Наредни састанак Семинара биће одржан у уторак, 3. октобра 2023, у сали 301ф Математичког института САНУ са почетком у 14.15.

Предавач: Татјана Јакшић-Кругер, Математички институт САНУ

Наслов предавања: STATISTICAL CONSIDERATIONS ABOUT MODELING PERFORMANCE OF EXACT AND HEURISTIC ALGORITHMS ON PROBLEM INSTANCES OF P||Cmax

Апстракт: When assessing a new algorithmic solution for an optimization problem, a set of problem instances is required on which the proposed algorithms may be compared against existing state-of-the art solvers. To achieve proper evaluation, we must identify key predictors of hardness and performance, i.e., an algorithm’s ability to produce an optimal or best-known solution for a given problem instance. Considering the scheduling problem P||Cmax, we find that the existing literature focuses on problem size and the ratio of tasks to processors. Furthermore, existing methods do not systematically assess the influence of problem features in algorithm tests by considering the full range of values and all combinations of these values. In our presentation we will cover recent papers that addressed this issues for several known optimization problems.

This is a work in progress, realized jointly with Maria Brackin, Mohammed VI Polytechnic University, Rabat, Morocco, and Jana Živković and Momčilo Tošić, research internship students from the Faculty of Mathematics, Belgrade University.

Још један састанак Семинара биће одржан у четвртак, 5. октобра 2023, у сали 301ф Математичког института САНУ са почетком у 13 часова. У питању је заједнички састанак са семинаром Одлучивање – теорија, технологије и пракса

Предавач: Наташа Пржуљ, Barcelona Supercomputing Center, Spain

Наслов предавања: OMICS DATA FUSION FOR UNDERSTANDING MOLECULAR COMPLEXITY ENABLING PRECISION MEDICINE

Апстракт: We are flooded by increasing volumes of heterogeneous, interconnected, systems-level, molecular (multi-omic) data. They provide complementary information about cells, tissues and diseases. We need to utilize them to better stratify patients into risk groups, discover new biomarkers, and repurpose known and discover new drugs to personalize medical treatment. This is nontrivial, because of computational intractability of many underlying problems, necessitating the development of algorithms for finding approximate solutions (heuristics).

We develop a versatile data fusion (integration) machine learning (ML) framework to address key challenges in precision medicine from these data: better stratification of patients, prediction of biomarkers, and re-purposing of approved drugs to particular patient groups, applied to cancer, Covid-19, rare thrombophilia and Parkinson’s Disease. Our new methods stem from graph-regularized non-negative matrix tri-factorization (NMTF), a machine learning technique for dimensionality reduction, inference and co-clustering of heterogeneous datasets, coupled with novel network science algorithms. We utilize our new framework to develop methodologies for improving the understanding the molecular organization and disease from the omics network embedding space.

Напомена: Регистрациона форма за учешће на Семинару је доступна на линку:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/call/wnz6oyxsQsy29LfJA/MjQ__eH607WeAL9X7IFtUI98xdQQgVkp-ljiEKPPfXr

Уколико желите само да пратите предавање без могућности активног учешћа, пренос је доступан на линку:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/YoqHWKALRkRTbK9So

Наредни састанак Семинара биће одржан онлајн у среду, 4. октобра 2023, са почетком у 19 часова.

Предавач: Душан Сурла, проф. емеритус, Факултет техничких наука, Универзитет у Новом Саду

Наслов предавања: ЦИТИРАЊЕ ОДГОВОРА ДОБИЈЕНИХ ПУТЕМ OPENAI ПЛАТФОРМЕ

Апстракт: Научни часописи у својим упутствима за писање радова наводе и стил цитириња, као што су: APA (American Psychological Association), Chicago, IEEE (Institute of Electronics & Electrical Engineers), Harvard и други. Сваки стил прописује како се из различитих извора наводи цитирање у тексту и како се формира списак референци. Ово ће на предавању бити илустровано за различите стилове цитирања, а биће споменути и алати за генерисање цитата. Коришћење различитих платформи за Вештачку Интелигенцију, а посебно платформе OpenAI, природно се наметнула потреба цитириња и из ових извора. На предавању ће бити описани елементи за цитирање генеративних AI програма, затим приказ различитих стилова цитирања OpenAI. Биће описани различити облици цитирања одговора од OpenAI, као што су: директно цитирање, парафразирање, сумирање, цитат у контексту, блок цитати, визуелни облици, навођење ауторитета, линковање, као и етика коришћења цитириња. Биће дат осврт на ChatGPT и плагијат. Биће илустровано како се ChatGPT може навести као коаутор и како се може написати захвалница ChatGPT-ију.

Напомена: Регистрациона форма за учешће на Семинару је доступна на линку:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/CW5nJWDSEZDj7p32p

Уколико желите само да пратите предавање без могућности активног учешћа, пренос је доступан на линку:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/4LNW8WtML7rLKojoz

Наредни састанак Семинара биће одржан у петак, 15. септембра 2023, у сали 301ф Математичког института САНУ са почетком у 12 часова.

Предавач: Јован Вуковић, Математички факултет Универзитета у Београду

Наслов предавања: РЕМЗИЈЕВ ПРОБЛЕМ ЗА ЈЕДНОБОЈНЕ ТРОУГЛОВЕ И СРОДНЕ ТЕОРЕМЕ

Апстракт: У овом предавању ћемо почети од следећег проблема: колико највише врхова може имати комплетан граф чије су ивице обојене у n боја, тако да не постоји троугао чије су ивице исте боје? Дискутоваћемо повезаност овог проблема и тренутног најбољег ограничења n! са квазислучајним графовима и њиховим особинама. Размотрићемо везу бипартитних графова са датим проблемом, и показаћемо доказ теореме која успоставља доње ограничење за величину највећег бипартитног подграфа у графу без троуглова.

Напомена: Предавања се могу пратити на даљину преко линка:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/call/CihYM6Nratzix7c8G/uJmcdEJs4INWQ8MEoLVzHRGxbfbBEWSBMwXBYcymVoj

Регистрациона форма је доступна на:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/M4zcEwxkzy5PqNS73