Využití .NET Core v průmyslové automatizaci – Bc. Jaroslav Langer
Bc. Jaroslav Langer
Master's thesis
Využití .NET Core v průmyslové automatizaci
Using .NET Core in industrial automation
Abstract:
Práce se zabývá představením technologií .NET Core a ML.NET. Dále je navrhnut scénář použití, na kterém jsou tyto technologie otestovány. Scénář je inspirován průmyslovým prostředím zaměřený na autonomní řízení výrobní linky.V další části práce je tento scénář realizován v podobě návrhu architektury a následné implementace. Je navrhnuta simulace výrobní linky, systém řízení a sběru dat. Tyto systémy …moreAbstract:
The thesis deals with the introduction of .NET Core and ML.NET technologies. Furthermore, a use case scenario is proposed in which these technologies are tested. The scenario is inspired by an industrial environment focused on autonomous production line management.In the next part of this work this scenario is realized in the form of architecture design and subsequent implementation. Simulation of …more
Language used: Czech
Date on which the thesis was submitted / produced: 21. 4. 2020
Identifier:
http://evskp.uhk.cz/eM6280
Thesis defence
- Date of defence: 26. 5. 2020
- Supervisor: doc. Mgr. Tomáš Kozel, Ph.D.
- Reader: prof. RNDr. PhDr. Antonín Slabý, CSc.
Citation record
ISO 690-compliant citation record:
LANGER, Jaroslav. \textit{Využití .NET Core v průmyslové automatizaci}. Online. Master's thesis. Hradec Králové: University of Hradec Králové, Faculty of Informatics and Management. 2020. Available from: https://theses.cz/id/62pc0p/.
Full text of thesis
Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:- Soubory jsou od 28. 5. 2020 dostupné: světu
Other ways of accessing the text
Institution archiving the thesis and making it accessible: Univerzita Hradec KrálovéUniversity of Hradec Králové
Faculty of Informatics and ManagementMaster programme / field:
Aplikovaná informatika / Aplikovaná informatika
Theses on a related topic
-
A Critical Review on the application of Artificial intelligence (machine learning) in the Oil and Gas industry
Shad KAMAL QADIR -
A Machine Learning Approach to Startup Success Prediction in the Context of Venture Capital Industry
Tereza Kalendová -
Priemysel 4.0 - Optimalizácia zberu online dát pre priemyselné roboty
Jakub Kačík
Name
Posted by
Uploaded/Created
Rights