Наредни састанак Семинара биће одржан онлајн у среду, 25. маја 2022, са почетком у 8.15 часова.

Тема: Састанак Семинара биће посвећен представљању актуелних истраживања локалних биоинформатичких истраживачких група са Математичког и Биолошког факултета. Излагаће проф. др Ненад Митић са Математичког факултета и др Анђела Родић са Биолошког факултета.

Више информација и Wебеx линк за приступ су доступни на:
http://bioinfo.matf.bg.ac.rs/

Организатори семинара Биоинформатика су Српско друштво за биоинформатику и рачунарску биологију (http://www.birbi.matf.bg.ac.rs/) и Математички факултет.

Наредни састанак Семинара биће одржан онлајн у четвртак, 26.маја 2022, са почетком у 15 часова.

Предавач: Фануел Мариано

Наслов предавања: SPECTRAL BOUNDS FOR EXIT TIME MOMENTS OF BROWNIAN MOTION AND RELATED RESULTS

Апстракт: Consider a drumhead $D\subset\mathbb{R}^{d}$. The first Dirichlet eigenvalue for the negative Laplacian acting on $L^{2}\left(D\right)$ has a property of domain monotonicity that roughly says that “larger drums have lower fundamental frequencies”. While if we consider Brownian motion started inside the domain D, domain monotonicity roughly says that “larger domains have larger mean exit times”. We characterize this inverse behavior by finding sharp uniform bounds on a domain functional $G_{p,d} \left(D\right)$ involving the bottom of the spectrum of D and the p-moments of exit times of Brownian motion. We prove a sharp lower bound and an asymptotically sharp upper bound that depends only on the dimension d. We also provide the existence of a maximizer for this functional in the class of convex domains using a probabilistic proof. We also develop new techniques to prove similar results on the general setting of metric measure Dirichlet spaces. Moreover, these results have had applications to many interesting problems such as the Hot Spots constant in the Hot Spots Conjecture.

This talk is based on joint work with Rodrigo Bañuelos and Jing Wang.

Линк за приступ предавању:
https://us02web.zoom.us/j/6636215428?pwd=bllJSTUvZ0E5MjhkMkxYa3RYYzZpQT09
Meeting ID: 663 621 5428
Passcode: 7h6KR1

Наредни састанак Семинара биће одржан онлајн у четвртак, 26. маја 2022, са почетком у 17.15 преко Webex платформе.

Предавач: Зоран Ракић, Математички факултет Универзитета у Београду

Наслов и апстракт предавања биће накнадно постављени.

Линк за за приступ предавању:
https://matf.webex.com/matf/j.php?MTID=m8898ddbce551175e54572e00a9ef79e7
Meeting number (access code): 2391 887 2647
Meeting password: KJbXYmW2R34

Наредни састанак Семинара биће одржан у понедељак, 16. маја 2022, у Свечаној сали САНУ са почетком у 14.15 часова.

На састанку Семинара биће представљени резултати пројекта I4TrustBC.

Резиме: Пројекат AI4TrustBC, Advanced Artificial Intelligence Techniques for Analysis and Design of System Components Based on Trustworthy BlockChain Technology (Напредне технике вештачке интелигенције за анализу и дизајн системских компоненти базираних на поузданој блокчејн технологији) реализује се у Математичком институту САНУ и Факултету техеничких наука Универзитета у Новом Саду. Финансира га Фонд за науку Републике Србије у периоду 1.9.2020.-31.08.2022. године, у оквиру програма пројеката из вештачке интелигенције. Током реализације пројекта развијани су методолошки приступи проблемима везаним за имплементацију и сигурност у блокчејн системима. Намена овог састанка је да наше најважније резултате поделимо не само са колегама истраживачима, већ и са ширим аудиторијумом, са садашњим и будућим корисницима блокчејн технологије.

Напомена: Састанак Семинара се може пратити на даљину преко линка:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/YoqHWKALRkRTbK9So

За активно учешће неопходна је регистрација преко линка:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/xzGqvSp7aWbg8WpYX

Наредни састанак Семинара биће одржан онлајн у среду, 18.маја 2022, од 19-20 часова.

Предавач: Милош Савић, Природно-математички факултет, Нови Сад

Наслов предавања: ДЕТЕКЦИЈА АНОМАЛИЈА АУТОЕНКОДЕРИМА СА ПРИМЕНАМА У ПОРЕСКИМ И IIoT СИСТЕМИМА

Апстракт: Детекција аномалија је један од основих проблема машинског учења. Поред класичних техника базираних на дистанцама и густини инстанци података у простору, детекција аномалија се може реализовати и неуронским мрежама. Један од могућих начина је употребом аутоенкодера, односно неуронске мреже која се обучава да на излазу репородукује улаз кроз међуслојеве знатно мањих димензија у односу на број атрибута којима су подаци описани. Тренирањем аутоенкодера на подацима у којима нема аномалија се заправо учи латентна репрезентација нормалног понашања података, а аномалијама се проглашавају оне инстанце за које је грешка реконструкције кроз аутоенкодер већа од неког прага (нпр., максимална грешка на тренинг скупу података). У овом излагању представићемо два метода за детекцију аномалија базираних на аутоенкодерима који су дизајнирани за пореске [1] и индустријске IoT системе [2].

Референце:
[1] М. Савић, Ј. Атанасијевић, Д. Јаковетић, Н. Крејић. Tax evasion risk management using a Hybrid Unsupervised Outlier Detection method. Expert Systems with Applications 193: 116409, 2022

[2] М. Савић, М. Лукић, Д. Даниловић, Ж. Бодрошки, Д. Бајовић, И. Мезеи, Д. Вукобратовић, С. Шкрбић, Д. Јаковетић. Deep Learning Anomaly Detection for Cellular IoT With Applications in Smart Logistics, IEEE Access 9: 59406-59419, 2021

Напомена: Регистрациона форма за учешће 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 онлајн у четвртак, 19.маја 2022, са почетком у 17.15 преко Webex платформе.

Предавач: Ана Ђурђевац, FU Berlin

Наслов предавања: РЕПРЕЗЕНТАЦИЈА СЛУЧАЈНИХ ПРОМЕНЉИВИХ НА СФЕРИ

Апстракт: Основна мотивација за посматрање случајних променљивих на површима потиче од парцијалних диференцијалних једначина (ПДЈ) на покретним површима са случајно променљивим коефицијентима. Прво ћемо разматрати егзистенцију и јединственост решења ПДЈ на кривим стохастичким покретним доменима. Резултати су базирани на општој теорији о решавању ПДЈ на покретним доменима. Ово је заједнички рад са C. Elliott и C. Lewis. Основно питање у овим моделима је како представити случајно поље на површи. Један од приступа је конструкција вишестепене серијске експанзије изотропног Гаусовог случајног поља на сфери, која се састоји од независних Гаусових коефицијената и локалне базе. На крају ћемо дискутовати о могућој генерализацији проблема на друге површи. Ово је заједнички рад са M.Bachmayr.

Линк за приступ предавању:
https://matf.webex.com/matf/j.php?MTID=m687c4fbce8aa39d380ffe11fa97802ff
Meeting number (access code): 2404 886 4004
Meeting password: 2buZJ2ERaT2

Наредни састанка Семинара биће одржан у петак 20. маја 2022, у сали 301ф Математичког института САНУ, а састанак је могуће пратити и на даљину.

Предавач: Милош Миловановић, Математички институт САНУ

Наслов предавања: ИНТЕНЗИОНАЛНА ТЕОРИЈА ВЕРОВАТНОЋЕ

Апстракт: Колмогоров је тридесетих година прошлог века засновао вероватноћу на скуповним алгебрама и мери. Истих година је фон Нојман установио квантну физику која се такође сматра теоријом вероватноће. За разлику од скупа који је екстензионални појам, она почива на квантним ансамблима што би представљао инетензионални приступ.

Семинар се може пратити на следећем линку:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/J6zEMJyMSoAbTMMX7

Регистрација за учешће на Семинару је доступна на следећем линку:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/tz97w4Hu4c3unsJ7N