Deep learning v jazyku Python
|
|
- Daniel Kraus
- před 5 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 Deep learning v jazyku Python Barevné obrázky 1 Deep learning v jazyku Python Barevné obrázky
2 Deep learning v jazyku Python Barevné obrázky 2 Obrázek 2.12: Gradientní sestup po 2D ztrátové ploše (dva učební parametry) Obrázek 3.2: Zájem o vyhledávání na webu Google pro různé frameworky hlubokého učení v průběhu času
3 Deep learning v jazyku Python Barevné obrázky 3 Obrázek 5.24: Testovaný obrázek kočky Obrázek 5.25: Čtvrtý kanál aktivace první vrstvy na obrázku testovací kočky Obrázek 5.26: Sedmý kanál aktivace první vrstvy na obrázku testovací kočky
4 Deep learning v jazyku Python Barevné obrázky 4 Obrázek 5.27: Doplnění vstupu 5 5, aby bylo možné extrahovat 25 záplat 3 3
5 Deep learning v jazyku Python Barevné obrázky 5 Obrázek 5.29: Vzor s maximální reakcí nulového kanálu ve vrstvě block3_conv1 Obrázek 5.30: Vzory filtru pro vrstvu block1_conv1
6 Deep learning v jazyku Python Barevné obrázky 6 Obrázek 5.31: Vzory filtru pro vrstvu block2_conv1 Obrázek 5.32: Vzory filtru pro vrstvu block3_conv1
7 Deep learning v jazyku Python Barevné obrázky 7 Obrázek 5.33: Vzory filtru pro vrstvu block4_conv1 Obrázek 5.34: Testovací obrázek slonů afrických Obrázek 5.35: Aktivační teplotní mapa třídy afrického slona na testovaném obrázku
8 Deep learning v jazyku Python Barevné obrázky 8 Obrázek 5.36: Sloučení teplotní mapy třídy afrického slona s původním obrázkem Obrázek 8.3: Příklad výstupního obrazu DeepDream
9 Deep learning v jazyku Python Barevné obrázky 9 Obrázek 8.4: Proces DeepDream: postupné stupnice prostorového zpracování (oktávy) a detailní reinjekce po zvětšení rozměru Obrázek 8.5: Spuštění kódu DeepDream na vzorovém obrázku
10 Deep learning v jazyku Python Barevné obrázky 10 Obrázek 8.6: Pokus o řadu konfigurací DeepDream na příkladu obrázku Obrázek 8.7: Příklad přenosu stylu
11 Deep learning v jazyku Python Barevné obrázky 11 Obrázek 8.8: Příklady výsledků
12 Deep learning v jazyku Python Barevné obrázky 12 Obrázek 8.9: Učení se latentního vektorového prostoru obrázků a jeho využití k vytvoření nových obrázků Obrázek 8.10: Souvislý prostor obličejů vytvořených Tomem Whiteem pomocí VAE
13 Deep learning v jazyku Python Barevné obrázky 13 Obrázek 8.11: Úsměvový vektor Obrázek 8.15: Generátor přemění náhodné latentní vektory na obrazy a diskriminátor se snaží rozlišit skutečné obrazy od generovaných. Generátor je cvičen, aby oklamal diskriminátor Obrázek 8.16: Obyvatelé latentního prostoru. Obrázky generované Mike Tykou pomocí víceúrovňového GAN natrénovaného na datovém souboru tváří (
14 Deep learning v jazyku Python Barevné obrázky 14 Obrázek 8.17: Šachovnicové artefakty způsobené nedělitelností kroků a velikostí jádra, což vede k nerovnému pokrytí pixelů: jedna z mnoha dostupných GAN Obrázek 8.18: Zahrajte si na diskriminátor: v každém sloupci jsou dva obrazy vytvořeny GAN a jeden obrázek pochází z trénování. Můžete je od sebe rozlišit? (Odpovědi: skutečné obrázky v každém sloupci jsou střední, horní, spodní, střední)
15 Deep learning v jazyku Python Barevné obrázky 15 Obrázek 9.2: Matoucí příklad: nepostřehnutelné změny v obraze mohou změnit klasifikaci obrazu modelem Obrázek 9.3: Současné modely strojového učení: jako tmavý obraz v zrcadle
16 Deep learning v jazyku Python Barevné obrázky 16 Obrázek 9.4: Lokální zobecnění vs. extrémní zobecnění
Testování neuronových sítí pro prostorovou interpolaci v softwaru GRASS GIS
Testování neuronových sítí pro prostorovou interpolaci v softwaru GRASS GIS Veronika NEVTÍPILOVÁ Gisáček 2013 Katedra Geoinformatiky Univerzita Palackého v Olomouci Cíle otestovat kvalitu interpolace pomocí
Rosenblattův perceptron
Perceptron Přenosové funkce Rosenblattův perceptron Rosenblatt r. 1958. Inspirace lidským okem Podle fyziologického vzoru je třívrstvá: Vstupní vrstva rozvětvovací jejím úkolem je mapování dvourozměrného
Moderní systémy pro získávání znalostí z informací a dat
Moderní systémy pro získávání znalostí z informací a dat Jan Žižka IBA Institut biostatistiky a analýz PřF & LF, Masarykova universita Kamenice 126/3, 625 00 Brno Email: zizka@iba.muni.cz Bioinformatika:
Algoritmy a struktury neuropočítačů ASN P9 SVM Support vector machines Support vector networks (Algoritmus podpůrných vektorů)
Algoritmy a struktury neuropočítačů ASN P9 SVM Support vector machines Support vector networks (Algoritmus podpůrných vektorů) Autor: Vladimir Vapnik Vapnik, V. The Nature of Statistical Learning Theory.
Algoritmy a struktury neuropočítačů ASN P4. Vícevrstvé sítě dopředné a Elmanovy MLNN s učením zpětného šíření chyby
Algoritmy a struktury neuropočítačů ASN P4 Vícevrstvé sítě dopředné a Elmanovy MLNN s učením zpětného šíření chyby Vrstevnatá struktura - vícevrstvé NN (Multilayer NN, MLNN) vstupní vrstva (input layer)
Popis obsahu a návod k používání mapové aplikace Stav pokrytí NGA v ČR
Popis obsahu a návod k používání mapové aplikace Stav pokrytí NGA v ČR 3.10.2019 1. Režimy prohlížení dat prostřednictvím aplikace Webová aplikace Stav pokrytí NGA v ČR umožňuje uživatelům přístup k datům
Redesignujete e-shop?! Nedělejte zbytečné chyby a vytvořte nový e-shop uživatelům přímo na míru. Jiří Komár -
Redesignujete e-shop?!! Nedělejte zbytečné chyby a vytvořte nový e-shop uživatelům přímo na míru. Jiří Komár - Proč se to někdy nepovede? Marketing Použitelnost a UX Upřímně se mi to nelibí. Původní shop
Rozpoznávání písmen. Jiří Šejnoha Rudolf Kadlec (c) 2005
Rozpoznávání písmen Jiří Šejnoha Rudolf Kadlec (c) 2005 Osnova Motivace Popis problému Povaha dat Neuronová síť Architektura Výsledky Zhodnocení a závěr Popis problému Jedná se o praktický problém, kdy
Algoritmy a struktury neuropočítačů ASN - P11
Aplikace UNS při rozpoznání obrazů Základní úloha segmentace obrazu rozdělení obrazu do několika významných oblastí klasifikační úloha, clusterová analýza target Metody Kohonenova metoda KSOM Kohonenova
Z znam workshopu k projektu QJ Program workshopu: 4. Diskuse. s metodice. H
Z znam workshopu k projektu QJ1220346 P 17. 12. 2014 v P V Praze P. Program workshopu: 1. P ( dostupnost) 2. P 3. U 4. Diskuse P P V VÚV TGM P j ) s metodice. H P dokumentace)bude VÚV TGM v.v.i., http://heis.vuv.cz/projekty/emisevoda
modrana: flexibilní navigační systém Martin Kolman http://www.modrana.org/openalt2014 modrana@gmail.com
modrana: flexibilní navigační systém Martin Kolman http://www.modrana.org/openalt2014 modrana@gmail.com 1 Nevýhody uzavřených navigací nemožnost modifikovat funkcionalitu co když výrobce přestane podporovat
Popis obsahu a návod k používání mapové aplikace Stav pokrytí NGA v ČR
Popis obsahu a návod k používání mapové aplikace Stav pokrytí NGA v ČR 24.1.2019 1. Režimy prohlížení dat prostřednictvím aplikace Webová aplikace Stav pokrytí NGA v ČR umožňuje uživatelům přístup k datům
1. Vlastnosti diskretních a číslicových metod zpracování signálů... 15
Úvodní poznámky... 11 1. Vlastnosti diskretních a číslicových metod zpracování signálů... 15 1.1 Základní pojmy... 15 1.2 Aplikační oblasti a etapy zpracování signálů... 17 1.3 Klasifikace diskretních
Strojové učení se zaměřením na vliv vstupních dat
Strojové učení se zaměřením na vliv vstupních dat Irina Perfilieva, Petr Hurtík, Marek Vajgl Centre of excellence IT4Innovations Division of the University of Ostrava Institute for Research and Applications
3. Vícevrstvé dopředné sítě
3. Vícevrstvé dopředné sítě! Jsou tvořeny jednou nebo více vrstvami neuronů (perceptronů). Výstup jedné vrstvy je přitom připojen na vstup následující vrstvy a signál se v pracovní fázi sítě šíří pouze
Algoritmus a implementace
Projekt MapAwareness Starcraft 2 je strategická hra od společnosti Blizzard Entertainment. Jedním z herních prvků je i minimapa, která zobrazuje zobrazuje clou herní mapu ve zmenšené dvourozměrné podobě
Elektronická technická dokumentace Bc. Lukáš Procházka
17, 18. hodina Elektronická technická dokumentace Bc. Lukáš Procházka Téma: závěrečná část dokumentu, dodatky a manuály 1) Závěrečná část dokumentu 2) Dodatky 3) Manuály a návody obsah dokumentu Závěrečná
Algoritmy a struktury neuropočítačů ASN - P10. Aplikace UNS v biomedicíně
Aplikace UNS v biomedicíně aplikace v medicíně postup při zpracování úloh Aplikace UNS v medicíně Důvod: nalezení exaktnějších, levnějších a snadnějších metod určování diagnóz pro lékaře nalezení šetrnějších
2D grafika. Jak pracuje grafik s 2D daty Fotografie Statické záběry Záběry s pohybem kamery PC animace. Počítačová grafika, 2D grafika 2
2D grafika Jak pracuje grafik s 2D daty Fotografie Statické záběry Záběry s pohybem kamery PC animace Počítačová grafika, 2D grafika 2 2D grafika PC pracuje s daným počtem pixelů s 3 (4) kanály barev (RGB
Trénování sítě pomocí učení s učitelem
Trénování sítě pomocí učení s učitelem! předpokládá se, že máme k dispozici trénovací množinu, tj. množinu P dvojic [vstup x p, požadovaný výstup u p ]! chceme nastavit váhy a prahy sítě tak, aby výstup
Obsah. Předmluva 13. O autorovi 15. Poděkování 16. O odborných korektorech 17. Úvod 19
Předmluva 13 O autorovi 15 Poděkování 16 O odborných korektorech 17 Úvod 19 Co kniha popisuje 19 Co budete potřebovat 20 Komu je kniha určena 20 Styly 21 Zpětná vazba od čtenářů 22 Errata 22 KAPITOLA 1
Popis obsahu a návod k používání mapové aplikace Stav pokrytí NGA v ČR
Popis obsahu a návod k používání mapové aplikace Stav pokrytí NGA v ČR 4.12.2018 1. Základní prohlížecí funkce mapy Webová aplikace Stav pokrytí NGA v ČR umožňuje uživatelům přístup k datům souběžně ve
ZÍSKÁVÁNÍ ZNALOSTÍ Z DATABÁZÍ
metodický list č. 1 Dobývání znalostí z databází Cílem tohoto tematického celku je vysvětlení základních pojmů z oblasti dobývání znalostí z databází i východisek dobývání znalostí z databází inspirovaných
Firmware řídící jednotky stejnosměrného generátoru
Firmware řídící jednotky stejnosměrného generátoru Zdeněk KOLKA Projekt FR-TI1/184 - Výzkum a vývoj systému řízení a regulace pozemního letištního zdroje Popis Řídicí jednotka GCU 400SG je elektronické
Hromadný zápis studentů
Hromadný zápis studentů Modul "Hromadný zápis studentů" slouží k hromadnému zápisu studentů do ročníků. Zapisovat lze pouze studenty zařazené do ročníků. 1. Spuštění modulu Hromadný zápis studentů 2. Popis
GIS. Cvičení 7. Interakční modelování v ArcGIS
GIS Cvičení 7. Interakční modelování v ArcGIS Interakční modelování Najděte vhodné místo pro založení nové lesní školky na zpracovaném mapovém listu ZM 10 24-32-05 1. Které podmínky musí být při p i tom
ezkouška požadavky na IT
ezkouška realizováno v rámci projektu podpora profesionalizace a kvality státní služby a státní správy s číslem CZ.03.4.74/0.0/0.0/15_019/0006173 požadavky na IT sekce pro státní službu ministerstvo vnitra
Urban Planner. Urban Planner Analytický nástroj pro modelování potenciálu území. Vývoj. Vstupní data - ÚAP
Urban Planner Analytický nástroj pro modelování potenciálu území RNDr. Jaroslav Burian, Ph.D. Ing. Martin Tejkal, Ph.D. Ing. Miroslava Stloukalová Urban Planner Model určený pro vyhodnocení územního potenciálu
GENEROVÁNÍ OBRAZU POMOCÍ KONVOLUČNÍCH NEURONOVÝCH SÍTÍ LEARNING TO GENERATE IMAGES WITH CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS
VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FAKULTA INFORMAČNÍCH TECHNOLOGIÍ ÚSTAV POČÍTAČOVÉ GRAFIKY A MULTIMÉDIÍ FACULTY OF INFORMATION TECHNOLOGY DEPARTMENT OF COMPUTER GRAPHICS AND
5. Umělé neuronové sítě. Neuronové sítě
Neuronové sítě Přesný algoritmus práce přírodních neuronových systémů není doposud znám. Přesto experimentální výsledky na modelech těchto systémů dávají dnes velmi slibné výsledky. Tyto systémy, včetně
Návod k obsluze výukové desky CPLD
Návod k obsluze výukové desky CPLD FEKT Brno 2008 Obsah 1 Úvod... 3 2 Popis desky... 4 2.1 Hodinový signál... 5 2.2 7- Segmentový displej... 5 2.3 LED zobrazení... 6 2.4 Přepínače... 6 2.5 PORT 1 - Externí
seca analytics Stručný návod k instalaci
seca analytics 5 Stručný návod 5 seca analytics Stručný návod k instalaci Stručný návod k instalaci Seřízení jednotlivého pracoviště T ento stručný návod Vám ukáže, jak můžete rychle a snadno uvést do
Nová áplikáce etesty Př í přává PC ž ádátele
Nová áplikáce etesty Př í přává PC ž ádátele Verze 0.6 Datum aktualizace 20. 12. 2014 Obsah 1 Příprava PC žadatele... 2 1.1 Splnění technických požadavků... 2 1.2 Prostředí PC pro žadatele... 2 1.3 Příprava
Ing. Petr Hájek, Ph.D. Podpora přednášky kurzu Aplikace umělé inteligence
APLIKACE UMĚLÉ INTELIGENCE Ing. Petr Hájek, Ph.D. Podpora přednášky kurzu Aplikace umělé inteligence Aplikace umělé inteligence - seminář ING. PETR HÁJEK, PH.D. ÚSTAV SYSTÉMOVÉHO INŽENÝRSTVÍ A INFORMATIKY
Jasové transformace. Karel Horák. Rozvrh přednášky:
1 / 23 Jasové transformace Karel Horák Rozvrh přednášky: 1. Úvod. 2. Histogram obrazu. 3. Globální jasová transformace. 4. Lokální jasová transformace. 5. Bodová jasová transformace. 2 / 23 Jasové transformace
Profilová část maturitní zkoušky 2013/2014
Střední průmyslová škola, Přerov, Havlíčkova 2 751 52 Přerov Profilová část maturitní zkoušky 2013/2014 TEMATICKÉ OKRUHY A HODNOTÍCÍ KRITÉRIA Studijní obor: 78-42-M/01 Technické lyceum Předmět: TECHNIKA
Rizikové procesy. 1. Spuštění modulu Rizikové procesy. 2. Popis prostředí a ovládacích prvků modulu Rizikové procesy
Rizikové procesy Modul slouží k evidenci rizik a zpracovávání mapy rizik za jednotlivé součásti a VUT. Přístupová práva k tomuto modulu mohou získat manažeři rizik a výbor pro řízení rizik. 1. Spuštění
Umělá inteligence pro zpracování obrazu a zvuku
Umělá inteligence pro zpracování obrazu a zvuku Jan Švec honzas@ntis.zcu.cz Kontakt: Jan Švec honzas@ntis.zcu.cz jan.svec@speechtech.cz www.linkedin.com/in/jansvec Katedra kybernetiky ZČU v Plzni Katedra
A1 Marketingové minimum pro posílení výchovy k podnikavosti (8h)
A1 Marketingové minimum pro posílení výchovy k podnikavosti (8h) 2.1 Základy marketingové strategie (2,5h) Učitelé se seznámí se základní marketingovou terminologií a s možnými cestami rozvoje firmy. V
ZEMĚMĚŘICKÝ ÚŘAD. Výzkum a vývoj programového aparátu pro generalizaci státního mapového díla. Ing. Přemysl JINDRÁK
ZEMĚMĚŘICKÝ ÚŘAD Výzkum a vývoj programového aparátu pro generalizaci státního mapového díla Představení projektu Technologická Agentura ČR Praha, 31. 7. 2018 Ing. Přemysl JINDRÁK Základní vymezení Projekt
Návod k použití aplikace Reliview
Návod k použití aplikace Reliview 1. Představení funkcí aplikace Tato aplikace je určena k připojení mobilních telefonů Android a Iphone na kamery a rekordéry Relicam. 1. Zajišťuje příjem obrazu z kamer
Otevřená platforma VMS systému od firmy AxxonSoft
w w w. a x x o n n e x t. c o m Vy z k o u š e j t e N E X T NEXT úroveň výkonnosti, str. 2 NEXT úroveň spolehlivosti, str. 3 NEXT úroveň použitelnosti, str. 7 NEXT úroveň funkčnosti, str. 9 NEXT úroveň
Neuronové sítě Ladislav Horký Karel Břinda
Neuronové sítě Ladislav Horký Karel Břinda Obsah Úvod, historie Modely neuronu, aktivační funkce Topologie sítí Principy učení Konkrétní typy sítí s ukázkami v prostředí Wolfram Mathematica Praktické aplikace
Profilová část maturitní zkoušky 2017/2018
Střední průmyslová škola, Přerov, Havlíčkova 2 751 52 Přerov Profilová část maturitní zkoušky 2017/2018 TEMATICKÉ OKRUHY A HODNOTÍCÍ KRITÉRIA Studijní obor: 78-42-M/01 Technické lyceum Předmět: TECHNIKA
Kybernetika a umělá inteligence, cvičení 10/11
Kybernetika a umělá inteligence, cvičení 10/11 Program 1. seminární cvičení: základní typy klasifikátorů a jejich princip 2. počítačové cvičení: procvičení na problému rozpoznávání číslic... body za aktivitu
Fiala P., Karhan P., Ptáček J. Oddělení lékařské fyziky a radiační ochrany Fakultní nemocnice Olomouc
Neuronové sítě a možnosti jejich využití Fiala P., Karhan P., Ptáček J. Oddělení lékařské fyziky a radiační ochrany Fakultní nemocnice Olomouc 1. Biologický neuron Osnova 2. Neuronové sítě Umělý neuron
Obsah: 1. Úvod Architektura Instalace Hardwarové požadavky Softwarové požadavky Data...
Obsah: 1. Úvod... 2 2. Architektura... 3 3. Instalace... 5 3.1. Hardwarové požadavky... 5 3.2. Softwarové požadavky... 5 4. Demonstrační příklad... 6 5. Data... 7 5.1. Vstup/Výstup... 7 5.2. Konfigurace...
Operace s obrazem II
Operace s obrazem II Biofyzikální ústav Lékařské fakulty Masarykovy univerzity Brno prezentace je součástí projektu FRVŠ č.2487/2011 Osnova Matematická morfologie Segmentace obrazu Klasifikace objektů
Uživatelský manuál mobilní aplikace My Connected Car
Zákaznická linka: +420 840 181 181 Uživatelský manuál mobilní aplikace My Connected Car Datum: 1.11.2015 Verze: 1.00 1. OBSAH 1. OBSAH...2 2. APLIKACE MY CONNECTED CAR...3 3. OVLÁDÁNÍ APLIKACE...4 3.1
Technická dokumentace Bc. Lukáš Procházka
Technická dokumentace Bc. Lukáš Procházka Téma: závěrečná část dokumentu, dodatky a manuály 1) Závěrečná část dokumentu 2) Dodatky 3) Manuály a návody obsah dokumentu Závěrečná část dokumentu Závěrečná
CASE. Jaroslav Žáček
CASE Jaroslav Žáček jaroslav.zacek@osu.cz http://www1.osu.cz/~zacek/ Co znamená CASE? Definice dle SEI A CASE tool is a computer-based product aimed at supporting one or more software engineering activities
Analýza dat v GIS. Dotazy na databáze. Překrytí Overlay Mapová algebra Vzdálenostní funkce. Funkce souvislosti Interpolační funkce Topografické funkce
Analýza dat v GIS Dotazy na databáze Prostorové Atributové Překrytí Overlay Mapová algebra Vzdálenostní funkce Euklidovské vzdálenosti Oceněné vzdálenosti Funkce souvislosti Interpolační funkce Topografické
SEZNÁMENÍ S PRACOVNÍ PLOCHOU
OBSAH ZAČÍNÁME O Oficiálním výukovém kurzu.................................. 11 Co nového přináší toto vydání................................. 11 Co je ve verzi Photoshop Extended navíc.......................
F A,B = Vektory baze vyjádřete jako aritmetické vektory souřadnic vzhledem
Přezdívka: Jméno a příjmení: výsledek 11 8 18 4 1 4 1 1 1 9 4 4 4 Určete které z vektorů B v 1 = 1 B v = 6 leží v oboru hodnot lineárního zobrazení zadaného maticí 1 1 1 5 1 15 1 6 5 Ten, který leží, můžete
MIKROPROCESOROVÁ TECHNIKA 9 Událostní systém 9.1 Události Síť ERN Časování událostí Filtrace
Bohumil BRTNÍK, David MATOUŠEK MIKROPROCESOROVÁ TECHNIKA Praha 2011 Tato monografie byla vypracována a publikována s podporou Rozvojového projektu VŠPJ na rok 2011. Bohumil Brtník, David Matoušek Mikroprocesorová
Umělé neuronové sítě
Umělé neuronové sítě 17. 3. 2018 5-1 Model umělého neuronu y výstup neuronu u vnitřní potenciál neuronu w i váhy neuronu x i vstupy neuronu Θ práh neuronu f neuronová aktivační funkce 5-2 Neuronové aktivační
Neuronové sítě (11. přednáška)
Neuronové sítě (11. přednáška) Machine Learning Naučit stroje se učit O co jde? Máme model výpočtu (t.j. výpočetní postup jednoznačně daný vstupy a nějakými parametry), chceme najít vhodné nastavení parametrů,
Abychom obdrželi všechna data za téměř konstantních podmínek, schopných opakování:
1.0 Vědecké přístupy a získávání dat Měření probíhalo v reálném čase ve snaze získat nejrelevantnější a pravdivá data impulzivní dynamické síly. Bylo rozhodnuto, že tato data budou zachycována přímo z
ERP informační systém
Vážení zákazníci, připravili jsem pro vás nový modul Zakázka, který Vám přináší nový vzhled a nové možnosti. Pro snadnější přechod na novou verzi zůstává ve WAK INTRA souběžně i stávající modul zakázek.
Obsah přednášky Jaká asi bude chyba modelu na nových datech?
Obsah přednášky Jaká asi bude chyba modelu na nových datech? Chyba modelu Bootstrap Cross Validation Vapnik-Chervonenkisova dimenze 2 Chyba skutečná a trénovací Máme 30 záznamů, rozhodli jsme se na jejich
Dobrý SHOP Popis produktu a jeho rozšíření
Dobrý SHOP Popis produktu a jeho rozšíření 501M012.N01 11/11/2011 www.dlaex.cz info@dlaex.cz OBSAH 1 Úvod...3 2 Účel produktu...3 3 Vlastnosti produktu...3 3.1 Koncepce...3 3.2 Základní y...3 3.3 Doplňkové
Integrovaná střední škola, Sokolnice 496
Název projektu: Moderní škola Registrační číslo: CZ.1.07/1.5.00/34.0467 Integrovaná střední škola, Sokolnice 496 Název klíčové aktivity: III/2 - Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Kód výstupu:
[ 1 ] Seminář Centrální úložiště elektronických receptů, Praha, Státní ústav kontrolu léčiv
[ 1 ] Státní ústav pro kontrolu léčiv [ 2 ] Seminář č. 19 Setkání SUKL s dodavateli IS pro lékárny Roman Slowioczek Devoteam s.r.o. Setkání SUKL s dodavateli IS pro lékárny Program [ 3 ] Představení projektového
Semestrální práce KIV/PC
Semestrální práce KIV/PC Václav Löffelmann 2014-12-31 1 Zadání Naprogramujte v ANSI C přenositelnou konzolovou aplikaci, která jako vstup obdrží soubor obsahující obrázek ručně psané číslice a soubor s
Geografické Informační Systémy 2007/ Kačmařík Vojtěch
Geografické Informační Systémy 2007/2008 - Kačmařík Vojtěch Obsah Obecné informace Dostupné služby (Available services) Rich Internet Application Webové služby (Web services) Navteq Porovnání s konkurencí
VERZOVACÍ CYKLUS TEAF
VERZE DOKUMENTU 1.00 TESCO SW a.s. tř. Kosmonautů 1288/1, 779 00 Olomouc web: www.tescosw.cz e-mail: tescosw@tescosw.cz tel.: (+420) 587 333 333 datová schránka: 28xgm7e Obsah Verzovací cyklus TEAF...
České vysoké učení technické v Praze. Fakulta Elektrotechniky XD39NUR. Semestrální práce. Ovládání videokonferencí pomocí mobilního telefonu
České vysoké učení technické v Praze Fakulta Elektrotechniky XD39NUR Semestrální práce Ovládání videokonferencí pomocí mobilního telefonu Ondřej Procházka 2013 / 2014 Obsah 1. Deliverable D4... 3 1.1.
Obsah: 1. Úvod Architektura Instalace Hardwarové požadavky Softwarové požadavky Data...
Obsah: 1. Úvod... 2 2. Architektura... 3 3. Instalace... 5 3.1. Hardwarové požadavky... 5 3.2. Softwarové požadavky... 5 4. Data... 6 4.1. Vstup/Výstup... 6 4.2. Konfigurace... 8 4.3. Omezení... 9 5. Multi-Layer
Zpětnovazební učení Michaela Walterová Jednoocí slepým,
Zpětnovazební učení Michaela Walterová Jednoocí slepým, 17. 4. 2019 V minulých dílech jste viděli Tři paradigmata strojového učení: 1) Učení s učitelem (supervised learning) Trénovací data: vstup a požadovaný
Adobe Photoshop 18. Ukládání dokumentu formáty
Adobe Photoshop 18. Ukládání dokumentu formáty www.isspolygr.cz Vytvořila: Bc. Blažena Kondelíková Vytvořila dne: 20. 11. 2012 Strana: 1/5 Škola Ročník 4. ročník (SOŠ, SOU) Název projektu Interaktivní
DTP - VC a BM grafika
Selekce (výběry) - vymezená plocha (lze nastavit prolnutí okrajů) Maska znepřístupní část plochy (lze i různou intenzitou) Selekce (výběry) - vymezená plocha (lze nastavit prolnutí okrajů) Maska znepřístupní
Měření vlastností datového kanálu
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE Fakulta elektrotechnická ÚLOHA E Měření vlastností datového kanálu Vypracoval: V rámci předmětu: Jan HLÍDEK Základy datové komunikace (X32ZDK) Měřeno: 14. 4. 2008 Cvičení:
Bitmapová grafika: Vrstvy - interakce (režimy prolnutí)
VY_32_INOVACE_PG3108 ; Mgr. Pavel Hauer ; 5/2012; 1.ročník; bitmapová grafika, Počítačová grafika; názorná pomůcka pro výuku, opakování, doplnění látky Bitmapová grafika: Vrstvy - interakce (režimy prolnutí)
VYUŽITÍ FUZZY MODELŮ PŘI HODNOCENÍ OBTÍŽNOSTI CYKLOTRAS
VYUŽITÍ FUZZY MODELŮ PŘI HODNOCENÍ OBTÍŽNOSTI CYKLOTRAS ArcGIS ModelBuilder, Python Pavel Kolisko Cíle motivace zastaralost, neúplnost a nepřesnost dat obtížnosti cyklotras na portálu cykloturistiky JMK
PALSTAT s.r.o. systémy řízení jakosti PALSTAT CAQ verze. 3.00.01.16 Výstupní kontrola 07.1/2009. 1 Obsah
1 Obsah 1 Obsah... 1 2 Úvod... 2 2.1 Výhody... 2 2.2 Základní ovládání... 2 3 Menu... 3 3.1 Menu Soubor... 3 3.1.1 Menu Soubor/Filtr... 3 3.1.2 Menu Soubor/Tisk vybraného záznamu... 3 3.1.3 Menu Soubor/Tisk
Allegro framework. Podstatné vlastnosti. Allegro Business Solution Framework
Allegro framework Všechny Allegro produkty jsou postaveny na společné vývojové platformě Allegro Framework. Jedná se o programové a uživatelské rozhraní, které jsme vytvořili s cílem získat společnou webovou
Mapový server Marushka. Technický profil
Technický profil Úvodní informace Mapový aplikační server Marushka představuje novou generaci prostředků pro publikaci a využívání dat GIS v prostředí Internetu a intranetu. Je postaven na komponentové
VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY. Fakulta informačních technologií Faculty of Information Technology
VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY Fakulta informačních technologií Faculty of Information Technology BAKALÁŘSKÁ PRÁCE BACHELOR S THESIS Brno, 2016 David Hlavoň VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ
HISTORIC KIDS & TEENS MODERN NATURE ORNAMENT PAVON RETRO XXL MODERN 01 MODERN 02 MODERN 03
01 02 03 Skutečná velikost raportu je cca. 30 x 20 cm. Raport může být opakován po celé ploše látky, Změna barevnosti nebo modifikace vzoru dle přání 04 05 06 Skutečná velikost raportu je cca. 30 x 20
Souhrnné výsledky za školu
XYZ třída počet žáků percentil skupinový percentil (G4) čistá úspěšnost skóre směrodatná odchylka skóre x geometrie funkce algebra třída počet žáků percentil skupinový percentil (G4) čistá úspěšnost skóre
HISTORIC KIDS & TEENS MODERN NATURE ORNAMENT PAVON RETRO XXL NATURE 01 NATURE 02 NATURE 03
01 02 03 Skutečná velikost raportu je cca. 30 x 20 cm. Raport může být opakován po celé ploše látky, Změna barevnosti nebo modifikace vzoru dle přání 04 05 06 Skutečná velikost raportu je cca. 30 x 20
Vstupně výstupní moduly. 13.přednáška
Vstupně výstupní moduly 13.přednáška Vstupně-výstupn výstupní modul (I/O modul) Přídavná zařízení sloužící ke vstupu a výstupu dat nebo k uchovávání a archivaci dat Nejsou připojována ke sběrnici přímo,
5. Umělé neuronové sítě. neuronové sítě. Umělé Ondřej Valenta, Václav Matoušek. 5-1 Umělá inteligence a rozpoznávání, LS 2015
Umělé neuronové sítě 5. 4. 205 _ 5- Model umělého neuronu y výstup neuronu u vnitřní potenciál neuronu w i váhy neuronu x i vstupy neuronu Θ práh neuronu f neuronová aktivační funkce _ 5-2 Neuronové aktivační
Princip funkce počítače
Princip funkce počítače Princip funkce počítače prvotní úlohou počítačů bylo zrychlit provádění matematických výpočtů první počítače kopírovaly obvyklý postup manuálního provádění výpočtů pokyny pro zpracování
InD PS PDF. Vytvoření korektního InD dokumentu
1. kontakt se zákazníkem Vytvoření korektního InD dokumentu 2. formát výsledného dokumentu čistý formát (ČF) 3. počet kusů náklad 4. potiskovaný materiál bod 2. až 4. volba tiskové techniky (TT) + barevnost
1/1 ČESKÁ ZEMĚDĚLSKÁ UNIVERZITA V PRAZE PROVOZNĚ EKONOMICKÁ FAKULTA PŘIJÍMACÍ ŘÍZENÍ 2017/2018
ČESKÁ ZEMĚDĚLSKÁ UNIVERZITA V PRAZE PROVOZNĚ EKONOMICKÁ FAKULTA PŘIJÍMACÍ ŘÍZENÍ 2017/2018 Informační technologie 1 - Doporučená doba zpracování: 40 minut 1) Termín DCL v relačně databázové technologii
DAKART. Požadavky na systém a Zjednodušený instalační postup. (do verze )
DAKART Požadavky na systém a Zjednodušený instalační postup (do verze 4.0.23) 1. Obsah 1. Obsah...2 2. Požadavky na HW a SW...3 2.1 Požadavky na systém...3 2.2 Hardwarové konfigurace...3 3. Zjednodušený
Filter online threats off your network
Filter online threats off your network Cloud DNS resolver Pět minut - změna konfigurace DNS resolverů Bez nutnosti jakékoliv instalace ve vlastní infrastruktuře On-premise DNS resolver Maximálně jednotky
Studentská tvůrčí a odborná činnost STOČ 2017
Studentská tvůrčí a odborná činnost STOČ 2017 Detekce a analýza pohybu osob založená na analýze obrazu Bc. Robin Antonič Mendelova univerzita v Brně, Zemědělská 1 20. dubna 2017 FAI UTB ve Zlíně Klíčová
Vývoj SW pro mobilní zařízení s ios. Petr Hruška, Skymia s.r.o. Teorie a praxe IP telefonie, 6.12.2012
Vývoj SW pro mobilní zařízení s ios Petr Hruška, Skymia s.r.o. Teorie a praxe IP telefonie, 6.12.2012 Perspektiva 3 roky zkušeností s vývojem aplikací pro ios 1 rok vývoj pro Android desítky aplikací Obsah
Ing. Jan Buriánek. Katedra softwarového inženýrství Fakulta informačních technologií České vysoké učení technické v Praze Jan Buriánek, 2010
Ing. Jan Buriánek (ČVUT FIT) Reprezentace bodu a zobrazení BI-MGA, 2010, Přednáška 2 1/33 Ing. Jan Buriánek Katedra softwarového inženýrství Fakulta informačních technologií České vysoké učení technické
Úloha - rozpoznávání číslic
Úloha - rozpoznávání číslic Vojtěch Franc, Tomáš Pajdla a Tomáš Svoboda http://cmp.felk.cvut.cz 27. listopadu 26 Abstrakt Podpůrný text pro cvičení předmětu X33KUI. Vysvětluje tři způsoby rozpoznávání
Neuronové sítě AIL002. Iveta Mrázová 1 František Mráz 2. Neuronové sítě. 1 Katedra softwarového inženýrství. 2 Kabinet software a výuky informatiky
Neuronové sítě AIL002 Iveta Mrázová 1 František Mráz 2 1 Katedra softwarového inženýrství 2 Kabinet software a výuky informatiky Do LATEXu přepsal: Tomáš Caithaml Učení s učitelem Rozpoznávání Použití:
Učící se klasifikátory obrazu v průmyslu
Učící se klasifikátory obrazu v průmyslu FCC průmyslové systémy s.r.o. FCC průmyslové systémy je technicko obchodní společností, působící v oblasti průmyslové automatizace. Tvoří ji dvě základní divize:
Praktické úlohy- 2.oblast zaměření
Praktické úlohy- 2.oblast zaměření Realizace praktických úloh zaměřených na dovednosti v oblastech: Měření specializovanými přístroji, jejich obsluha a parametrizace; Diagnostika a specifikace závad, měření
Edu-learning pro školy
Edu-learning pro školy ONLINE VARIANTA Příručka pro instalaci a správu EDU 2000 s.r.o. Počítačové vzdělávání a testování Oldřichova 49 128 00 Praha 2 www.edu2000.cz info@edu2000.cz www.edu-learning.cz
Mapové služby portálu veřejné správy České republiky a IRZ. Průvodce po mapové aplikaci
Mapové služby portálu veřejné správy České republiky a IRZ Ministerstvo životního prostředí má zákonnou povinnost zveřejňovat údaje ohlašované do integrovaného registru znečišťování do 30. září běžného
K O S Y S. E k o n o m i c k ý s y s t é m. Uživatelská příručka DEMOVERZE, STARTVERZE
1 K O S Y S E k o n o m i c k ý s y s t é m Uživatelská příručka DEMOVERZE, STARTVERZE Verze 15.0 Leden 2005 KSoft je registrovaná ochranná známka ÚPVČR 069822 178822, KOSYS je registrovaná ochranná známka
ZÍSKÁVÁNÍ ZNALOSTÍ Z DATABÁZÍ
Metodický list č. 1 Dobývání znalostí z databází Cílem tohoto tematického celku je vysvětlení základních pojmů z oblasti dobývání znalostí z databází i východisek dobývání znalostí z databází inspirovaných
TÉMATICKÝ OKRUH Softwarové inženýrství
TÉMATICKÝ OKRUH Softwarové inženýrství Číslo otázky : 24. Otázka : Implementační fáze. Postupy při specifikaci organizace softwarových komponent pomocí UML. Mapování modelů na struktury programovacího