Společná laboratoř FM VŠE a ÚTIA AVČR – SALOME III

Na základě vzájemné spolupráce sahající již do roku 1997, Fakulta managementu Vysoké školy ekonomické v Praze (FM VŠE) a Ústav teorie informace a automatizace Akademie věd České republiky (ÚTIA) spojují své síly ve společném vědeckém úsilí – v laboratoři Salome III.

Poslání

Posláním společné laboratoře SALOME III je přinést do centra pozornosti výzkum matematických metod na zpracování a vyhodnocování dat, s cílem aplikace těchto metod v oblastech managementu a rozhodování. Laboratoř Salome III je zasvěcena nejen rozvoji teoretických poznatků, ale i výchově budoucích odborníků a akademických i vědeckých pracovníků. Nabízí doktorandům z obou institucí jedinečnou příležitost k získání praktických zkušeností a k účasti na špičkovém výzkumu v rámci spolupráce na uskutečňování doktorského studijního programu.

Partnerství mezi oběma ústavy odráží závazek obou institucí k výzkumným a vzdělávacím aktitám. FM VŠE, s bohatou historií a silným zázemím v oblasti ekonomie a managementu, a ÚTIA, přední výzkumný ústav v oblasti teorie informace a automatizace, představují ideální kombinaci pro podporu inovativních myšlenek a metod v oblasti podpory manažerského rozhodování.

Členové

  1. doc. Ing. Tomáš Kincl, Ph.D. (FM VŠE), ředitel společné laboratoře
  2. prof. Ing. Jan Flusser, DrSc. (ÚTIA AV ČR)
  3. prof. Radim Jiroušek, DrSc. (ÚTIA AV ČR)
  4. doc. Ing. Vladislav Bína, Ph.D. (FM VŠE)
  5. Ing. Jiří Vomlel, Ph.D. (ÚTIA AV ČR)
  6. Ing. Lucie Váchová, Ph.D. (FM VŠE)
  7. Ing. Václav Kratochvíl, Ph.D. (ÚTIA AV ČR)
  8. Mgr. Miroslav Pištěk, Ph.D. (ÚTIA AV ČR)
  9. RNDr. Petr Somol, Ph.D. (ÚTIA AV ČR)
  10. prof. Ing. Michal Haindl, DrSc. (ÚTIA AV ČR)
  11. Ing. Jiri Filip, Ph.D. (ÚTIA AV ČR)

Vedení studentů doktorského studia

V současné době nabízejí školitelé z ÚTIA vedení doktorských disertačních prací v těchto oblastech (s příslušnými tématy):

Ing. Jiri Filip, Ph.D

  • Výzkumné oblasti:
    • měření, modelování a analýza lidského vnímání materiálů, aplikace metod hlubokého učení pro analýzu vzhledu materiálů
  • Vzorová témata disertačních prací:
    • Přínosy analýzy vizuálních a dotykových vlastností materiálů pro e-komerci
      Generativní modelování vzhledu produktu v libovolném prostředí

Prof. Ing. Jan Flusser, DrSc.

  • Výzkumné oblasti:
    • Umělá inteligence, zpracování vícerozměrných dat, rozpoznávání, rozhodování
  • Vzorová témata disertačních prací:
    • Analýza a fúze vícerozměrných dat různých typů pro potřeby manažerského rozhodování

Pod vedením školitelů z Ústavu teorie informace a automatizace Akademie věd České republiky (ÚTIA) byly v průběhu let obhájeny vynikající disertační práce:

Společné výstupy tvůrčí činnosti

Významným produktem spolupráce bylo např.  podání návrhu projektu „Informační inženýrství pro budoucnost“ do programu OP JAK Špičkový výzkum v 2023. Přes pozitivní hodnocení a splnění všech podmínek výzvy však návrh nebyl finančně podpořen.

Ze společného úsilí v rámci laboratoře vznikla řada publikačních výstupů v časopisech evidovaných ve Web of Science (výběr):

BRANDA, Martin, HENRION, René, PIŠTĚK, Miroslav. Value at Risk Approach to Producer’s Best Response in an Electricity Market with Uncertain Demand. Optimization – A Journal of Mathematical Programming and Operations Research [online]. 2023, roč. 72, č. 11, s. 2745–2767. ISSN 0233-1934. DOI: 10.1080/02331934.2022.2076232.
[IF a AIS 2022: 2.200 | 0.708] [SJR 2022: 0.889] [FORD-AIS-Q 2022: Q2 (10100)]

JIROUŠEK, Radim, KRATOCHVÍL, Václav, SHENOY, Prakash P. Computing the decomposable entropy of belief-function graphical models. International Journal of Approximate Reasoning [online]. 2023, č. 161, č. čl. 108984. 21 s. eISSN 0888-613X. ISSN 1873-4731. DOI: 10.1016/j.ijar.2023.108984. Dostupné také z: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0888613X23001159?via%3Dihub.
[SJR 2022: 0.978]

JIROUŠEK, Radim, KRATOCHVÍL, Václav, SHENOY, Prakash P. On conditional belief functions in directed graphical models in the Dempster-Shafer theory. International Journal of Approximate Reasoning [online]. 2023, č. 160, č. čl. 108976. 15 s. eISSN 0888-613X. ISSN 1873-4731. DOI: 10.1016/j.ijar.2023.108976. Dostupné také z: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0888613X2300107X?via%3Dihub.
[SJR 2022: 0.978]

ABDULHUSSAIN, Sadiq H., MAHMMOD, Basheera M., ALGHADHBAN, Amer, FLUSSER, Jan. Face Recognition Algorithm Based on Fast Computation of Orthogonal Moments. Mathematics [online]. 2022, roč. 10, č. 15, č. čl. 2721. 28 s. eISSN 2227-7390. DOI: 10.3390/math10152721.
[IF a AIS 2022: 2.400 | 0.368] [SJR 2022: 0.446] [FORD-AIS-Q 2022: Q4 (10100)]

ABDULHUSSAIN, Sadiq H., MAHMMOD, Basheera M., FLUSSER, Jan, AL-UTAIBI, Khaled A., SAIT, Sadiq M. Fast Overlapping Block Processing Algorithm for Feature Extraction. Symmetry [online]. 2022, roč. 14, č. 4, č. čl. 715. 13 s. eISSN 2073-8994. DOI: 10.3390/sym14040715.
[IF a AIS 2022: 2.700 | 0.406] [SJR 2022: 0.483] [FORD-AIS-Q 2022: Q3 (10700)]

CARPITELLA, Silvia, INUIGUCHI, Masahiro, KRATOCHVÍL, Václav, PIŠTĚK, Miroslav. Multi-Criteria Decision Analysis Without Consistency in Pairwise Comparisons. Computers & Industrial Engineering [online]. 2022, roč. 168, č. čl. 108089. 11 s. ISSN 0360-8352. DOI: 10.1016/j.cie.2022.108089. Dostupné také z: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0360835222001590?via%3Dihub.
[IF a AIS 2022: 7.900 | 1.139] [SJR 2022: 1.760] [FORD-AIS-Q 2022: Q1 D2 (21100)]

JIROUŠEK, Radim, KRATOCHVÍL, Václav, SHENOY, Prakash P. Entropy for Evaluation of Dempster-Shafer Belief Function Models. International Journal of Approximate Reasoning [online]. 2022, roč. 151, s. 164–181. eISSN 0888-613X. DOI: 10.1016/j.ijar.2022.09.009. Dostupné také z: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0888613X22001463?via%3Dihub.
[IF a AIS 2022: 3.900 | 0.721] [SJR 2022: 0.978] [FORD-AIS-Q 2022: Q2 (10200)]

BÍNA, Vladislav, KRATOCHVÍL, Václav, JIROUŠEK, Radim. Foundations of Compositional Models: Inference. International Journal of General Systems [online]. 2021, roč. 50, č. 4, s. 409–433. eISSN 1563-5104. ISSN 0308-1079. DOI: 10.1080/03081079.2021.1895142.
[IF a AIS 2021: 2.435 | 0.417] [SJR 2021: 0.720] [FORD-AIS-Q 2021: Q3 (10200)]

HONARVAR SHAKIBAEI ASLI, B., FLUSSER, Jan, ZHAO, Y., ERKOYUNCU, J. A., BANERJEE KRISHNAN, K., FARROKHI, Y., ROY, R. Ultrasound Image Filtering and Reconstruction Using DCT/IDCT Filter Structure. IEEE Access [online]. 2020, roč. 8, s. 141342–141357. ISSN 2169-3536. DOI: 10.1109/ACCESS.2020.3011970. Dostupné také z: https://ieeexplore.ieee.org/document/9149615.
[IF a AIS 2020: 3.367 | 0.592] [SJR 2020: 0.587] [FORD-AIS-Q 2020: Q2 (20200)]

JIROUŠEK, Radim, KRATOCHVÍL, Václav, RAUH, Johannes. A note on the approximation of Shenoy’s expectation operator using probabilistic transforms. International Journal of General Systems [online]. 2020, roč. 49, č. 1, s. 48–63. ISSN 0308-1079. DOI: 10.1080/03081079.2019.1692006.
[IF a AIS 2020: 2.080 | 0.430] [SJR 2020: 0.482] [FORD-AIS-Q 2020: Q3 (10200)]

JIROUŠEK, Radim, KRATOCHVÍL, Václav. On Subjective Expected Value under Ambiguity. International Journal of Approximate Reasoning [online]. 2020, roč. 127, č. 1, s. 70–82. eISSN 1873-4731. ISSN 0888-613X. DOI: 10.1016/j.ijar.2020.09.002. Dostupné také z: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0888613X20302346?via%3Dihub.
[IF a AIS 2020: 3.816 | 0.727] [SJR 2020: 1.039] [FORD-AIS-Q 2020: Q2 (10200)]

KOSTKOVÁ, Jitka, FLUSSER, Jan. Robust Multivariate Density Estimation under Gaussian Noise. Multidimensional Systems and Signal Processing [online]. 2020, roč. 31, č. 3, s. 1113–1143. eISSN 1573-0824. ISSN 0923-6082. DOI: 10.1007/s11045-020-00702-7.
[IF a AIS 2020: 2.030 | 0.410] [SJR 2020: 0.337] [FORD-AIS-Q 2020: Q3 (10200, 20200)]

BARMAK, Honarvar Shakibaei Asli, FLUSSER, Jan, ZHA, Yifan, ERKOYNCU, John Ahmet. Filter-generating system of Zernike polynomials. Automatica [online]. 2019, č. 108. 10 s. ISSN 0005-1098. DOI: 10.1016/j.automatica.2019.108498. Dostupné také z: https://www.researchgate.net/publication/335031753_Filter-generating_system_of_Zernike_polynomials.
[IF a AIS 2019: 5.541 | 2.350] [SJR 2019: 3.984] [FORD-AIS-Q 2019: Q1 D1 (20200)]