Месечне архиве: август 2017

Отворен конкурс за размену студената са Универзитетом у Хелсинкију у оквиру програма Еразмус+ КА1

Обавештавамо Вас да је, на основу потписаног међународног споразума између Универзитета у Београду и Универзитета у Хелсинкију, отворен конкурс за размену студената у оквиру Ерасмус+ КА1 програма.

Конкурс за студенте Универзитета у Београду који желе да оду на размену на Универзитет у Хелсинкију је отворен од 24. августа 2017 у 16h до 20. септембра 2017. године у 14h. Студентима Математичког факултета скрећемо пажњу да је конкурс отворен за област Математика (шифра 054) за ниво основних и мастер студија.

Услови конкурса, број мобилности и информације о неопходној документацији за пријаву могу се наћи на Мобион платформи www.mobion.bg.ac.rs.

Молимо студенте Математичког факултета који намеравају да конкуришу за размену да се јаве маилом координаторима за међународну сарадњу Математичког факултета, Драгани Илић (dilic@matf.bg.ac.rs) и Зорици Станимировић (zoricast@matf.bg.ac.rs).

Одељење за математику, 4. септембар 2017.

Наредни састанак Семинара биће одржан у понедељак, 4.септембра 2017. у сали 301ф Математичког института САНУ са почетком у 14:15 часова.

Предавач: Наташа Шешум, Rutgers University

Наслов предавања: ПРАСТАРА РЕШЕЊА ГЕОМЕТРИЈСКИХ ЈЕДНАЧИНА

Апстракт: Прастара решења (енгл. ancient solutions) се јављају као модели сингуларитета у геметријским једначинама, као што су Ricci flow, Mean curvature flow и Yamabe flow. У току предавања биће дат преглед резултата о класификацији тих решења у неким случајевима. Биће дискутоване и методе конструисања нових решења техником лепљења постојећих решења.

„COSYLAB“ ЛЕТЊА ШКОЛА – Због великог интересовања регистрацијa поново отворенa

Желите да контролишете акцелераторе честица, уништавате ћелије рака или помогнете откривању универзума? Наши стручњаци ће вас увести у свет великих физичких система. Моћи ћете да тестирате своје мождане ћелије и да покажете своју креативност радећи у “LabView” или “EPICS” програмским окружењима. Летња школа ће се одржати на Гербичеви улици 64 у Љубљани у Словенији. Трајање је 3 дана, између 27. и 29. септембра 2017. Дођите и покажите нам шта можете :) !

КАКО СЕ ПРИЈАВИТИ?

https://controlsheet.cosylab.com/db/COSY_summer_school_2017_en_2nd_call.pdf

Знање енглеског језика је обавезно. Број места је ограничен. За „коузи“ смештај ћемо се ми побринути. Рок за пријаву је 28. 8. 2017

Веб страница: http://www.cosylab.com

Семинар за рачунарство и примењену математику, 5. септембар 2017.

Наредни састанак Семинара за рачунарство и примењену математику биће одржан у уторак, 5. септембра 2017. у сали 301ф Математичког института САНУ са почетком у 14:15 часова.

Предавач: Борко Стошић, Department of Statistics and Informatics,
UFRPE, Бразил

Наслов предавања: RECENT ADVANCES IN NON-PARAMETRIC EFFICIENCY EVALUATION

Апстракт: Over the last years, Data Envelopment Analysis (DEA) has turned into probably the most widely used econometric tool for efficiency evaluation, while its „cousin“ Free Disposal Hull (FDH) has received far less attention for practical applicability reasons. In this work some recent advances addressing practical applicability of these methods is presented. It is first shown how „granular“ versions of Multiple Data Envelopment Analysis (MDEA) and Multiple Free Disposal Hull (MFDH) may enhance the performance of these methods. Next, the Jackstrap technique (combination of Jackknife and Bootstrap) for identification of outliers is addressed, and finally several parallelization strategies are compared.

Vast – отворена позиција у Data Quality тиму

Data Quality тим је задужен за анализу, процесирање и нормализацију података о аутомобилима, са посебним пажњом усмереном на детаље и са ниским процентом грешке.

Примарна задужења:

  • Достићи висок ниво знања и експертизе о карактеристикама возила који ће се применити како би се тачно идентификовали неопходни подаци о аутомобилима у оквиру наших нормализованих података

Тражене вештине:

  • Образовање у ИТ или другом релевантном сектору
  • Искуство у раду са Unix/Linux платформом
  • Истакнуте истраживачке, аналитичке и логичке вештине
  • Вештина проналажења информација на интернету и прегледа велике количине информација у кратком временском року
  • Вештина осмишљавања инжењерских инструкција за аутоматизацију одређених мануелних процеса
  • Течно знање енглеског језика са истакнутим комуникационим вештинама
  • Упознатост са MAC OS системом
  • Вештина коришћења Project Management програма (Jira)

Сви заинтересовани кандидати могу се јавити на емаил адресу: jobs@vast.com

Заједнички састанак Одељења за математику и Семинара за рачунарство и примењену математику, 1. септембар 2017.

Заједнички састанак Одељења за математику и Семинара за рачунарство и примењену математику биће одржан у петак, 1. септембра 2017. у сали 301ф Математичког института САНУ са почетком у 14 часова.

Предавач: Зоран Обрадовић, L.H. Carnell Professor of Data Analytics Temple University, Philadelphia, USA

Наслов предавања: STRUCTURED REGRESSION IN LARGE TEMPORAL NETWORKS

Апстракт: In the first part of this talk we will present a novel sampling-based structured regression method for prediction on top of temporal networks. The algorithm allows efficient learning of an ensemble model by automatically skipping the entire re-training or some phases of the training process in an evolving environment. In conducted experiments the new method was about 140 time faster than alternative structured regression approaches while it was also more accurate as evident on modeling the H3N2 Virus Influenza network. The second part of the talk will describe an efficient algorithm to uncover the underlying dependency structure in high dimensional data. This is achieved by relaying on Cholesky decomposition to learn a sparse Gaussian Markov Random Field. The new method is applied to discover the connectivity structure among gene expressions in septic patients.

Results reported in this talk are published at:

• Pavlovski, M., Zhou, F., Stojković, I., Kočarev, Lj., Obradović, Z. “Adaptive Skip-Train Structured Regression for Temporal Networks,” Proc. European Conf. Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML-PKDD), Sept. 2017.

• Stojković, I., Jelisavčić, V., Milutinović, V., Obradović, Z. “Fast Sparse Gaussian Markov Random Fields Learning Based on Cholesky Factorization,” Proc. 26th Int’l Joint Conf. Artificial Intelligence (IJCAI), Aug. 2017.

Биографија предавача: Zoran Obradović is an Academician at the Academia Europaea (the Academy of Europe) and a Foreign Academician at the Serbian Academy of Sciences and Arts. He is a L.H. Carnell Professor of Data Analytics at Temple University, Professor in the Department of Computer and Information Sciences with a secondary appointment in Department of Statistical Science, and is the Director of the Center for Data Analytics and Biomedical Informatics. His research interests include data science and complex networks in decision support systems. He is the executive editor at the journal on Statistical Analysis and Data Mining and is an editorial board member at eleven journals. He is the program co-chair for the IEEE Big Data 2017 conference and was co-chair for 2013 and 2014 SIAM International Conference on Data Mining and was the program or track chair at many data mining and biomedical informatics conferences. He also served as the chair at the SIAM Activity Group on Data Mining and Analytics for 2014 and 2015 years, He has published more than 350 articles and is cited more than 19,500 times (H-index 52). For more details see http://www.dabi.temple.edu/~zoran/