Identifikace tématických sociálních sítí sítí
|
|
- Filip Dostál
- před 8 lety
- Počet zobrazení:
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 jelinek@fm.vse.z 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:// Otober Behind the Name - the Etymology and History of First Names, In: htt:// 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:// Otober Grahviz, In: htt:// 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:// 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.
Identifikace. Jiří Jelínek. Katedra managementu informací Fakulta managementu J. Hradec Vysoká škola ekonomická Praha
Identifikace tématických sociálních sítí Katedra managementu informací Fakulta managementu J. Hradec Vysoká škola ekonomická Praha 2 Obsah prezentace Cíl Fáze řešení a navržené postupy Prototyp a výsledky
VíceAISIS, a.s. - Floriánské nám Kladno - h2k.aisis.cz Tel., fax: S ANALÝZA
3S ANALÝZA 3S analýza umožňuje sumarizovat měření všeh silnýh, středníh a slabýh stránek, slouží k vytvoření ryhlého řehledu o úrovni činností v organizai. Tento výstu z 3S analýzy se následně využívá
Více3.2 Metody s latentními proměnnými a klasifikační metody
3. Metody s latentními roměnnými a klasifikační metody Otázka č. Vyočtěte algoritmem IPALS. latentní roměnnou z matice A[řádek,slouec]: A[,]=, A[,]=, A[3,]=3, A[,]=, A[,]=, A[3,]=0, A[,3]=6, A[,3]=4, A[3,3]=.
Více1. Ukazatele primární: - jsou přímo zjišťované, neodvozené - např. stav zásob, počet pracovníků k 31. 12., atd.
SROVNÁVÁNÍ HODNOT STATSTCÝCH UKAZATELŮ - oisem a analýzou ekonomikýh jevů a roesů omoí statistikýh ukazatelů se zabývá hosodářská statistika - ílem je nalézt zůsoby měření ekonomiké skutečnosti (ve formě
VíceSystémové struktury - základní formy spojování systémů
Systémové struktury - základní formy sojování systémů Základní informace Při řešení ať již analytických nebo syntetických úloh se zravidla setkáváme s komlikovanými systémovými strukturami. Tato lekce
VíceVýpočet svislé únosnosti osamělé piloty
Inženýrský manuál č. 13 Aktualizace: 06/2018 Výočet svislé únosnosti osamělé iloty Program: Soubor: Pilota Demo_manual_13.gi Cílem tohoto inženýrského manuálu je vysvětlit oužití rogramu GEO 5 PILOTA ro
Více7. VÝROBNÍ ČINNOST PODNIKU
7. Výrobní činnost odniku Ekonomika odniku - 2009 7. VÝROBNÍ ČINNOST PODNIKU 7.1. Produkční funkce teoretický základ ekonomiky výroby 7.2. Výrobní kaacita Výrobní činnost je tou činností odniku, která
Více1.3.3 Přímky a polopřímky
1.3.3 římky a olořímky ředoklady: 010302 edagogická oznámka: oslední říklad je oakování řeočtu řes jednotku. okud hodina robíhá dobře, dostanete se k němu řed koncem hodiny. edagogická oznámka: Nakreslím
VíceSměrová kalibrace pětiotvorové kuželové sondy
Směrová kalibrace ětiotvorové kuželové sondy Matějka Milan Ing., Ústav mechaniky tekutin a energetiky, Fakulta strojní, ČVUT v Praze, Technická 4, 166 07 Praha 6, milan.matejka@fs.cvut.cz Abstrakt: The
VíceZpůsobilost. 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
VíceUniverzita Pardubice FAKULTA CHEMICKO TECHNOLOGICKÁ
Univerzita Pardubice FAKULA CHEMICKO ECHNOLOGICKÁ MEODY S LAENNÍMI PROMĚNNÝMI A KLASIFIKAČNÍ MEODY SEMINÁRNÍ PRÁCE LICENČNÍHO SUDIA Statistické zracování dat ři kontrole jakosti Ing. Karel Dráela, CSc.
VíceVýpočet svislé únosnosti osamělé piloty
Inženýrský manuál č. 13 Aktualizace: 04/2016 Výočet svislé únosnosti osamělé iloty Program: Soubor: Pilota Demo_manual_13.gi Cílem tohoto inženýrského manuálu je vysvětlit oužití rogramu GEO 5 PILOTA ro
VíceÚvěr a úvěrové výpočty 1
Modely analýzy a syntézy lánů MAF/KIV) Přednáška 8 Úvěr a úvěrové výočty 1 1 Rovnice úvěru V minulých řednáškách byla ro stav dluhu oužívána rovnice 1), kde ředokládáme, že N > : d = a b + = k > N. d./
VíceBibliografický popis elektronických publikací v síti knihoven ČR
Bibliografický ois elektronických ublikací v síti knihoven ČR Edita Lichtenbergová, Marie Balíková, Ludmila Benešová, Jarmila Přibylová, Jaroslava Svobodová Publikace vznikla na základě úkolu řešeného
VíceDynamické programování
ALG Dynamické rogramování Nejdelší rostoucí odoslounost Otimální ořadí násobení matic Nejdelší rostoucí odoslounost Z dané oslounosti vyberte co nejdelší rostoucí odoslounost. 5 4 9 5 8 6 7 Řešení: 4 5
VíceNárodní informační středisko pro podporu jakosti
Národní informační středisko ro odoru jakosti Konzultační středisko statistických metod ři NIS-PJ Analýza zůsobilosti Ing. Vratislav Horálek, DrSc. ředseda TNK 4: Alikace statistických metod Ing. Josef
VíceZpůsob určení množství elektřiny z kombinované výroby vázané na výrobu tepelné energie
Příloha č. 2 k vyhlášce č. 439/2005 Sb. Zůsob určení množství elektřiny z kombinované výroby vázané na výrobu teelné energie Maximální množství elektřiny z kombinované výroby se stanoví zůsobem odle následujícího
VíceTERMODYNAMIKA 1. AXIOMATICKÁ VÝSTAVBA KLASICKÉ TD Základní pojmy
ERMODYNAMIKA. AXIOMAICKÁ ÝSABA KLASICKÉ D.. Základní ojmy Soustava (systém) je část rostoru od okolí oddělený stěnou uzavřená - stěna brání výměně hmoty mezi soustavou a okolím vers. otevřená (uzavřená
VíceTERMODYNAMIKA 1. AXIOMATICKÁ VÝSTAVBA KLASICKÉ TD Základní pojmy
ERMODYNAMIKA. AXIOMAICKÁ ÝSABA KLASICKÉ D.. Základní ojmy Soustava (systém) je část rostoru od okolí oddělený stěnou uzavřená - stěna brání výměně hmoty mezi soustavou a okolím vers. otevřená (uzavřená
Více6. Vliv způsobu provozu uzlu transformátoru na zemní poruchy
6. Vliv zůsobu rovozu uzlu transformátoru na zemní oruchy Zemní oruchou se rozumí sojení jedné nebo více fází se zemí. Zemní orucha může být zůsobena řeskokem na izolátoru, růrazem evné izolace, ádem řetrženého
VícePRŮTOK PLYNU OTVOREM
PRŮTOK PLYNU OTVOREM P. Škrabánek, F. Dušek Univerzita Pardubice, Fakulta chemicko technologická Katedra řízení rocesů a výočetní techniky Abstrakt Článek se zabývá ověřením oužitelnosti Saint Vénantovavy
VíceCvičení z termomechaniky Cvičení 5.
Příklad V komresoru je kontinuálně stlačován objemový tok vzduchu *m 3.s- + o telotě 0 * C+ a tlaku 0, *MPa+ na tlak 0,7 *MPa+. Vyočtěte objemový tok vzduchu vystuujícího z komresoru, jeho telotu a říkon
VíceStabilita prutu, desky a válce vzpěr (osová síla)
Stabilita rutu, deky a válce vzěr (oová íla) Průběh ro ideálně římý rut (teoretický tav) F δ F KRIT Průběh ro reálně římý rut (reálný tav) 1 - menší očáteční zakřivení - větší očáteční zakřivení F Obr.1
Více{ } Konstrukce trojúhelníků I. Předpoklady: 3404
3.4.5 Konstrue trojúhelníů I Předolady: 3404 U onstručníh úloh rozeznáváme dva záladní tyy: olohové úlohy: jejih zadání většinou začíná slovy Je dána.. Tato věta znamená, že onstrui musíme začít rvem,
VícePokud 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
VíceLaplaceova transformace.
Lalaceova transformace - studijní text ro cvičení v ředmětu Matematika -. Studijní materiál byl řiraven racovníky katedry E. Novákovou, M. Hyánkovou a L. Průchou za odory grantu IG ČVUT č. 300043 a v rámci
Více2.3.6 Práce plynu. Předpoklady: 2305
.3.6 Práce lynu Předoklady: 305 Děje v lynech nejčastěji zobrazujeme omocí diagramů grafů závislosti tlaku na objemu. Na x-ovou osu vynášíme objem a na y-ovou osu tlak. Př. : Na obrázku je nakreslen diagram
VíceOPTIMALIZACE PLÁŠTĚ BUDOV
OPTIMALIZACE PLÁŠTĚ BUDOV Jindřiška Svobodová Úvod Otimalizace je ostu, jímž se snažíme dosět k co nejlešímu řešení uvažovaného konkrétního roblému. Mnohé raktické otimalizace vycházejí z tak jednoduché
VícePARALELNÍ PROCESY A PROGRAMOVÁNÍ
PARALELNÍ PROCESY A PROGRAMOVÁNÍ 6 Analýza složitosti algoritmů - cena, ráce a efektivita Ing. Michal Bližňák, Ph.D. Zlín 2013 Tento studijní materiál vznikl za finanční odory Evroského sociálního fondu
VíceMĚŘENÍ VÝKONU V SOUSTAVĚ MĚNIČ - MOTOR. Petr BERNAT VŠB - TU Ostrava, katedra elektrických strojů a přístrojů
MĚŘENÍ VÝKONU V SOUSAVĚ MĚNIČ - MOOR Petr BERNA VŠB - U Ostrava, katedra elektrických strojů a řístrojů Nástu regulovaných ohonů s asynchronními motory naájenými z měničů frekvence řináší kromě nesorných
VíceNumerické výpočty proudění v kanále stálého průřezu při ucpání kanálu válcovou sondou
Konference ANSYS 2009 Numerické výočty roudění v kanále stálého růřezu ři ucání kanálu válcovou sondou L. Tajč, B. Rudas, a M. Hoznedl ŠKODA POWER a.s., Tylova 1/57, Plzeň, 301 28 michal.hoznedl@skoda.cz
VíceAnalytická metoda aneb Využití vektorů v geometrii
KM/GVS Geometrické vidění světa (Design) nalytická metoda aneb Využití vektorů v geometrii Použité značky a symboly R, C, Z obor reálných, komleních, celých čísel geometrický vektor R n aritmetický vektor
VíceVětrání hromadných garáží
ětrání hromadných garáží Domácí ředis: ČSN 73 6058 Hromadné garáže, základní ustanovení, latná od r. 1987 Zahraniční ředisy: ÖNORM H 6003 Lüftungstechnische Anlagen für Garagen. Grundlagen, Planung, Dimensionierung,
VíceZávislost indexů C p,c pk na způsobu výpočtu směrodatné odchylky
Závislost indexů C,C na zůsobu výočtu směrodatné odchyly Ing. Renata Przeczová atedra ontroly a řízení jaosti, VŠB-TU Ostrava, FMMI Podni, terý chce usět v dnešní onurenci, musí neustále reagovat na měnící
VíceOddělení technické elektrochemie, A037. LABORATORNÍ PRÁCE č.9 CYKLICKÁ VOLTAMETRIE
ÚSTV NORGNIKÉ THNOLOGI Oddělení technické elektrochemie, 037 LBORTORNÍ PRÁ č.9 YKLIKÁ VOLTMTRI yklická voltametrie yklická voltametrie atří do skuiny otenciodynamických exerimentálních metod. Ty doznaly
VíceKnihovna modelů technologických procesů. Bc. Radim Pišan
Knihovna modelů tehnologikýh roesů B. Radim Pišan 2007 ABSTRAKT V rái je ředstavena knihovna modelů tehnologikýh roesů, vytvářená v rogramovém rostředí MATLAB-SIMULINK. Tato využívá bloku s-funtion (s-funkí)
VíceDatová 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
VíceStatistická 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)...
VíceKomparace Value at Risk a Expected Shortfall v rámci Solvency II
7. mezinárodní konference Finanční řízení odniků a finančních institucí Ostrava Komarace Value at Risk a Exected Shortfall v rámci Solvency II Ingrid Petrová 1 Abstrakt Řízení rizik je oměrně novou discilínou,
VíceMetody s latentními proměnnými a klasifikační metody
Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie etody s latentními roměnnými a klasifikační metody Ing. Roman Slavík V Bohumíně 4.4. ŽDB a.s. Příklad č. Vyočtěte algoritmem
VíceDIAGNOSTICKÁ MĚŘENÍ V SOUSTAVĚ MĚNIČ - MOTOR
Ing. PER BERNA VŠB - U Ostrava, FEI, katedra elektrických strojů a řístrojů, ul. 17. listoadu 15, 78 33 Ostrava Poruba, tel. 69/699 4468, E-Mail: etr.bernat@vsb.cz DIAGNOSICKÁ MĚŘENÍ V SOUSAVĚ MĚNIČ -
VícePředpjatý beton Přednáška 6
Předjatý beton Přednáška 6 Obsah Změny ředětí Okamžitým ružným řetvořením betonu Relaxací ředínací výztuže Přetvořením oěrného zařízení Rozdílem telot ředínací výztuže a oěrného zařízení Otlačením betonu
VícePRODUKTY. 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.
VíceTermodynamické základy ocelářských pochodů
29 3. Termodynamické základy ocelářských ochodů Termodynamika ůvodně vznikla jako vědní discilína zabývající se účinností teelných (arních) strojů. Později byly termodynamické zákony oužity ři studiu chemických
VíceRozhodovací stromy Marta Žambochová
Rozhodovací stromy Marta Žambochová Obsah: 1 Úvod... Algoritmy ro vytváření rozhodovacích stromů... 3.1 Algoritmus CART... 3.1.1 lasifikační stromy... 3.1. Regresní stromy... 4. Algoritmus ID3... 4.3 Algoritmus
VícePOSUDEK SPOLEHLIVOSTI VYBRANÉ OCELOVÉ KONSTRUKCE NUMERICKÝM ŘEŠENÍM
IV. ročník celostátní konference SPOLEHLIVOST KONSTRUKCÍ Téma: Posudek - oruchy - havárie 3.až 4.4.003 Dům techniky Ostrava ISBN 80-0-01551-7 179 POSUDEK SPOLEHLIVOSTI VYBRANÉ OCELOVÉ KONSTRUKCE NUMERICKÝM
Více7.5.13 Rovnice paraboly
7.5.1 Rovnice arabol Předoklad: 751 Př. 1: Seiš všechn rovnice ro arabol a nakresli k nim odovídající obrázk. Na každém obrázku vznač vzdálenost. = = = = Pedagogická oznámka: Sesání arabol je důležité,
VíceÚlohy domácí části I. kola kategorie C
65. ročník Matematické olymiády Úlohy domácí části I. kola kategorie C. Najděte všechny možné hodnoty součinu rvočísel, q, r, ro která latí (q + r) = 637. Řešení. evou stranu dané rovnice rozložíme na
VícePRODUKTY. Tovek Tools
Analyst Pack je 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
Víceze dne 2016, Nejlepší dostupné technologie v oblasti zneškodňování odpadních vod a podmínky jejich použití
I I I. N á v r h N A Ř Í Z E N Í V L Á D Y ze dne 2016, kterým se mění nařízení vlády č. 401/2015 Sb., o ukazatelích a hodnotách říustného znečištění ovrchových vod a odadních vod, náležitech ovolení k
VíceZahraniční platební styk CZA 3.2 CZ. 1. Popis/Instalace... 3
Zahraniční latební styk CZA 3.2 CZ Obsah CZA 3.2 CZ: 1. Pois/Instalace... 3 1.1 Modul CZA... 3 1.2 Instalace... 3 1.3 Suštění rogramu... 3 1.4 Uživatelské rostředí... 3 1.4.1 Lišta menu... 4 1.4.2 Lišta
VíceExperimentální identifikace tepelného výměníku. Bc. Michal Brázdil
Exerimentální identifikace teelného výměníku Bc Michal Brádil STOČ 9 UTB ve Zlíně, Fakulta alikované informatiky, 9 ABSTRAKT Cílem této ráce je senámení čtenáře s laboratorním aříením Armfield PCT 4 a
VíceMarkovovy řetězce se spojitým časem CTMC (Continuous time Markov Chain)
Markovovy řetězce se soitým časem CTMC (Continuous time Markov Chain) 3 5 1 4 Markovovy rocesy X Diskrétní stavový rostor Soitý obor arametru t { } S e1, e,, en t R t 0 0 t 1 t t 3 t Proces e Markovův
VíceEkonomika 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
VíceGEOMETRICKÉ PROJEKCE. Petra Surynková, Yulianna Tolkunova
GEOMETRICKÉ PROJEKCE S VYUŽITÍM 3D POČÍTAČOVÉHO MODELOVÁNÍ Petra Surynková, Yulianna Tolkunova Článek ojednává o realizovaných metodách inovace výuky deskritivní geometrie na Matematicko-fyzikální fakultě
VíceNÁVRH A OVĚŘENÍ BETONOVÉ OPŘENÉ PILOTY ZATÍŽENÉ V HLAVĚ KOMBINACÍ SIL
NÁVRH A OVĚŘENÍ BETONOVÉ OPŘENÉ PILOTY ZATÍŽENÉ V HLAVĚ KOMBINACÍ SIL 1. ZADÁNÍ Navrhněte růměr a výztuž vrtané iloty délky L neosuvně ořené o skalní odloží zatížené v hlavě zadanými vnitřními silami (viz
Více1. série. Různá čísla < 1 44.
série Téma: Termínodeslání: Různá čísla ½ º Ò ½ ½º ÐÓ je řirozené q9+9 q 6+ 9 9 6 ¾º ÐÓ `5+ 6 998 není řirozené º ÐÓ Nechť c je řirozené číslo Rozhodněte, které z čísel c+ c a c c je větší a své tvrzení
VíceVYUŽITÍ TRANSIMPEDANČNÍCH ZESILOVAČŮ V AKTIVNÍCH FILTRECH
VYŽITÍ TRANSIMPEDANČNÍCH ZESILOVAČŮ V ATIVNÍCH FILTRECH sing Transimedance Amlifiers in Active Filters Vladimír Axman * Abstrakt Článek ojednává o možnostech využití transimedančních zesilovačů s vyvedenou
VíceUživatelská 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,
VíceTvorba 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
VíceMĚŘENÍ PLANCKOVY KONSTANTY
MĚŘENÍ PLANCKOVY KONSTANTY Pomůcky: voltmetr DVP-BTA, amérmetr DCP-BTA, sektrometr SectroVis Plus s otickým vláknem SectroVis Otical Fiber, několik různých LED, zdroj naětí, reostat, sojovací vodiče, LabQuest,
VíceEKONOMETRIE 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
VíceAproximativní analytické řešení jednorozměrného proudění newtonské kapaliny
U8 Ústav rocesní a zracovatelské techniky F ČVUT v Praze Aroximativní analytické řešení jednorozměrného roudění newtonské kaaliny Některé říady jednorozměrného roudění newtonské kaaliny lze řešit řibližně
VíceGONIOMETRICKÉ ROVNICE -
1 GONIOMETRICKÉ ROVNICE - Pois zůsobu oužití: teorie k samostudiu (i- learning) ro 3. ročník střední školy technického zaměření, teorie ke konzultacím dálkového studia Vyracovala: Ivana Klozová Datum vyracování:
Vícemůžeme toto číslo považovat za pravděpodobnost jevu A.
RAVDĚODOBNOST - matematická discilína, která se zabývá studiem zákonitostí, jimiž se řídí hromadné náhodné jevy - vytváří ravděodobnostní modely, omocí nichž se snaží ostihnout náhodné rocesy. Náhodné
VícePředpjatý beton Přednáška 12
Předjatý beton Přednáška 12 Obsah Mezní stavy oužitelnosti - omezení řetvoření Deformace ředjatých konstrukcí Předoklady, analýza, Stanovení řetvoření. Všeobecně - u ředjatých konstrukcí nejen růhyb od
VíceSpojitá náhodná veličina
Lekce 3 Sojitá náhodná veličina Příad sojité náhodné veličiny je komlikovanější, než je tomu u veličiny diskrétní Je to dáno ředevším tím, že jednotková ravděodobnost jistého jevu se rozkládá mezi nekonečně
Více1.5.2 Mechanická práce II
.5. Mechanická ráce II Předoklady: 50 Př. : Jakou minimální ráci vykonáš ři řemístění bedny o hmotnosti 50 k o odlaze o vzdálenost 5 m. Příklad sočítej dvakrát, jednou zanedbej třecí sílu mezi bednou a
VíceÚloha č.1: Stanovení Jouleova-Thomsonova koeficientu reálného plynu - statistické zpracování dat
Úloha č.1: Stanovení Jouleova-Thomsonova koeficientu reálného lynu - statistické zracování dat Teorie Tam, kde se racuje se stlačenými lyny, je možné ozorovat zajímavý jev. Jestliže se do nádoby, kde je
VíceAnalýza chování hybridních nosníků ze skla a oceli Ing. Tomáš FREMR doc. Ing. Martina ELIÁŠOVÁ, CSc. ČVUT v Praze Fakulta stavební
stavební obzor 9 10/2014 115 Analýza chování hybridních nosníků ze skla a oceli Ing. Tomáš FRER doc. Ing. artina ELIÁŠOVÁ, CSc. ČVUT v Praze Fakulta stavební Článek oisuje exerimentální analýzu hybridních
VíceVYBRANÉ STATĚ Z PROCESNÍHO INŽENÝRSTVÍ cvičení 6
UNIVERZITA TOMÁŠE BATI VE ZLÍNĚ FAKULTA APLIKOVANÉ INFORMATIKY VYBRANÉ STATĚ Z PROCESNÍHO INŽENÝRSTVÍ cvičení 6 Entalická bilance výměníků tela Hana Charvátová, Dagmar Janáčová Zlín 013 Tento studijní
VíceŘešený příklad:: Kloubový přípoj nosníku na pásnici sloupu s čelní deskou
Dokument: SX01a-CZ-EU Strana 1 z 9 Řešený říklad: Kloový říoj nosníku na ásnici slouu Vyracoval Edurne Nunez Datum březen 005 Kontroloval Abdul Malik Datum sren 005 Řešený říklad:: Kloový říoj nosníku
Vícezadání: Je dán stejnosměrný motor s konstantním magnetickým tokem, napájen do kotvy, indukčnost zanedbáme.
Teorie řízení 004 str. / 30 PŘÍKLAD zadání: Je dán stejnosměrný motor s konstantním magnetickým tokem, naájen do kotvy, indukčnost zanedbáme. E ce ω a) Odvoďte řenosovou funkci F(): F( ) ω( )/ u( ) b)
VíceZískávání dat z bibliografických databází
Dalibor Fiala Katedra informatiky a výpočetní techniky Západočeská univerzita v Plzni Univerzitní 8, 306 14 Plzeň dalfia@kiv.zcu.cz Abstrakt. Známé bibliografické databáze splňují několik funkcí a mohou
VícePZP (2011/2012) 3/1 Stanislav Beroun
PZP (0/0) 3/ tanislav Beroun Výměna tela mezi nální válce a stěnami, telotní zatížení vybraných dílů PM elo, které se odvádí z nálně válce, se ředává stěnám ve válci řevážně řestuem, u vznětových motorů
VíceObr. V1.1: Schéma přenosu výkonu hnacího vozidla.
říklad 1 ro dvounáravové hnací kolejové vozidlo motorové trakce s mechanickým řenosem výkonu určené následujícími arametry určete moment hnacích nárav, tažnou sílu na obvodu kol F O. a rychlost ři maximálním
VíceMBI - technologická realizace modelu
MBI - technologická realizace modelu 22.1.2015 MBI, Management byznys informatiky Snímek 1 Agenda Technická realizace portálu MBI. Cíle a principy technického řešení. 1.Obsah portálu - objekty v hierarchiích,
VíceTéma 7: Přímý Optimalizovaný Pravděpodobnostní Výpočet POPV
Téma 7: Přímý Otimalizovaný Pravděodobnostní Výočet POPV Přednáška z ředmětu: Pravděodobnostní osuzování konstrukcí 4. ročník bakalářského studia Katedra stavební mechaniky Fakulta stavební Vysoká škola
VícePříklady k přednášce 1. Úvod
Příklady k řednáše. Úvod Mihael Šebek Automatiké řízení 05 Evroský soiální fond Praha & EU: Investujeme do vaší budounosti 6--5 Kyvadlo řízené momentem Automatiké řízení - Kybernetika a robotika Pohybová
Víceo. elektronickou KOpli aoaatku č. 18, který obsahuje speciální ujednání pro období roku 2016.
Vážený anena základě žádosti Vaší městské části ze dne 15.04.2016 o oskytnutí informace dle zákona č. 106/1999 Sb., o svobodném řístuu k informacím, ve znění ozdějších ředisů (dále jen "lnfz"), Vám sdělujeme,
VíceVLIV ELEKTROMAGNETICKÉ KOMPATIBILITY NA BEZPEČNOST LETOVÉHO PROVOZU INFLUENCE OF THE ELECTROMAGNETIC COMPATIBILITY ON THE AIR TRAFFIC SAFETY
348 roceedings o the Conerence "Modern Saety Technologies in Transortation - MOSATT 005" VLIV ELETROMAGNETICÉ OMATIBILITY NA BEZEČNOST LETOVÉHO ROVOZU INFLUENCE OF THE ELECTROMAGNETIC COMATIBILITY ON THE
VícePorovnání 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
Více3.1.1 Přímka a její části
3.1.1 Přímka a její části Předoklady: Pedagogická oznámka: Úvod do geometrie atří z hlediska výuky mezi nejroblematičtější části středoškolské matematiky. Několik rvních hodin obsahuje oakování ojmů a
Více1.5.5 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
VíceCVIČENÍ Z ELEKTRONIKY
Střední růmyslová škola elektrotechnická Pardubice CVIČENÍ Z ELEKRONIKY Harmonická analýza Příjmení : Česák Číslo úlohy : Jméno : Petr Datum zadání :.1.97 Školní rok : 1997/98 Datum odevzdání : 11.1.97
Více5.1.8 Vzájemná poloha rovin
5.1.8 Vzájemná oloha rovin Předoklady: 5107 Př. 1: Kolik solečných bodů mohou mít dvě roviny? Každou možnost dokumentuj omocí dvou rovin určených vrcholy krychle a urči vzájemnou olohu rovin. Mohou nastat
Více7.3.2 Parametrické vyjádření přímky II
7.. Parametriké vyjádření římky II Předoklady 701 Př. 1 Jso dány body [ ;] a [ ; 1]. Najdi arametriké vyjádření římky. Urči sořadnie bod C [ 1;? ] tak, aby ležel na říme. Na které části římky bod C leží?
VíceNumerická integrace konstitučních vztahů
Numercká ntegrace konsttučních vztahů Po výočtu neznámých deformačních uzlových arametrů v každé terac NR metody je nutné stanovt naětí a deformace na rvcích. Nař. Jednoosý tah (vz obr. vravo) Pro nterval
VíceTovek Tools. Tovek Tools jsou standardně dodávány ve dvou variantách: Tovek Tools Search Pack Tovek Tools Analyst Pack. Připojené informační zdroje
jsou souborem klientských desktopových aplikací určených k indexování dat, vyhledávání informací, tvorbě různých typů analýz a vytváření přehledů a rešerší. Jsou vhodné pro práci s velkým objemem textových
Víceší ší šířen ší ší ení Modelování Klasifikace modelů podle formy podobnosti Sestavení fyzikálního modelu
Modelování Modelování, klasifikace a odvozování modelů» áhrada studovaného ojektu modelem na základě odonosti» Smsl» studium originálu rostřednictvím modelu» idealizovaný» jednodušší» dostunější All models
Více5.1.7 Vzájemná poloha přímky a roviny
5..7 Vzájemná oloha římky a roviny Předoklady: 506 Pedagogická oznámka: Tato a následující hodina je obtížně řiditelná. ni jedna z těchto hodin neobsahuje nic zásadního, v říadě časového skluzu je možné
VíceKvantová a statistická fyzika 2 (Termodynamika a statistická fyzika)
Kvantová a statistická fyzika 2 (ermodynamika a statistická fyzika) ermodynamika ermodynamika se zabývá zkoumáním obecných vlastností makroskoických systémů v rovnováze, zákonitostmi makroskoických rocesů,
VíceReproduktor elektroakustický měnič převádějící elektrický signál na akustický signál, převážně zvukový
Měření reroduktorů Reroduktor elektroakustický měnič řevádějící elektrický signál na akustický signál, řevážně zvukový i w u Reroduktor reroduktor jako dvoubran y( t) h( t)* x( t) Y ( ω ) H ( ω ). X X
VíceVnitřní odpínače H 27. trojpólové provedení jmenovité napětí 12 a 25 kv jmenovitý proud 630 A
Vnitřní odínače H 27 trojólové rovedení jmenovité naětí 12 a 25 kv jmenovitý roud 630 A Vnitřní odínače H 27 Odínače jsou určeny ke sínání vn zařízení ve vnitřním rostředí ři normálníh raovníh odmínkáh
VíceVýpo ty Výpo et hmotnostní koncentrace zne ující látky ,
"Zracováno odle Skácel F. - Tekáč.: Podklady ro Ministerstvo životního rostředí k rovádění Protokolu o PRTR - řehled etod ěření a identifikace látek sledovaných odle Protokolu o registrech úniků a řenosů
VíceMinia D18 SVODIČE PŘEPĚTÍ SVD SVD
SVD SVODIČE PŘEPĚTÍ SVD K ochraně elektrických sítí a zařízení řed řeětím vzniklým neřímým úderem blesku. K ochraně řed řeětím vzniklým atmosférickými oruchami a od sínacích ochodů v sítích. K ochraně
VíceZkoušení a dimenzování chladicích stropů
Větrání klimatizace Ing. Vladimír ZMRHAL, Ph.D. ČVUT v Praze, Fakulta strojní, Ústav techniky rostředí Zkoušení a dimenzování chladicích stroů Ústav techniky rostředí Chilled Ceilings Testing and Dimensioning
VíceNakloněná rovina III
6 Nakloněná rovina III Předoklady: 4 Pedagogická oznáka: Následující říklady oět atří do kategorie vozíčků Je saozřejě otázkou, zda tyto říklady v takové nožství cvičit Osobně se i líbí, že se studenti
VíceRegresní lineární model symboly
Lneární model, Dskrmnační analýza, Podůrné vektory Regresní lneární model symboly Použté značení b arametry modelu (vektor ) očet atrbutů (skalár) N očet říkladů (skalár) x jeden říklad (vektor ) x -tá
VíceProtokol o provedeném měření
Fyzikální laboratoře FLM Protokol o rovedeném měření Název úlohy: Studium harmonického ohybu na ružině Číslo úlohy: A Datum měření: 8. 3. 2010 Jméno a říjmení: Viktor Dlouhý Fakulta mechatroniky TU, I.
Více