Výsledky vyhledávání
- 1.0563344 - ÚI 2023 RIV US eng J - Článek v odborném periodiku
Marmolejo-Ramos, F. - Tejo, M. - Brabec, Marek - Kužílek, J. - Joksimovic, S. - Kovanovic, V. - González, J. - Kneib, T. - Bühlmann, P. - Kook, L. - Briseño-Sánchez, G. - Ospina, R.
Distributional regression modeling via generalized additive models for location, scale, and shape: An overview through a data set from learning analytics.
Wiley Interdisciplinary Reviews-Data Mining and Knowledge Discovery. Roč. 13, č. 1 (2023), č. článku e1479. ISSN 1942-4787. E-ISSN 1942-4795
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: causal regularization * causality * educational data mining * generalized additive models for location, scale and shape * learning analytics * machine learning * statistical learning * statistical modeling * supervised learning
Obor OECD: Statistics and probability
Impakt faktor: 7.558, rok: 2021
Způsob publikování: Open access
https://dx.doi.org/10.1002/widm.1479
Trvalý link: https://hdl.handle.net/11104/0335333
Název souboru Staženo Velikost Komentář Verze Přístup 0563344-aoaonl.pdf 0 3.6 MB OA CC BY 4.0 Vydavatelský postprint povolen - 2.0553224 - ÚI 2022 RIV RS eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Kalina, Jan
Regression Modelling as a Basis of Clinical Decision Support.
PaKSoM 2021. Proceedings of the 3rd Virtual International Conference Path to a Knowledge Society - Managing Risks and Innovation. Niš: Complex Systems Research Centre and Mathematical Institute of the Serbian Academy of Sciences and Arts, 2021 - (Stanković, M.; Nikolić, V.), s. 97-104. ISBN 978-86-80593-72-2.
[PaKSoM 2021: Virtual International Conference Path to a Knowledge Society - Managing Risks and Innovation /3./. Virtual (RS), 15.11.2021-16.11.2021]
Grant CEP: GA MZd(CZ) NU21-08-00432
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: clinical decision making * machine learning * data mining * nonlinear regression * Big Data analytics * predictive analytics * healthcare * medical informatics * COVID-19 pandemic
Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
https://paksom.cosrec.org/wp-content/uploads/2022/02/PaKSoM2021.pdf
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0328218
Název souboru Staženo Velikost Komentář Verze Přístup 0553224-aoa.pdf 6 380.3 KB Volně online Vydavatelský postprint povolen - 3.0551785 - KNAV 2022 RIV SK cze J - Článek v odborném periodiku
Lhoták, Martin
DL4DH - Digital Libraries for Digital Humanities - nový projekt na vytěžování obsahu digitálních knihoven.
[DL4DH - Digital Libraries for Digital Humanities - a new project for mining of the content from digital libraries.]
IT lib. Roč. 2020, č. 4 (2020), s. 26-31. ISSN 1335-793X. E-ISSN 1336-0779
Grant CEP: GA MK(CZ) DG20P02OVV002
Klíčová slova: digital library * open source software * Kramerius * digital humanities * TEI * data mining
Obor OECD: Library science
Způsob publikování: Open access
https://itlib.cvtisr.sk/wp-content/uploads/2021/02/Lhotak.pdf
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0327063
- 4.0547633 - ÚI 2022 RIV CH eng J - Článek v odborném periodiku
Dropka, N. - Böttcher, K. - Holeňa, Martin
Development and Optimization of VGF-GaAs Crystal Growth Process Using Data Mining and Machine Learning Techniques.
Crystals. Roč. 11, č. 10 (2021), č. článku 1218. ISSN 2073-4352. E-ISSN 2073-4352
Grant CEP: GA ČR(CZ) GA18-18080S
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: VGF-GaAs growth * machine learning * data mining * decision trees * correlation analysis * PCA biplot * k-means clustering
Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Impakt faktor: 2.670, rok: 2021
Způsob publikování: Open access
http://dx.doi.org/10.3390/cryst11101218
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0323829
Název souboru Staženo Velikost Komentář Verze Přístup 0547633-afin.pdf 3 3.2 MB OA CC BY 4.0 Vydavatelský postprint povolen - 5.0542058 - GFÚ 2022 RIV NL eng J - Článek v odborném periodiku
Opršal, Ivo - Thun, Johannes - Burjánek, Jan - Fäh, D.
Measurements and modeling of the post-failure micro-deformations and tilts of the Preonzo unstable slope, Alpe di Roscioro, Switzerland.
Engineering Geology. Roč. 280, January (2021), č. článku 105919. ISSN 0013-7952. E-ISSN 1872-6917
Grant ostatní: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy - GA MŠk(CZ) LM2018140
Institucionální podpora: RVO:67985530
Klíčová slova: rock slope instability * finite difference modeling * directional deformations * micro deformations * micro tilt * data mining
Obor OECD: Volcanology
Impakt faktor: 6.902, rok: 2021
Způsob publikování: Open access
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0013795220318160
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0319548
Název souboru Staženo Velikost Komentář Verze Přístup Oprsal2021EngGeol.pdf 1 7.3 MB Vydavatelský postprint povolen - 6.0541273 - ÚI 2022 RIV US eng M - Část monografie knihy
Kalina, Jan
Managerial Decision Support in the Post-COVID-19 Era: Towards Information-Based Management.
Handbook of Research on Entrepreneurship, Innovation, Sustainability, and ICTs in the Post-COVID-19 Era. Hershey: IGI Global, 2021 - (Carvalho, L.; Reis, L.; Silveira, C.), s. 225-241. ISBN 9781799867760
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: Decision Making * Evidence-Based Management * Decision Support System * Automation * Tacit Knowledge * Uncertainty * Information-Based Management * Big Data * Robust Data Mining
Obor OECD: Business and management
https://www.igi-global.com/book/handbook-research-entrepreneurship-innovation-sustainability/256932
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0318860
- 7.0533931 - ÚI 2021 RIV DE eng G - Konferenční sborník (zahraniční konf.)
Holeňa, Martin (ed.) - Horváth, T. (ed.) - Kelemenová, A. (ed.) - Mráz, F. (ed.) - Pardubská, D. (ed.) - Plátek, M. (ed.) - Sosík, P. (ed.)
Proceedings of the 20th Conference Information Technologies - Applications and Theory (ITAT 2020).
Aachen: Technical University & CreateSpace Independent Publishing, 2020. 245 s. CEUR Workshop Proceedings, 2718. ISSN 1613-0073.
[ITAT 2020: Information Technologies - Applications and Theory /20./. Oravská Lesná (SK), 18.09.2020-22.09.2020]
Grant CEP: GA ČR(CZ) GA19-05704S
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: Computational intelligence * Data mining * Natural computing * Formal languages * Natural language processing
Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
http://ceur-ws.org/Vol-2718/
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0312160
Název souboru Staženo Velikost Komentář Verze Přístup 0533931-aw.pdf 2 226.2 KB CC BY 4.0 předmluva Vydavatelský postprint povolen - 8.0524074 - ÚTIA 2021 RIV CZ eng B - Monografie kniha jako celek
Jiroušek, Radim (ed.) - Kratochvíl, Václav (ed.)
Discrete Compositional Models for Data Mining.
Praha: MatfyzPress, 2019. 180 s. ISBN 978-80-7378-404-1
Grant ostatní: AV ČR(CZ) MOST-18-04
Program: Bilaterální spolupráce
Institucionální podpora: RVO:67985556
Klíčová slova: compositional models * data mining * software
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/2020/MTR/kratochvil-0524074.pdf
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0308418
- 9.0502626 - ÚMG 2019 RIV CZ cze J - Článek v odborném periodiku
Škuta, Ctibor - Svozil, Daniel
QSAR – Modelování kvantitativních vztahů mezi strukturou a aktivitou chemických látek.
[QSAR – Modelling of Quantitative Relations between Structure and Activity of Chemical Compounds.]
Chemické listy. Roč. 111, č. 11 (2017), s. 747-753. ISSN 0009-2770. E-ISSN 1213-7103
Grant CEP: GA MŠk LO1220
Institucionální podpora: RVO:68378050
Klíčová slova: QSAR * biological activity modelling * data mining * virtual screening * applicability domain * conformal prediction
Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Impakt faktor: 0.260, rok: 2017
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0294522
- 10.0497540 - ÚTIA 2019 RIV JP eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Kratochvíl, Václav - Jiroušek, Radim - Lee, T. R.
Efficient implementation of compositional models for data mining.
Proceedings of the 21st Czech-Japan Seminar od Data Analysis and Decision Making. Japan: Aoyama Gakuin University, Japan, 2018 - (Sung, S.; Vlach, M.), s. 80-87. ISBN 978-80-7464-932-5.
[The 21st Czech-Japan Seminar on Data Analysis and Decision Making. Kamakura (JP), 23.11.2018-26.11.2018]
Grant CEP: GA ČR(CZ) GA16-12010S
Grant ostatní: AV ČR(CZ) MOST-18-04
Program: Bilaterální spolupráce
Institucionální podpora: RVO:67985556
Klíčová slova: data mining * mutual information * compositional models * conditional independence * probability theory
Obor OECD: Automation and control systems
http://library.utia.cas.cz/separaty/2018/MTR/kratochvil-0497540.pdf
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0291220