Výsledky vyhledávání
- 1.0585883 - ASÚ 2025 RIV SK eng J - Článek v odborném periodiku
Parimucha, Š. - Gajdoš, Pavol - Markus, Y. - Kudak, V.
Deep-learning classification of eclipsing binaries.
Contributions of the Astronomical Observatory Skalnaté Pleso. Roč. 54, č. 2 (2024), s. 167-170. ISSN 1335-1842. E-ISSN 1336-0337
Institucionální podpora: RVO:67985815
Klíčová slova: binaries stars * eclipsing * deep-learning
Obor OECD: Astronomy (including astrophysics,space science)
Impakt faktor: 0.5, rok: 2022
Způsob publikování: Open access
Trvalý link: https://hdl.handle.net/11104/0353524Název souboru Staženo Velikost Komentář Verze Přístup 585883.pdf 0 245.4 KB Vydavatelský postprint povolen - 2.0585367 - ÚSMH 2025 RIV GB eng J - Článek v odborném periodiku
Košek, F. - Dudák, J. - Tymlová, V. - Žemlička, J. - Řimnáčová, Daniela - Jehlička, J.
Evaluation of pore-fracture microstructure of gypsum rock fragments using micro-CT.
Micron. Roč. 181, JUNE (2024), č. článku 103633. ISSN 0968-4328. E-ISSN 1878-4291
Institucionální podpora: RVO:67985891
Klíčová slova: micro-CT * gypsum * weathering * segmentation * deep learning
Obor OECD: Bioproducts (products that are manufactured using biological material as feedstock) biomaterials, bioplastics, biofuels, bioderived bulk and fine chemicals, bio-derived novel materials
Impakt faktor: 2.4, rok: 2022
Způsob publikování: Omezený přístup
https://doi.org/10.1016/j.micron.2024.103633
Trvalý link: https://hdl.handle.net/11104/0353805 - 3.0583382 - ÚFP 2024 RIV US eng J - Článek v odborném periodiku
Chalupský, J. - Vozda, V. - Hering, J. - Kybic, J. - Burian, Tomáš - Dziarzhytski, S. - Frantálová, K. - Hájková, V. - Jelínek, Šimon - Juha, L. - Keitel, B. - Kuglerová, M. - Kuhlmann, M. - Petryshak, B. - Ruiz-Lopez, M. - Vyšín, L. - Wodzinski, T. - Plönjes, E.
Deep learning for laser beam imprinting.
Optics Express. Roč. 31, č. 12 (2023), s. 19703-19721. ISSN 1094-4087
Grant CEP: GA ČR(CZ) GA20-08452S
GRANT EU: European Commission(XE) 654148 - LASERLAB-EUROPE
Institucionální podpora: RVO:61389021
Klíčová slova: deep learning * laser beam imprinting * X-ray
Obor OECD: Optics (including laser optics and quantum optics)
Impakt faktor: 3.8, rok: 2022
Způsob publikování: Open access
https://opg.optica.org/oe/fulltext.cfm?uri=oe-31-12-19703&id=531063
Trvalý link: https://hdl.handle.net/11104/0351354 - 4.0583012 - ÚPT 2024 RIV US eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Koščová, Zuzana - Smíšek, Radovan - Nejedlý, Petr - Halámek, Josef - Jurák, Pavel - Leinveber, P. - Čurila, K. - Plešinger, Filip
Ultra-High Frequency ECG Deep-Learning Beat Detector Delivering QRS Onsets and Offsets.
2022 Computing in Cardiology (CinC). New York: IEEE, 2022, 2022-eptember (2022), č. článku 230. ISBN 979-8-3503-0097-0. ISSN 2325-8861. E-ISSN 2325-887X.
[Computing in Cardiology 2022 /49./. Tampere (FI), 04.09.2022-07.09.2022]
Institucionální podpora: RVO:68081731
Klíčová slova: QRS duration * ultra-high-frequency ECG * deep learning
Obor OECD: Medical engineering
https://ieeexplore.ieee.org/document/10081715 https://www.cinc.org/archives/2022/pdf/CinC2022-230.pdf
Trvalý link: https://hdl.handle.net/11104/0351424 - 5.0583010 - ÚPT 2024 RIV US eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Nejedlý, Petr - Pavlus, Ján - Smíšek, Radovan - Vargová, Enikö - Koščová, Zuzana - Viščor, Ivo - Jurák, Pavel - Plešinger, Filip
Utilization of Deep Learning and Expert Feature Classifier for Detection of Heart Murmurs.
2022 Computing in Cardiology (CinC). New York: IEEE, 2022, 2022-eptember (2022), č. článku 041. ISBN 979-8-3503-0097-0. ISSN 2325-8861. E-ISSN 2325-887X.
[Computing in Cardiology 2022 /49./. Tampere (FI), 04.09.2022-07.09.2022]
Grant CEP: GA TA ČR(CZ) FW01010305
Institucionální podpora: RVO:68081731
Klíčová slova: heart murmurs * deep learning * classification
Obor OECD: Medical engineering
https://ieeexplore.ieee.org/document/10081763 https://www.cinc.org/archives/2022/pdf/CinC2022-041.pdf
Trvalý link: https://hdl.handle.net/11104/0351652 - 6.0582514 - ÚPT 2024 RIV US eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Pavlus, Ján - Pijáčková, Kristýna - Koščová, Zuzana - Smíšek, Radovan - Viščor, Ivo - Trávníček, Vojtěch - Nejedlý, Petr - Plešinger, Filip
Using Embedding Extractor and Transformer Encoder for Predicting Neurological Recovery from Coma After Cardiac Arrest.
2023 Computing in Cardiology (CinC). New York: IEEE, 2023. ISBN 979-8-3503-8252-5. ISSN 2325-8861. E-ISSN 2325-887X.
[Computing in Cardiology 2023 /50./. Atlanta (US), 01.10.2023-04.10.2023]
Grant CEP: GA TA ČR(CZ) FW06010766
Institucionální podpora: RVO:68081731
Klíčová slova: Deep learning * Pipelines * Cardiac arrest * Medical services * Predictive models * Electrocardiography * Brain modeling
Obor OECD: Medical engineering
https://www.cinc.org/archives/2023/pdf/CinC2023-054.pdf https://ieeexplore.ieee.org/document/10364171
Trvalý link: https://hdl.handle.net/11104/0350908 - 7.0581983 - ÚFM 2025 RIV GB eng J - Článek v odborném periodiku
Govind, K. - Oliveros, D. - Dlouhý, Antonín - Legros, M. - Sandfeld, S.
Deep learning of crystalline defects from TEM images: a solution for the problem of 'never enough training data'.
MACHINE LEARNING-SCIENCE AND TECHNOLOGY. Roč. 5, č. 1 (2024), č. článku 015006. E-ISSN 2632-2153
Institucionální podpora: RVO:68081723
Klíčová slova: situ * insights * deep learning * synthetic training data * segmentation * data mining * transmission electron microscopy * dislocation * crystal defect
Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Způsob publikování: Open access
https://iopscience.iop.org/article/10.1088/2632-2153/ad1a4e
Trvalý link: https://hdl.handle.net/11104/0350122 - 8.0578865 - ÚTIA 2024 RIV LT eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Flusser, Jan
Visual Object Recognition - Traditional Methods Along with Deep Learning Approaches.
14th Conference of Data Analysis Methods for Software Systems (DAMSS23). Vilnius: Vilnius University Press, 2023 - (Bernatavičienė, J.), s. 23-23. Vilnius University Proceedings, vol. 39. E-ISSN 2669-0233.
[Conference on DATA ANALYSIS METHODS for Software Systems 2023 /14./. Druskininkai (LT), 30.11.2023-02.12.2023]
Grant CEP: GA ČR GA21-03921S
Institucionální podpora: RVO:67985556
Klíčová slova: Visual Object Recognition * Deep Learning Approaches * continuous analysis of the visual field
Obor OECD: Computer hardware and architecture
http://library.utia.cas.cz/separaty/2023/ZOI/flusser-0578865.docx
Trvalý link: https://hdl.handle.net/11104/0347795 - 9.0578544 - ÚTIA 2024 RIV AT eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Kotera, Jan - Wödlinger, M. - Keglevic, M.
Learned Lossy Image Compression for Volumetric Medical Data.
Proceedings of the 26th Computer Vision Winter Workshop (CVWW 2023). https://ceur-ws.org: CEUR-WS, 2023. E-ISSN 1613-0073.
[Computer Vision Winter Workshop (CVWW 2023). Krems a.d. Donau (AT), 15.02.2023-17.02.2023]
Institucionální podpora: RVO:67985556
Klíčová slova: Learned Image Compression * Deep Learning * Medical Image Data
Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
http://library.utia.cas.cz/separaty/2023/ZOI/kotera-0578544.pdf
Trvalý link: https://hdl.handle.net/11104/0347651 - 10.0577393 - ÚPT 2024 RIV US eng J - Článek v odborném periodiku
Pijáčková, Kristýna - Nejedlý, Petr - Křemen, V. - Plešinger, Filip - Mívalt, F. - Lepková, K. - Pail, Martin - Jurák, Pavel - Worrell, G. A. - Brázdil, M. - Klimeš, Petr
Genetic algorithm designed for optimization of neural network architectures for intracranial EEG recordings analysis.
Journal of Neural Engineering. Roč. 20, č. 3 (2023), č. článku 036034. ISSN 1741-2560. E-ISSN 1741-2552
Grant CEP: GA MZd(CZ) NU22-08-00278; GA ČR(CZ) GA22-28784S; GA MŠMT(CZ) LX22NPO5107
Institucionální podpora: RVO:68081731
Klíčová slova: intracranial EEG * genetic algorithms * optimization * neural network * deep learning
Obor OECD: Neurosciences (including psychophysiology
Impakt faktor: 4, rok: 2022
Způsob publikování: Open access
https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1741-2552/acdc54
Trvalý link: https://hdl.handle.net/11104/0348045