Poslední příspěvky

Zobrazují se záznamy 1-10 z 11389

  • Study of physical and chemical properties of tin dioxide-based systems 

    Výsledek obhajoby: OBHÁJENO
    Leiko, Oleksandr (Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, 2022)
    Datum obhajoby: 28. 6. 2022
    Title: Study of physical and chemical properties of tin dioxide-based systems Author: Oleksandr Leiko Department: Department of Surface and Plasma Science Supervisor: doc. RNDr. Karel Mašek, Dr. Abstract: In the presented ...
  • A Spatiotemporal Graph Neural Network for Early Cancer Detection via Cytokine Signaling Dynamics 

    Výsledek obhajoby: OBHÁJENO
    Goldwein, Robert (Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, 2025)
    Datum obhajoby: 9. 6. 2025
    Title: A Spatiotemporal Graph Neural Network for Early Cancer Detection via Cytokine Signaling Dynamics Author: Robert Goldwein Department: Department of Theoretical Computer Science and Mathematical Logic Supervisor of ...
  • Machine learning methods use to extract domain control knowledge in planning problems 

    Výsledek obhajoby: OBHÁJENO
    Kotal, Jiří (Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, 2025)
    Datum obhajoby: 9. 6. 2025
    Domain Control Knowledge (DCK) could significantly improve planning efficiency of general planners. Automatic creation of such knowledge with computers could be very helpful. In this thesis, two machine learning techniques ...
  • Scalable and Interpretable Conjugate Gradient Techniques 

    Výsledek obhajoby: OBHÁJENO
    Miháľ, Filip (Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, 2025)
    Datum obhajoby: 9. 6. 2025
    The widespread use of neural networks and their increasing complexity necessitate effective training algorithms to optimize their performance. While second-order methods like Scaled Conjugate Gradient (SCG) offer potential ...
  • Parameter-efficient unlearning of sensitive data in Large Language Models 

    Výsledek obhajoby: OBHÁJENO
    Bronec, Jan (Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, 2025)
    Datum obhajoby: 9. 6. 2025
    Large language models show remarkable performance in many natural language pro- cessing tasks. However, their pre-training on web-scraped data raises ethical concerns and potentially legal issues. Due to their ability to ...
  • Predicting the Popularity of Social Network Posts 

    Výsledek obhajoby: OBHÁJENO
    Malaireu, Marianna (Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, 2025)
    Datum obhajoby: 9. 6. 2025
  • Segmentation of fuel rod end plugs 

    Výsledek obhajoby: OBHÁJENO
    Bláha, Vojtěch (Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, 2025)
    Datum obhajoby: 9. 6. 2025
    We present deep learning models for the automatic analysis of nuclear fuel assembly inspection images. The main task is measurement of relative rod height in milimeters. For this purpose we suggest segmentation of rod ...
  • Development of Software for Defect Measurement on Threaded Inserts 

    Výsledek obhajoby: OBHÁJENO
    Celý dokument nebo jeho části jsou nepřístupné do 09. 06. 2026
    Bláha, František (Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, 2025)
    Datum obhajoby: 9. 6. 2025
    This thesis addresses the development of a software pipeline for defect inspection of threaded inserts from video scans. The pipeline has two main components: the One Image Overview (OIO) generation and Depth Map (DM) ...
  • Construction of phase diagrams of spin models using unsupervised machine learning 

    Výsledek obhajoby: OBHÁJENO
    Archemashvili, Elguja (Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, 2025)
    Datum obhajoby: 9. 6. 2025
  • Improved graph pruning for multi-agent pathfinding using heuristics 

    Výsledek obhajoby: OBHÁJENO
    Husár, Matej (Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, 2025)
    Datum obhajoby: 9. 6. 2025
    In this work, we focus on improving the solution finding process of the multi-agent pathfinding (MAPF) problem by extending graph-pruning techniques through heuristic- based selection of ground vertices, which they rely ...

© 2025 Univerzita Karlova, Ústřední knihovna, Ovocný trh 560/5, 116 36 Praha 1; email: admin-repozitar [at] cuni.cz

Za dodržení všech ustanovení autorského zákona jsou zodpovědné jednotlivé složky Univerzity Karlovy. / Each constituent part of Charles University is responsible for adherence to all provisions of the copyright law.

Upozornění / Notice: Získané informace nemohou být použity k výdělečným účelům nebo vydávány za studijní, vědeckou nebo jinou tvůrčí činnost jiné osoby než autora. / Any retrieved information shall not be used for any commercial purposes or claimed as results of studying, scientific or any other creative activities of any person other than the author.

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Theme by 
@mire NV