Výsledky vyhledávání
- 1.0583382 - 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 - 2.0583012 - 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 - 3.0583010 - 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 - 4.0582514 - 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 - 5.0581983 - 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 - 6.0578865 - 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 - 7.0578544 - 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 - 8.0577393 - 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 - 9.0576534 - ÚOCHB 2024 RIV US eng J - Článek v odborném periodiku
Kouba, P. - Kohout, P. - Haddadi, F. - Bushuiev, A. - Samusevich, Raman - Sedlář, J. - Damborský, J. - Pluskal, Tomáš - Sivič, J. - Mazurenko, S.
Machine Learning-Guided Protein Engineering.
ACS Catalysis. Roč. 13, č. 21 (2023), s. 13863-13895. ISSN 2155-5435. E-ISSN 2155-5435
Grant CEP: GA ČR(CZ) GM21-11563M; GA MŠMT(CZ) LM2023055; GA MŠMT LX22NPO5102
GRANT EU: European Commission(XE) 891397 - KavaTarget
Výzkumná infrastruktura: RECETOX RI II - 90269
Institucionální podpora: RVO:61388963
Klíčová slova: activity * artificial intelligence * biocatalysis * deep learning * protein design
Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Impakt faktor: 12.9, rok: 2022
Způsob publikování: Open access
https://doi.org/10.1021/acscatal.3c02743
Trvalý link: https://hdl.handle.net/11104/0346095Název souboru Staženo Velikost Komentář Verze Přístup 10.1021acscatal.3c02743.pdf 1 3.1 MB Vydavatelský postprint povolen - 10.0575968 - ÚFA 2024 RIV CH eng J - Článek v odborném periodiku
Huang, S. - Li, W. - Ma, Q. - Shen, X.-C. - Capannolo, L. - Hanzelka, Miroslav - Chu, X. - Ma, D. - Bortnik, J. - Wing, S.
Deep learning model of hiss waves in the plasmasphere and plumes and their effects on radiation belt electrons.
Frontiers in Astronomy and Space Sciences. Roč. 10, Aug. (2023), č. článku 1231578. E-ISSN 2296-987X
Institucionální podpora: RVO:68378289
Klíčová slova: total electron density * hiss * plasmasphere * plume * deep learning * radiation belt electrons * fokker planck simulation
Obor OECD: Fluids and plasma physics (including surface physics)
Impakt faktor: 3, rok: 2022
Způsob publikování: Open access
https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fspas.2023.1231578/full
Trvalý link: https://hdl.handle.net/11104/0345672Název souboru Staženo Velikost Komentář Verze Přístup 0575968_Frontiers in Astronomy_Hanzelka_2023.pdf 2 2.7 MB Vydavatelský postprint vyžádat