Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v.v.i. (ÚTIA) je veřejná výzkumná instituce neuniverzitního typu, zřízená Akademií věd České republiky. ÚTIA provádí základní a aplikovaný výzkum na poli informatiky, zpracování signálů a obrazu, rozpoznávání obrazu, teorie systémů a teorie řízení. ÚTIA se skládá z osmi vědeckých oddělení, výpočetního střediska, knihovny, provozního oddělení a hospodářské správy. ÚTIA vydává časopis Kybernetika.
V čele ústavu stojí
ředitel, Rada pracoviště a Dozorčí rada. Poradním orgánem ředitele je Atestační komise.
|
![]() |
Ústav teorie informace a automatizace (ÚTIA) vznikl 1. ledna 1959 spojením dvou pracovišť tehdejší Československé akademie věd – Laboratoře pro automatizaci a telemechaniku a oddělení teorie informace Ústavu radiotechniky a elektroniky. ÚTIA tedy v letošním roce slaví padesát let své existence, což je v rychle se vyvíjejícím světě vědy věk úctyhodný, zvláště když si uvědomíme množství společensko-historických změn a s nimi souvisejících reorganizací vědy a výzkumu u nás, které za tu dobu nastaly.
Doc. RNDr. Sergej Čelikovský, CSc. byl jmenován čestným hostujícím profesorem Univerzity ve Wuhanu, Čína.
Wuhan je metropolí střední Číny ležící na soutoku řek Yangtze a Hanshui. Universita ve Wuhanu (http://w3.whu.edu.cn/en/) patří mezi významné čínské university s bohatou tradicí. Jmenování je tak výrazem ocenění dlouholeté vědecké spolupráce ÚTIA a S. Čelikovského s čínskými institucemi a odborníky v oblasti nelineárních dynamických systémů.KATEGORIE: Publikace všeobecné
1. cena
Sun Rongfeng, Swart J. M.: The Brownian net. The Annals of Probability 3(2008) 1153-1208.
2. cena
Grim J., Hora J.: Iterative principles of recognition in probabilistic neural networks. Neural Networks 21 (2008), 838-846.
(v abecedním pořadí podle prvního autora)
KATEGORIE: Publikace všeobecné
[1] Babak Mahdian, Saic S.: Blind Authentication Using Periodic Properties of Interpolation“. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, Vol. 3, 3 (2008), pp. 529-538.
#load Mudim
require(mudim)
#create two simple distributions
p1 <- Distribution("pi1")
data <- matrix(c(0,0,1,1,0,1,0,1,.25,.25,.25,.25),nrow=4)
data
setData(p1,data)
setVariables(p1,c("x1","x2"))