30 research outputs found

    A Micromechanics-Based Model for Stiffness and Strength Estimation of Cocciopesto Mortars

    Get PDF
    The purpose of this paper is to propose an inexpensive micromechanics-based scheme for stiffness homogenization and strength estimation of mortars containing crushed bricks, known as cocciopesto. The model utilizes the Mori-Tanaka method for determining the effective stiffness, combined with estimates of quadratic invariants of the deviatoric stresses inside phases to predict the compressive strength. Special attention is paid to the representation of the C-S-H gel layer around bricks and the interfacial transition zone around sand aggregates, which renders the predictions sensitive to particlesizes. Several parametric studies are performed to demonstrate that the method correctly reproduces the data and trends reported in the available literature. Moreover, the model is based exclusively on parameters with a clear physical or geometrical meaning, and as such it provides a convenient framework for its further experimental validation

    Terrorism from the perspective of the Czech public administration

    No full text
    Většina z nás začala nebezpečí terorismu naplno vnímat po 11. září 2001, kdy došlo k útoku na Světové obchodní centrum v New Yorku a při kterém přišlo o život nejvíce obětí v celé historii terorismu jako takového. Událost ze září 2001 odstartovala sérii válečných operací, které jsou považovány za globální válku proti terorismu. Do těchto bojů se přímo i nepřímo zapojila Česká republika. Naši vojáci působí v Iráku i Afghánistánu. Zároveň naše zahraniční politika jednoznačně podporuje mocnosti, které se nacházejí v hledáčku mnohých teroristických skupin. Na našem území působí celá řada institucí, které se mohou stát terčem teroristického útoku, neboť se svojí činností do jisté míry vměšují do vnitřní politiky totalitních režimů na Blízkém východě. Všechny tyto faktory vytváří na České republice jeden velký pomyslný terč. Stát má povinnost svým obyvatelům zajistit patřičnou ochranu a udělat pro ni maximum. Jak se tohoto úkolu zhostil, které orgány jsou zapojeny do boje proti terorismu v České republice, jakými disponují prostředky a oprávněními a jestli hrozí naší zemi reálné riziko teroristického útoku? To jsou otázky na které čtenář najde odpovědi v následujících stránkách této práce. Čtenář se i rámcově seznámí s historickým vývojem terorismu jak z pohledu světového, tak i z pohledu vnitrostátního.Katedra veřejné správyObhájenoMost of us began perceive danger of terorrism after 11th September 2001, when happened to attack on World trade center in New York and in which died most people in whole history of terrorism. Incident from september 2001 began series military operations, which are considered global war on terrorism. In these operations are engaged directly and indirectly Czech republic. Our soldiers work in Iraqi and Afghanistan. Simultaneously our foreign policy positively supports world powers, are in sight a lot of terrorist groups. In our area has a number of institutions, are may become target terrorist attack, because their activity interfere to internal politics totalitarian regimes in the Middle East. All of these factors create on Czech republic one big imaginary target. State has the duty ensure residents adequate protection and make maximum for it. How fulfill this task, which institutions are involved in the war against terrorism in Czech republic, what instrumentality and competency they have and whether threatens our country real hazard of terrorist attack? These are questiones, vhich reader finds answers in next pages of this thesis

    Dolování pravidel nad propojenými daty

    No full text
    Učení pravidel je jeden ze způsobů získávání znalostí z databází. S rostoucím množstvím strojově čitelných a propojených dat publikovaných na webu vznikají nové možnosti dolování dat, a to přímo ze znalostních grafů, do kterých jsou propojená data sdružována. Pro učení pravidel z propojených dat však nelze běžně použít konvenční přístupy s ohledem na vlastnosti znalostních grafů. Znalostní grafy můžou obsahovat milióny výroků, popisují různé entity v různých kontextech, mají vysokou míru propojenosti, jsou považovány za neúplné a tedy jsou otevřeny pro další rozšiřování. Jedním z algoritmů schopných efektivně a rychle dolovat pravidla ze znalostních grafů je AMIE. Tento algoritmus kombinuje techniky z oboru induktivního logického programování a dolování asociačních pravidel. Tato práce je primárně zaměřena na výkonnostní vylepšení AMIE algoritmu a na vývoj nových přístupů rozšiřující algoritmus o metody předzpracování dat a zpracování získaných pravidel, které poskytují komplexnější pokrytí procesu dolování propojených dat oproti původní AMIE implementaci. Na základě navržených přístupů byl implementován nástroj s názvem RDFRules schopný pojmout mnoho znalostních grafů, propojit je a analyzovat vstupní data, dolovat pravidla dle AMIE přístupu, zpracovat výstupní pravidla a použít je pro prediktivní či deskriptivní účely. Provedené evaluace ukazují, že navržená vylepšení AMIE algoritmu snižují čas dolování až o několik řádů. Dále bylo ukázáno, že na základě nově navržených metod předzpracování dat a zpracování pravidel bylo možné odhalit další znalosti a poskytnout lepší prediktivní schopnost sestavených modelů než v případě jiných běžných přístupů.Rule learning is one way for knowledge discovery from databases. With the growing amount of machine-readable and linked data published on the web, conventional rule mining algorithms needed to be adapted to the properties of the knowledge graphs into which linked data are grouped. Knowledge graphs can contain millions of statements, describe different entities in different contexts, have a high degree of interconnectedness, are considered incomplete, and are therefore open to further dissemination. One of the algorithms capable of efficiently and quickly mining rules from knowledge graphs is AMIE. This algorithm combines various techniques from the field of inductive logic programming and association rule mining. This thesis presents several algorithmic extensions to AMIE, which make it faster and more robust. All proposed approaches have been implemented and encapsulated in a single rule mining system called RDFRules, which can handle many knowledge graphs at once, merge them and analyze input data, mine rules according to the AMIE approach, process output rules, and use them for predictive or descriptive purposes. The performed evaluations show that the proposed improvements of the AMIE algorithm reduce the mining time by up to several orders of magnitude. Furthermore, it has been shown that the newly proposed data pre-processing and rules post-processing methods can discover additional knowledge and provide a better predictive ability of the assembled models than in the case of other common approaches

    Stereotypes about national minorities in Czech newspapers

    No full text
    Diploma thesis "Stereotypes about national minorities in Czech press" focus on depiction of national minorities. This paper monitors universal outlines, that had depiction of national minorities in 1925 and 2005 and verify hypotesis that is this depiction presents more stereotyped that it had been before eighty years. This paper gives harbours a theoretical part about the phenomenon of stereotype about its definition, function and also on the reasons of its usage in mass communication and the results of the quantitative content analysis newspaper articles covering the Czech scene in the daily newspaper "České slovo" in 1925 with articles in the daily newspaper "Mladá fronta DNES", that were published in 2005. This analysis shows a form of depiction of the representatives of the German and Polish minority groups in 1925 and depiction of the representatives of the Ukraine and Vietnam minority groups in 2005. Comparisation of the results of the both parts of analysis have confirm or uproot this hypotesis. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org
    corecore