATISTICKÉ METODY. (kombinovaná forma, 8.4., 20.5. 2012) Matěj Bulant, Ph.D., VŠEM STATISTICKÉ METODY A DEMOGRAFIE (kombinovaná forma, 8.4., 2.5. 22) Matěj Bulant, Ph.D., VŠEM Řekli o statistice Věřím ouze těm statistikám, které jsem sám zfalšoval. Tři stuně lži - lež, hnusná lež, statistika.

Více

PODNIKOVÁ EKONOMIKA A MANAGEMENT (2-letý) (písemný test)

PODNIKOVÁ EKONOMIKA A MANAGEMENT (2-letý) (písemný test) Přijímací řízení ro akademický rok 2007/08 na magisterský studijní rogram: Zde nalete své univerzitní číslo PODNIKOVÁ EKONOMIKA A MANAGEMENT (2-letý) (ísemný test) U každé otázky či odotázky v následujícím

Více

5. Finanční hlediska podnikatelského rozhodování. Časová hodnota peněz. Podnikatelské riziko ve finančním rozhodování.

5. Finanční hlediska podnikatelského rozhodování. Časová hodnota peněz. Podnikatelské riziko ve finančním rozhodování. 5. Finanční hlediska odnikatelského rozhodování. Časová hodnota eněz. Podnikatelské riziko ve finančním rozhodování. FINANČNÍ HLEDISKA PODNIKATELSKÉHO ROZHODOVÁNÍ Základní zásady finančního rozhodování:

Více

PORTÁLOVÉ ŘEŠENÍ PERSONÁLNÍHO INFORMAČNÍHO SYSTÉMU

PORTÁLOVÉ ŘEŠENÍ PERSONÁLNÍHO INFORMAČNÍHO SYSTÉMU PORTÁLOVÉ ŘEŠENÍ PERSONÁLNÍHO INFORMAČNÍHO SYSTÉMU Ing. Bc. Jaroslav Šmarda Vema, a. s. www.vema.cz e-mail: smarda@vema.cz Klíčová slova Informační systém pro řízení lidských zdrojů, portál, personální

Více

Uživatelská podpora v prostředí WWW

Uživatelská podpora v prostředí WWW Uživatelská podpora v prostředí WWW Jiří Jelínek Katedra managementu informací Fakulta managementu Jindřichův Hradec Vysoká škola ekonomická Praha Úvod WWW obsáhlost obsahová i formátová pestrost dokumenty,

Více

ISŠT Mělník. Integrovaná střední škola technická Mělník, K učilišti 2566, 276 01 Mělník Ing.František Moravec

ISŠT Mělník. Integrovaná střední škola technická Mělník, K učilišti 2566, 276 01 Mělník Ing.František Moravec SŠT Mělník Číslo rojektu Označení materiálu ázev školy Autor Tematická oblast Ročník Anotace CZ..07/.5.00/34.006 VY_3_OVACE_H..05 ntegrovaná střední škola technická Mělník, K učilišti 566, 76 0 Mělník

Více

Tvorba internetových aplikací s využitím framework jquery

Tvorba internetových aplikací s využitím framework jquery Tvorba internetových aplikací s využitím framework jquery Autor Michal Oktábec Vedoucí práce PaedDr. Petr Pexa Školní rok: 2009-10 Abstrakt Tato práce se zabývá využití frameworku jquery pro vytváření

Více

Seriál TeoriečíselI. Jak seriál číst? Dohoda. Úvod

Seriál TeoriečíselI. Jak seriál číst? Dohoda. Úvod Seriál TeoriečíselI Počínaje 17. ročníkem robíhá každý rok v PraSátku seriál na okračování. Jde o výklad nějakého odvětví matematiky, se kterým se na střední škole s velkou ravděodobností setkáš jenvomezenémířečivůbecne,alekteréjeřestomožnévyložittak,abybylostředoškolákům

Více

Tomáš Linda Tel: +420 777 169 939 lindova@bozplindova cz

Tomáš Linda Tel: +420 777 169 939 lindova@bozplindova cz 2014/R0/kód 101 Dana Lindová Tel: +420 602 439 939 Tomáš Linda Tel: +420 777 169 939 Email: lindova@bozlindova.cz lindova@bozlindova cz Email:linda tomas@bozlindova cz Email:linda.tomas@bozlindova.cz OZO

Více

SROVNÁNÍ VYBRANÝCH DĚJŮ V REÁLNÉM PLYNU MODELY, ANIMACE

SROVNÁNÍ VYBRANÝCH DĚJŮ V REÁLNÉM PLYNU MODELY, ANIMACE Záadočeská univerzita v Plzni Fakulta edagogická Dilomová ráce SROVNÁNÍ VYBRANÝCH DĚJŮ V REÁLNÉM PLYNU MODELY, ANIMACE COMPARISON OF SELECTED EFFECTS IN REAL GAS - MODELS, ANIMATIONS Jiří Prušák Plzeň

Více

MODELOVÁNÍ POPTÁVKY, NABÍDKY A TRŽNÍ ROVNOVÁHY

MODELOVÁNÍ POPTÁVKY, NABÍDKY A TRŽNÍ ROVNOVÁHY MODELOVÁÍ POPTÁVKY, ABÍDKY A TRŽÍ ROVOVÁHY Schéma tržní rovnováhy Modely otávky na trhu výrobků a služeb Formulace otávkové funkce Komlexní model Konstrukce modelu otávky Tržní otávka Dynamcké modely otávky

Více

STATISTICKÉ METODY A DEMOGRAFIE

STATISTICKÉ METODY A DEMOGRAFIE STATISTICKÉ METODY A DEMOGRAFIE (kombinovaná forma, 8.4., 2.5., 7.6. 22) Matěj Bulant, Ph.D., VŠEM Řekli o statistice Věřím ouze těm statistikám, které jsem sám zfalšoval. Tři stuně lži - lež, hnusná lež,

Více

Results of innovation of the course Application software

Results of innovation of the course Application software Zkušenosti z inovace předmětu Aplikační programové vybavení Results of innovation of the course Application software Miroslav Cepl *, Ondřej Popelka Abstrakt Článek popisuje postup a průběžný výsledek

Více

SOCIÁLNĚ PRÁVNÍ MINIMUM

SOCIÁLNĚ PRÁVNÍ MINIMUM SOCIÁLNĚ PRÁVNÍ MINIMUM Vážení rodiče, rarodiče, blízcí našich acientů, nabízíme řehled dávek, výhod a kontaktů, který by Vám omohl lée zvládnout situaci, která vznikla v souvislosti s onemocněním Vašeho

Více

8.2.10 Příklady z finanční matematiky I

8.2.10 Příklady z finanční matematiky I 8..10 Příklady z fiačí matematiky I Předoklady: 807 Fiačí matematika se zabývá ukládáím a ůjčováím eěz, ojišťováím, odhady rizik aod. Poměrě důležitá a výosá discilía. Sořeí Při sořeí vkladatel uloží do

Více

PŘÍRUČKA K PRÁCI S DATABÁZÍ MAPS OF PLANT DISEASES

PŘÍRUČKA K PRÁCI S DATABÁZÍ MAPS OF PLANT DISEASES PŘÍRUČKA K PRÁCI S DATABÁZÍ MAPS OF PLANT DISEASES Tatiana Oldřichová Srpen 2007 Příručka byla vytvořena v rámci projektu 1N04151 Informační zdroje pro zemědělský a potravinářský výzkum podporovaného Ministerstvem

Více

AMPHORA - NÁSTROJ PRO INDEXOVÁNÍ WEBOVÝCH STRÁNEK.

AMPHORA - NÁSTROJ PRO INDEXOVÁNÍ WEBOVÝCH STRÁNEK. AMPHORA - NÁSTROJ PRO INDEXOVÁNÍ WEBOVÝCH STRÁNEK. Václav Snášel, Jiří Dvorský, Petr Šaloun, Daniela Ďuráková VŠB Technická univerzita, 17. listopadu 15, 708 33 Ostrava Abstract Textová databáze AmphorA

Více

VYSOKÁ ŠKOLA HOTELOVÁ V PRAZE 8, SPOL.S R.O.

VYSOKÁ ŠKOLA HOTELOVÁ V PRAZE 8, SPOL.S R.O. VYSOKÁ ŠKOLA HOTELOVÁ V PRAZE 8, SPOL.S R.O. Bc. Nina Baťková Ovlivňuje reklama způsob ţivota společnosti? Diplomová práce 2014 Ovlivňuje reklama způsob ţivota společnosti? Diplomová práce Bc. Nina Baťková

Více

VYSOKÁ ŠKOLA HOTELOVÁ V PRAZE 8, SPOL. S R. O.

VYSOKÁ ŠKOLA HOTELOVÁ V PRAZE 8, SPOL. S R. O. VYSOKÁ ŠKOLA HOTELOVÁ V PRAZE 8, SPOL. S R. O. Bc. VERONIKA VLČKOVÁ Založení nové gastronomické provozovny v Horních Počernicích Diplomová práce 2013 Založení nové gastronomické provozovny v Horních Počernicích

Více

Úvěry aneb kde na to vzít?

Úvěry aneb kde na to vzít? Úvěry aneb kde na to vzít? Pokud máte nedostatek finančních rostředků, je dobré se zamyslet nad tím, kde byste mohli ušetřit v rámci svého osobního či rodinného rozočtu. Většinou se najde něco, co můžete

Více

Šířením elektronické verze testu způsobíte, že na další testování a kvalitní služby nebudeme mít dostatek peněz. Přejeme příjemné počtení.

Šířením elektronické verze testu způsobíte, že na další testování a kvalitní služby nebudeme mít dostatek peněz. Přejeme příjemné počtení. Děkujeme vám, že jste si stáhli informace z www.dtest.cz. I díky Vašim enězům může časois dtest hradit vysoké náklady na testování výrobků a oskytovat rvotřídní služby sotřebitelům. Šířením elektronické

Více

Plynové turbíny. Nevýhody plynových turbín: - menší mezní výkony ve srovnání s parní turbínou - vyšší nároky na palivo - kvalitnější materiály

Plynové turbíny. Nevýhody plynových turbín: - menší mezní výkony ve srovnání s parní turbínou - vyšší nároky na palivo - kvalitnější materiály Plynoé turbíny Plynoá turbína je teeý stroj řeměňujíí teeou energie obsaženou raoní láte q roházejíí motorem na energii mehanikou a t (obr.). Praoní látkou je zduh, resektie saliny, které se ytářejí teeém

Více

VYUŽITÍ MATLAB WEB SERVERU PRO INTERNETOVOU VÝUKU ANALÝZY DAT A ŘÍZENÍ JAKOSTI

VYUŽITÍ MATLAB WEB SERVERU PRO INTERNETOVOU VÝUKU ANALÝZY DAT A ŘÍZENÍ JAKOSTI VYUŽITÍ MATLAB WEB SERVERU PRO INTERNETOVOU VÝUKU ANALÝZY DAT A ŘÍZENÍ JAKOSTI Aleš Linka 1, Petr Volf 2 1 Katedra textilních materiálů, FT TUL, 2 Katedra aplikované matematiky, FP TUL ABSTRAKT. Internetové

Více

Metody automatického texturování 3D modelu měst s využitím internetových fotoalb 3D town model for internet application

Metody automatického texturování 3D modelu měst s využitím internetových fotoalb 3D town model for internet application Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích Katedra informatiky Pedagogické fakulty Metody automatického texturování 3D modelu měst s využitím internetových fotoalb 3D town model for internet application

Více

obohatí vaše zkušenosti

obohatí vaše zkušenosti obohatí vaše zkušenosti Práce se systémem je velice jednoduchá a nevyžaduje příliš úsilí. Leigh Shahbazian, studentka chemické biologie Stevens Institute of Technology NJ, USA Obohatí zkušenosti vašich

Více

Spam a obrana před zařazením do spamové databáze emailů

Spam a obrana před zařazením do spamové databáze emailů Spam a obrana před zařazením do spamové databáze emailů Miroslav Hesoun Vedoucí práce: Ing. Ladislav Beránek, Csc., MBA Školní rok: 2008-09 Abstrakt Cílem práce je popsat problematiku nevyžádané elektronické

Více

UNISTERI HP IL. střední parní sterilizátor pro laboratoře a farmacii - důmyslně jednoduchý a vysoce úsporný. chráníme zdraví lidí

UNISTERI HP IL. střední parní sterilizátor pro laboratoře a farmacii - důmyslně jednoduchý a vysoce úsporný. chráníme zdraví lidí UNISTERI HP IL střední arní sterilizátor ro laboratoře a farmacii - důmyslně jednoduchý a vysoce úsorný chráníme zdraví lidí MMM Grou vedoucí dodavatel služeb ro zdravotnictví Individuálně stavěná sterilizační

Více

POROVNÁNÍ NĚKTERÝCH SW PRO ZOBRAZENÍ GRAFU FUNKCE DVOU PROMĚNNÝCH

POROVNÁNÍ NĚKTERÝCH SW PRO ZOBRAZENÍ GRAFU FUNKCE DVOU PROMĚNNÝCH POROVNÁNÍ NĚKTERÝCH SW PRO ZOBRAZENÍ GRAFU FUNKCE DVOU PROMĚNNÝCH Martin Fajkus Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně, Fakulta aplikované informatiky, Ústav matematiky, Nad Stráněmi 4511, 760 05 Zlín, Česká

Více

Základní škola Marjánka

Základní škola Marjánka Základní škola Marjánka Historie školy The school history Roku 1910 začíná v budově na Marjánce vyučování v pěti postupných ročnících s pěti paralelními třídami. The Marjanka elementary school was established

Více

Zefektivnění přechodu absolventů UPOL do praxe, reg. č. CZ.1.07/2.2.00/28.0049 Vědeckotechnický park Univerzity Palackého Přednáška Jana Linharta

Zefektivnění přechodu absolventů UPOL do praxe, reg. č. CZ.1.07/2.2.00/28.0049 Vědeckotechnický park Univerzity Palackého Přednáška Jana Linharta Vědeckotechnický park Univerzity Palackého Přednáška Jana Linharta Představení moderních nástrojů internetového marketingu Internet je považován za největší fenomén moderní doby. Je tedy přirozené, že

Více

Výpočty za použití zákonů pro ideální plyn

Výpočty za použití zákonů pro ideální plyn ýočty za oužití zákonů ro ideální lyn Látka v lynné stavu je tvořena volnýi atoy(onoatoickýi olekulai), ionty nebo olekulai. Ideální lyn- olekuly na sebe neůsobí žádnýi silai, jejich obje je ve srovnání

Více

Management informačních systémů. Název Information systems management Způsob ukončení * přednášek týdně

Management informačních systémů. Název Information systems management Způsob ukončení * přednášek týdně Identifikační karta modulu v. 4 Kód modulu Typ modulu profilující Jazyk výuky čeština v jazyce výuky Management informačních systémů česky Management informačních systémů anglicky Information systems management

Více

OncoZol 2,5 mg, potahované tablety

OncoZol 2,5 mg, potahované tablety Příloha č. 1 ke sdělení s.zn. sukls43131/2011 SOUHRN ÚDAJŮ O PŘÍPRAVKU 1. NÁZEV PŘÍPRAVKU OncoZol 2,5 mg, otahované tablety 2. KVALITATIVNÍ A KVANTITATIVNÍ SLOŽENÍ Letrozolum 2,5 mg v 1 otahované tabletě.

Více

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ FAKULTA STROJNÍHO INŽENÝRSTVÍ ÚSTAV STROJÍRENSKÉ TECHNOLOGIE TECHNOLOGIE I VÝPOČTOVÁ CVIČENÍ

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ FAKULTA STROJNÍHO INŽENÝRSTVÍ ÚSTAV STROJÍRENSKÉ TECHNOLOGIE TECHNOLOGIE I VÝPOČTOVÁ CVIČENÍ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ FAKULTA STROJNÍHO INŽENÝRSTVÍ ÚSTAV STROJÍRENSKÉ TECHNOLOGIE TECHNOLOGIE I VÝPOČTOVÁ CVIČENÍ Studijní oory ro magisterskou formu studia Do Ing Anton Humár, CS 003 OBSAH Str

Více

VÝSLEDKY VÝZKUMU ÚVOD ZPRÁVY Z VÝZKUMU. Hana Poštulková. 62 // AULA roč. 19, 03-04/2011

VÝSLEDKY VÝZKUMU ÚVOD ZPRÁVY Z VÝZKUMU. Hana Poštulková. 62 // AULA roč. 19, 03-04/2011 Hana Poštulková V období od 1. října 2010 do 31. listopadu 2010 probíhal na Ekonomické fakultě Vysoké školy báňské Technické univerzity Ostrava výzkum zaměřený na měření spokojenosti uživatelů s Learning

Více

NÁVOD PRO VYHLEDÁVÁNÍ V DATABÁZI C.E.E.O.L. (CENTRAL AND EASTERN EUROPEAN ONLINE LIBRARY) / www.ceeol.com /

NÁVOD PRO VYHLEDÁVÁNÍ V DATABÁZI C.E.E.O.L. (CENTRAL AND EASTERN EUROPEAN ONLINE LIBRARY) / www.ceeol.com / NÁVOD PRO VYHLEDÁVÁNÍ V DATABÁZI C.E.E.O.L. (CENTRAL AND EASTERN EUROPEAN ONLINE LIBRARY) / www.ceeol.com / OBECNÉ INFORMACE C.E.E.O.L. je elektronickým archivem zpřístupňujícím fulltext 390 humanitních

Více

Metodologie řízení projektů

Metodologie řízení projektů Metodologie řízení projektů Petr Smetana Vedoucí práce PhDr. Milan Novák, Ph.D. Školní rok: 2008-09 Abstrakt Metodologie řízení projektů se zabývá studiem způsobů řešení problémů a hledání odpovědí v rámci

Více

VYHLEDÁVÁNÍ V NOVÉM PROSTŘEDÍ MEDVIK : ZÁKLADNÍ HLEDÁNÍ. Adéla Jarolímková Národní lékařská knihovna, referát metodiky a vzdělávání

VYHLEDÁVÁNÍ V NOVÉM PROSTŘEDÍ MEDVIK : ZÁKLADNÍ HLEDÁNÍ. Adéla Jarolímková Národní lékařská knihovna, referát metodiky a vzdělávání VYHLEDÁVÁNÍ V NOVÉM PROSTŘEDÍ MEDVIK : ZÁKLADNÍ HLEDÁNÍ Adéla Jarolímková Národní lékařská knihovna, referát metodiky a vzdělávání Proč nové rozhraní? Integrace zdrojů katalogy, BMČ, autority, MeSH Přizpůsobení

Více

www.mup.cz 12. 12. 2012 23. 01. 2013 20. 02. 2013 20. 03. 2013 17. 04. 2013 22. 05. 2013 12. 06. 2013 02. 09. 2013 23. 09. 2013

www.mup.cz 12. 12. 2012 23. 01. 2013 20. 02. 2013 20. 03. 2013 17. 04. 2013 22. 05. 2013 12. 06. 2013 02. 09. 2013 23. 09. 2013 STUDIJNÍ OBORY 2013/2014 Dny otevřených dveří v Praze, Plzni, Liberci, Hradci Králové: 12. 12. 2012 23. 01. 2013 20. 02. 2013 20. 03. 2013 17. 04. 2013 22. 05. 2013 12. 06. 2013 02. 09. 2013 23. 09. 2013

Více

Vývoj mobilních aplikací s využitím JavaFX Mobile

Vývoj mobilních aplikací s využitím JavaFX Mobile Vývoj mobilních aplikací s využitím JavaFX Mobile Jan Trestr RNDr. Jaroslav Icha Školní rok 2009 2010 Abstrakt Bakalářská práce se zabývá možnostmi skriptovacího jazyka JavaFX pro vývoj mobilní aplikace

Více

ADAPTIVITA INFORMAČNÍCH SYSTÉMŮ INFORMATION SYSTEM ADAPTIVITY

ADAPTIVITA INFORMAČNÍCH SYSTÉMŮ INFORMATION SYSTEM ADAPTIVITY ADAPTIVITA INFORMAČNÍCH SYSTÉMŮ INFORMATION SYSTEM ADAPTIVITY Roman Malo Mendelova zemědělská a lesnická univerzita v Brně Provozně ekonomická fakulta, Ústav informatiky, malo@pef.mendelu.cz Abstrakt Problematika

Více

Penetrační testování

Penetrační testování Penetrační testování Michal Zeman Ing. Ladislav Beránek, CSc., MBA Školní rok: 2008-09 Abstrakt Práce se zabývá testováním zranitelnosti informačních systémů. Tyto systémy se dnes velmi rozšiřují a často

Více

ČESKÁ SPOLEČNOST PRO JAKOST Novotného lávka 5, 116 68 Praha 1 ZAJIŠTĚNOST ÚDRŽBY MATERIÁLY ZE XIII. SETKÁNÍ ODBORNÉ SKUPINY PRO SPOLEHLIVOST

ČESKÁ SPOLEČNOST PRO JAKOST Novotného lávka 5, 116 68 Praha 1 ZAJIŠTĚNOST ÚDRŽBY MATERIÁLY ZE XIII. SETKÁNÍ ODBORNÉ SKUPINY PRO SPOLEHLIVOST ČESKÁ SPOLEČNOST PRO JAKOST Novoného lávka 5, 116 68 Praha 1 ZAJIŠTĚNOST ÚDRŽBY MATERIÁLY ZE XIII. SETKÁNÍ ODBORNÉ SKUPINY PRO SPOLEHLIVOST Praha, lisoad 2003 1 OBSAH OPTIMALIZACE PREVENTIVNÍ ÚDRŽBY Prof.

Více

KDE BUDETE ZA PÁR LET VY?

KDE BUDETE ZA PÁR LET VY? KDE BUDETE ZA PÁR LET VY? STUDIJNÍ OBORY 2014/2015 Dny otevřených dveří v Praze, Plzni, Liberci, Hradci Králové: 11. 12. 2013 19. 3. 2014 18. 6. 2014 15. 1. 2014 16. 4. 2014 1. 9. 2014 12. 2. 2014 21.

Více

» Omezení prašnosti, prachového podílu» Zlepšení tokových vlastností» Úprava sypné hmotnosti» Zlepšení tabletovatelnosti» Fixace homogenity

» Omezení prašnosti, prachového podílu» Zlepšení tokových vlastností» Úprava sypné hmotnosti» Zlepšení tabletovatelnosti» Fixace homogenity Proč zvyšovat velikost části Úrava velikosti části - vlhká granulae - fluidní granulae» Omezení rašnosti, rahového odílu» Zlešení tokovýh vlastností» Úrava syné hmotnosti» Zlešení tabletovatelnosti» Fixae

Více

Metodika výuky IT. Odborné učiliště pro žáky s více vadami s.r.o. Ing. Martin Kocman. Praha & EU: Investujeme do Vaší budoucnosti

Metodika výuky IT. Odborné učiliště pro žáky s více vadami s.r.o. Ing. Martin Kocman. Praha & EU: Investujeme do Vaší budoucnosti Metodika výuky IT Odborné učiliště pro žáky s více vadami s.r.o Autor: Ing. Martin Kocman 1 Obsah 1 Obsah... 1 2 Úvod... 2 3 Metodika výuky... 3 3.1 Internetové vyhledávače... 3 3.2 Tvorba vlastních webových

Více

Vzorový audit webové stránky podle

Vzorový audit webové stránky podle Vzorový audit webové stránky podle Web Content Accessibility Guidelines Autor: Tomáš Drn Vedoucí práce: PaedDr. Petr Pexa Školní rok: 2009-10 Abstrakt Tato práce se zabývá hodnocením správnosti provedení

Více

Tvorba webových aplikací s využitím Open Source CMS. Lukáš Dubina. Vedoucí práce. PaedDr. Petr Pexa

Tvorba webových aplikací s využitím Open Source CMS. Lukáš Dubina. Vedoucí práce. PaedDr. Petr Pexa Tvorba webových aplikací s využitím Open Source CMS Lukáš Dubina Vedoucí práce PaedDr. Petr Pexa Školní rok: 2009-2010 Abstrakt Cílem této práce je popsat problematiku tvorby webových stránek s využitím

Více

Google Site Search Webové vyhledávání Google pro vaši organizaci

Google Site Search Webové vyhledávání Google pro vaši organizaci Google Site Search Datový list Google Site Search Webové vyhledávání Google pro vaši organizaci Google Site Search Další informace najdete zde: http://www.google.com/enterprise/search/ Co získáte Relevance

Více

POKROČILÉ POUŽITÍ DATABÁZÍ

POKROČILÉ POUŽITÍ DATABÁZÍ POKROČILÉ POUŽITÍ DATABÁZÍ Barbora Tesařová Cíle kurzu Po ukončení tohoto kurzu budete schopni pochopit podstatu koncepce databází, navrhnout relační databázi s využitím pokročilých metod, navrhovat a

Více

VUT, FAST, Brno ústav Technických zařízení budov

VUT, FAST, Brno ústav Technických zařízení budov Termo realizaci inovovaných technicko-ekonomických VUT, FAST, Brno ústav Technických zařízen zení budov Vodní ára - VP Vaříme a dodáváme vodní áru VP: mokrou, suchou, sytou, řehřátou nízkotlakou, středotlakou

Více

BAKALÁŘSKÁ PRÁCE. Klára Jelenová. Sbírka úloh z finanční matematiky

BAKALÁŘSKÁ PRÁCE. Klára Jelenová. Sbírka úloh z finanční matematiky Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta BAKALÁŘSKÁ PRÁCE Klára Jelenová Sbírka úloh z finanční matematiky Katedra ravděodobnosti a matematické statistiky Vedoucí bakalářské ráce: RNDr.

Více

INFORMACE O NEBEZPEČNÝCH LÁTKÁCH PŘI PŘEPRAVĚ NEBEZPEČNÝCH VĚCÍ V SILNIČNÍ DOPRAVĚ INFORMATION ABOUT DANGEROUS MATERIALS DURING ROAD TRANSPORT

INFORMACE O NEBEZPEČNÝCH LÁTKÁCH PŘI PŘEPRAVĚ NEBEZPEČNÝCH VĚCÍ V SILNIČNÍ DOPRAVĚ INFORMATION ABOUT DANGEROUS MATERIALS DURING ROAD TRANSPORT INFORMACE O NEBEZPEČNÝCH LÁTKÁCH PŘI PŘEPRAVĚ NEBEZPEČNÝCH VĚCÍ V SILNIČNÍ DOPRAVĚ INFORMATION ABOUT DANGEROUS MATERIALS DURING ROAD TRANSPORT Jaroslav Kleprlík 1 Anotace: V příspěvku jsou uvedeny základní

Více

Výukový materiál zpracovaný v rámci operačního programu Vzdělávání pro konkurenceschopnost

Výukový materiál zpracovaný v rámci operačního programu Vzdělávání pro konkurenceschopnost Výukový materiál zpracovaný v rámci operačního programu Vzdělávání pro konkurenceschopnost Registrační číslo: CZ.1.07/1. 5.00/34.0084 Šablona: II/2 Inovace a zkvalitnění výuky cizích jazyků na středních

Více

( ) 7.3.3 Vzájemná poloha parametricky vyjádřených přímek I. Předpoklady: 7302

( ) 7.3.3 Vzájemná poloha parametricky vyjádřených přímek I. Předpoklady: 7302 7.. Vzájemná oloha aramericky yjádřených římek I Předoklady: 70 Pedagogická oznámka: Tao hodina neobsahje říliš mnoho říkladů. Pos elké čási sdenů je oměrně omalý a časo nesihno sočía ani obsah éo hodiny.

Více

Vyhledávání na Internetu

Vyhledávání na Internetu Tento materiál byl napsán za využití učebních materiálů ke Kurzu práce s informacemi (KPI11) vyučovaném v roce 2007 na Masarykově univerzitě. Autory kurzu jsou: PhDr. Petr Škyřík, Mgr. Petra Šedinová,

Více

Popisné systémy a databáze

Popisné systémy a databáze Popisné systémy a databáze Databáze v archeologii přístup k použití databází - dva způsoby aplikace databáze - databázové programy (jejich přednosti a omezení) databáze v archeologii - databáze jako výstup

Více

Kroková hodnocení kombinovaného namáhání systémů s tenkými vrstvami. Roman Reindl, Ivo Štěpánek, Radek Poskočil, Jiří Hána

Kroková hodnocení kombinovaného namáhání systémů s tenkými vrstvami. Roman Reindl, Ivo Štěpánek, Radek Poskočil, Jiří Hána Kroková hodnocení kombinovaného namáhání systémů s tenkými vrstvami Step by Step Analysis of Combination Stress of Systems with Thin Films Roman Reindl, Ivo Štěpánek, Radek Poskočil, Jiří Hána Západočeská

Více

ISI WEB OF SCIENCE - manuál

ISI WEB OF SCIENCE - manuál ISI WEB OF SCIENCE - manuál Obsahuje především bibliografické údaje a abstrakty článků cca 8 000 vědeckých a odborných časopisů z oblasti přírodních a společenských věd od roku 1945 do současnosti. U některých

Více

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE. Fakulta elektrotechnická. Katedra měření BAKALÁŘSKÁ PRÁCE. Aerometrický systém pro malá letadla

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE. Fakulta elektrotechnická. Katedra měření BAKALÁŘSKÁ PRÁCE. Aerometrický systém pro malá letadla ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE Fakulta elektrotechnická Katedra měření BAKALÁŘSKÁ PRÁCE Aerometrický systém ro malá letadla Praha, červen 006 Zadání (vložit) Prohlášení Prohlašuji, že jsem svou bakalářskou

Více

, p = c + jω nejsou zde uvedeny všechny vlastnosti viz lit.

, p = c + jω nejsou zde uvedeny všechny vlastnosti viz lit. Statiké a dynamiké harakteristiky Úvod : Základy Laplaeovy transformae dále LT: viz lit. hlavní užití: - převádí difereniální rovnie na algebraiké (nehomogenní s konstantními koefiienty - usnadňuje řešení

Více

Teplota a nultý zákon termodynamiky

Teplota a nultý zákon termodynamiky Termodynamika Budeme se zabývat fyzikou oisující děje, ve kterých se telota nebo skuenství látky (obecně - stav systému) mění skrze řenos energie. Tato část fyziky se nazývá termodynamika. Jak záhy uvidíme,

Více

TERMOMECHANIKA 4. První zákon termodynamiky

TERMOMECHANIKA 4. První zákon termodynamiky FSI VUT Brně, Energetický ústa Odbor termomechaniky a techniky rostředí rof. Ing. Milan Paelek, CSc. TERMOMECHANIKA 4. Prní zákon termodynamiky OSNOVA 4. KAPITOLY. forma I. zákona termodynamiky Objemoá

Více

DATABÁZE MS ACCESS 2010

DATABÁZE MS ACCESS 2010 DATABÁZE MS ACCESS 2010 KAPITOLA 5 PRAKTICKÁ ČÁST TABULKY POPIS PROSTŘEDÍ Spuštění MS Access nadefinovat název databáze a cestu k uložení databáze POPIS PROSTŘEDÍ Nahoře záložky: Soubor (k uložení souboru,

Více

pracovní list studenta Acidobazické rovnováhy Odměrná analýza acidobazická titrace

pracovní list studenta Acidobazické rovnováhy Odměrná analýza acidobazická titrace praovní list studenta Aidobaziké rovnováhy Odměrná analýza aidobaziká titrae ýstup RP: Klíčová slova: Martin Krejčí experiment umožňuje žákům pohopit hování silnýh protolytů ve vodnýh roztoíh, žák se detailněji

Více

Téma 6: Indexy a diference

Téma 6: Indexy a diference dexy a dferece Téma 6: dexy a dferece ředáška 9 dvdálí dexy a dferece Základí ojmy Vedle elemetárího statstckého zracováí dat se hromadé jevy aalyzjí tzv. srováváím růzých kazatelů. Statstcký kazatel -

Více

Penzijní plán č. 4 ING Penzijního fondu, a.s.

Penzijní plán č. 4 ING Penzijního fondu, a.s. Penzijní plán č. 4 ING Penzijního fondu, a.s. I. OBECNÉ PODMÍNKY Úvodní ustanovení Pro penzijní připojištění se státním příspěvkem (dále jen Penzijní připojištění ), které sjednává ING Penzijní fond, a.s.

Více

VYUŽITÍ INTERNETOVÝCH DATOVÝCH ZDROJŮ V CESTOVNÍM RUCHU

VYUŽITÍ INTERNETOVÝCH DATOVÝCH ZDROJŮ V CESTOVNÍM RUCHU VYUŽITÍ INTERNETOVÝCH DATOVÝCH ZDROJŮ V CESTOVNÍM RUCHU The use of web data sources in the tourism Ing. Libor Kavka, Ph.D. Vysoká škola logistiky Přerov, Palackého 25, 750 02 Přerov libor.kavka@vslg.cz

Více

Experimentální systém pro WEB IR

Experimentální systém pro WEB IR Experimentální systém pro WEB IR Jiří Vraný Školitel: Doc. RNDr. Pavel Satrapa PhD. Problematika disertační práce velmi stručný úvod WEB IR information retrieval from WWW, vyhledávání na webu Vzhledem

Více

Karta předmětu prezenční studium

Karta předmětu prezenční studium Karta předmětu prezenční studium Název předmětu: Číslo předmětu: 545-0206 Garantující institut: Garant předmětu: Investice a investiční rozhodování Institut ekonomiky a systémů řízení RNDr. Radmila Sousedíková,

Více

Institute of Computer Science

Institute of Computer Science Institute of Computer Science Academy of Sciences of the Czech Republic Aplikace Filtry Petra Šeflová Technical report No. 1056 February 2010 Pod Vodárenskou věží 2, 182 07 Prague 8, phone: +420 266 051

Více

Pojem a úkoly statistiky

Pojem a úkoly statistiky Katedra ekonometrie FVL UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz Pojem a úkoly statistiky Statistika je věda, která se zabývá získáváním, zpracováním a analýzou dat pro potřeby

Více

Gibbsova a Helmholtzova energie. Def. Gibbsovy energie G. Def. Helmholtzovy energie A

Gibbsova a Helmholtzova energie. Def. Gibbsovy energie G. Def. Helmholtzovy energie A ibbsova a Helmholtzova energie Def. ibbsovy energie H Def. Helmholtzovy energie U, jsou efinovány omocí stavových funkcí jená se o stavové funkce. ibbsova energie charakterizuje rovnovážný stav (erzibilní

Více

SYLABUS PODNIKÁNÍ NA INTERNETU MODULU IT V PODNIKU DÍLČÍ ČÁST. Hronová Pavlína

SYLABUS PODNIKÁNÍ NA INTERNETU MODULU IT V PODNIKU DÍLČÍ ČÁST. Hronová Pavlína SYLABUS MODULU IT V PODNIKU DÍLČÍ ČÁST PODNIKÁNÍ NA INTERNETU Hronová Pavlína Ostrava 2011 : Autoři: Vydání: Počet stran: Tisk: Vydala: Modul IT v podniku, dílčí část Podnikání na internetu Ing. Hronová

Více

Střední odborná škola a Střední odborné učiliště, Hořovice

Střední odborná škola a Střední odborné učiliště, Hořovice Kód DUM : VY_32_INOVACE_DYN.1.02 Název materiálu: Anotace Autor Jazyk Očekávaný výstup 02 WAMP - prostředí pro běh dynamických stránek ve Windows DUM je pro žáky průvodcem instalací běhového prostředí

Více

HiPath 4000. optipoint 410 advance. Návod k použití

HiPath 4000. optipoint 410 advance. Návod k použití HiPath 4000 otipoint 410 advance Návod k oužití K návodu k oužití K návodu k oužití Tento návod k oužití oisuje telefon otipoint 410 advance ve soluráci s komunikačním serverem HiPath 4000, verzí 2.0.

Více

Databáze Madrid Express (WIPO)

Databáze Madrid Express (WIPO) Databáze Madrid Express (WIPO) Databázi Madrid Express obsahující mezinárodní ochranné známky, přihlášené na základě Madridské dohody nebo Madridského protokolu, zpřístupňuje Světová organizace duševního

Více

Ing. Přemysl Brada, MSc., Ph.D. Ing. Martin Dostal. Katedra informatiky a výpočetní techniky, FAV, ZČU v Plzni

Ing. Přemysl Brada, MSc., Ph.D. Ing. Martin Dostal. Katedra informatiky a výpočetní techniky, FAV, ZČU v Plzni Webové aplikace Ing. Přemysl Brada, MSc., Ph.D. Ing. Martin Dostal Katedra informatiky a výpočetní techniky, FAV, ZČU v Plzni Harmonogram Dopolední blok 9:00 12:30 Ing. Dostal Úvod, XHTML + CSS Ing. Brada,

Více

E-CENTRUM PRO PORADENSTVÍ STUDENTŮM

E-CENTRUM PRO PORADENSTVÍ STUDENTŮM E-CENTRUM PRO PORADENSTVÍ STUDENTŮM Pavel Pěnka, Josef Prokeš, Jaroslav Ráček Fakulta informatiky Masarykovy univerzity, Botanická 68a, 602 00 Brno e-mail: xpenka@fi.muni.cz, qprokes@fi.muni.cz, racek@fi.muni.cz

Více

Tvorba internetových aplikací pomocí Rich Internet Application Adobe Flex

Tvorba internetových aplikací pomocí Rich Internet Application Adobe Flex JIHOČESKÁ UNIVERZITA V Č. BUDĚJOVICÍCH PEDAGOGICKÁ FAKULTA KATEDRA INFORMATIKY Tvorba internetových aplikací pomocí Rich Internet Application Adobe Flex Karel Peka Vedoucí práce PaedDr. Petr Pexa Rok zadání:

Více

Databázový systém označuje soubor programových prostředků, které umožňují přístup k datům uloženým v databázi.

Databázový systém označuje soubor programových prostředků, které umožňují přístup k datům uloženým v databázi. Databáze Základní pojmy Pojem databáze označuje obecně souhrn informací, údajů, dat o nějakých objektech. Úkolem databáze je hlídat dodržení všech omezení a dále poskytovat data při operacích. Objekty

Více

AquaLingua. Uživatelský manuál

AquaLingua. Uživatelský manuál AquaLingua Uživatelský manuál Úvod Přístup přes témata Přístup přes vyhledávání Prohlížení obrázků 1/6 Úvod Internetová aplikace AquaLingua umožňuje uživateli prohlížet obrázky s výrazy v jednom z 15 evropských

Více

Analýza citlivosti vybraných mikroekonomických ukazatelů daňového zatížení na změny parametrů výpočtu osobní důchodové daně

Analýza citlivosti vybraných mikroekonomických ukazatelů daňového zatížení na změny parametrů výpočtu osobní důchodové daně VŠB-TU Ostrava, Ekonomická fakulta, katedra Financí.-. září 8 Analýza citlivosti vybraných mikroekonomických ukazatelů daňového zatížení na změny parametrů výpočtu osobní důchodové daně Iveta Ratmanová

Více

EBSCO. http://search.ebscohost.com. Poklikneme na možnost EBSCOhost Web. Vybereme (poklepeme, zaškrtneme) databázi, s kterou chceme pracovat.

EBSCO. http://search.ebscohost.com. Poklikneme na možnost EBSCOhost Web. Vybereme (poklepeme, zaškrtneme) databázi, s kterou chceme pracovat. EBSCO http://search.ebscohost.com Poklikneme na možnost EBSCOhost Web Vybereme (poklepeme, zaškrtneme) databázi, s kterou chceme pracovat. Vyhledávací techniky Rejstříky Pomůckou pro vyhledávání jsou rejstříky,

Více