Семінар Центру дослідження даних КАУ (Archiv)
Location: Інститут математики НАН України, 208, 17:00
Date | Seminar |
---|---|
21, April 2021 17:00 Wednesday | Застосування методів оброблення медичних зображень для дослідження медичних даних Оксана Шкурат Резюме: Медичні дані пацієнтів є основою комунікації в галузі електронної охорони здоров’я. Взаємодія медичних працівників ґрунтується на процесах отримання, зберігання, оброблення та аналізу, а також передачі текстових та графічних даних. До графічних даних відносяться зображення рентгенографії, комп’ютерної та магнітно-резонансної томографії, ультразвукових досліджень, мікроскопічних досліджень тощо. З обробленням та аналізом графічної інформації, що несуть в собі медичні зображення розширюється медичний досвід спеціалістів, а також виникає можливість впровадити довготривалий моніторинг станів пацієнтів, персоніфіковану медицину, що в свою чергу підвищить рівень медицини та економіки країни. Виділення ознак зображень та прийняття на їх основі експертних рішень дозволить уникнути помилок, ускладнень, зменшити ймовірність неправильного діагнозу в медичній практиці. Тому актуальним є розроблення, вдосконалення, а також впровадження методів оброблення зображень у медичні дослідження. У доповіді розглядатимуться методи підвищення яскравості зображень, сегментації для автоматизованого визначення відхилень на об’єктах зображень, контурного опису та пошуку медичних зображень. Запропоновані методи оброблення медичних зображень доцільно застосовувати: як окремі модулі автоматизованого аналізу зображень у складі медичної інформаційної системи; або у сукупності як інформаційна технологія оброблення медичних даних, що дозволяє створювати медичні інформаціи?ні системи з розширеними функціональними можливостями. |
31, March 2021 17:00 Wednesday | Оцінювання параметрів лінійної регресії за наявності суміші класичної та берксонівської похибок у регресорі Микита Яковлєв Резюме: Досліджується лінійна структурна модель регресії, у якій регресор спостерігається із сумішшю класичної та Берксонівської похибок вимірювання. Дисперсії класичної похибки та похибки Берксона вважаються відомими. Без припущень про нормальність будуються консистентні оцінки параметрів моделі та задаються умови їх асимптотичної нормальності. Побудовані оцінки розділяються на дві асимптотично незалежні групи. |
24, March 2021 17:00 Wednesday | Класична задача дискретної математики — мінімізація диз'юнктивної нормальної форми у формалізмі реляційних схем Ігор Ткачев Резюме: В доповіді буде розглянута класична задача дискретної математики — мінімізація диз'юнктивної нормальної форми на основі формалізму реляційних схем. Буде показано що задача побудови мінімальної диз'юнктивній нормальної форми відповідає задачі побудові системи реляційних схем, що породжує задану мову у вигляді об'єднання множин спроможних розміток цих схем. |
03, March 2021 17:00 Wednesday | Задачі обробки великих даних у промисловості Максим Романов Резюме: Буде розглянуто типову задачу класу застосунків предиктивної аналітики на промислових підприємствах при оптимізації процесів планування виробництва. Розкрито її контекст, місце у ієрархії процесів керування виробництвом, моделі вхідних даних та очікувані результати використання. Наведено варіанти використання на прикладі підприємств харчової (овочепереробної) промисловості. |
24, February 2021 17:00 Wednesday | Аналіз фотоемісійних спектрів багатозонних надпровідників методами машинного навчання з застосуванням згорткових нейронних мереж |
03, February 2021 17:00 Wednesday | Сучасні підходи створення векторної репрезентації слова Ігор Cтепанов, Максим Ніколаєнко Резюме: Обчислювальна лінгвістика - розділ математичного та комп'ютерного моделювання, що займається використанням математичних моделей для опису природних мов. На сьогодні найбільш розповсюджені підходи моделювання мови так і окремих її компонентів засновані на нейронних мережах. Більшість з них спирається на гіпотезу дистрибутивної семантики, згідно з якою значення слова визначається словами з якими досліджуване слово зустрічається. Подібні моделі дозволяють створити тематичний ембединг(векторну репрезентацію слова), розташовуючи в векторному просторі поряд ті слова які належать до спільної тематики. В нашому дослідженні ми виділили інший тип ембедингу, що базується на моделюванні синтаксичного оточення слова, тобто структури речень та взаємозв'язку даного слова з іншими. Наша модель заснована на використання Graph Convolutional Network та інформації про структуру речення на основі universal dependencies tree. Результати продемонстрували, що даний тип ембедингу створює більш функціональну репрезентацію, розташовуючи поряд слова з однакової категорії в ієрархії значень слів. Крім того, оскільки дана модель чудово утилізує інформацію про роль слова в реченні, даний тип ембедингу підходить для створення репрезентації речень. В даній доповіді ми зробимо акцент на поєднання різних типів ембедингу та аналіз кожного з них на відповідність до тих чи інших задач. |
23, December 2020 17:00 Wednesday | Бот для проведення тендерів з продажу агрокультур Антон Жуковський Резюме: У бакалаврській дипломній роботі було реалізовано систему для проведення тендерів з продажу агрокультур, використовуючи Telegram Bot API. Розроблена система дозволяє агрокомпанії зручно проводити тендери всередині месенджера Telegram. |
16, December 2020 17:00 Wednesday | Автоматизація зворотної розробки методами декодування та дизассемблювання Олег Самойленко Резюме: Розробка програмного забезпечення у сучасному світі дуже швидка, тому іноді аспектам безпеки та захищеності програмного продукту може не бути приділено достатньо уваги. Зворотна розробка власного продукту є ефективною для пошуку його вразливостей та загроз. У роботі був зроблено огляд структури файлів Mach-O з метою декодування вразливої інформації з системних компонентів; розроблено програмне забезпечення, яке може бути використаним для декодування внутрішніх даних системних компонентів формату Mach-O. |
09, December 2020 17:00 Wednesday | Обмеження на параметри темної матерії в Баєсовому підході Денис Савченко Резюме: Позаяк частотний підхід в статистиці широко використовувався протягом 20 століття, сучасний прогрес в розвитку комп’ютерних технологій призвів до розширення використання баєсових підходів. Великою перевагою баєсових методів є можливість отримання постеріорних розподілів ймовірності значень параметрів моделі на противагу точковим оцінкам. Ми використовуємо підхід Монте-Карло Марківських ланцюжків для аналізу спостережних даних про кількість перших галактик у Всесвіті. Оскільки властивості частинок темної матерії впливають на процеси формування структур, можемо отримати обмеження на масу частинки темної матерії. Окрім того, ми маємо можливість оцінити величини інтегрованої правдоподібності і виконати порівняння різних моделей темної матерії. |
02, December 2020 17:00 Wednesday | Застосування методів кластерізації в деяких задачах обробки мовних сигналів Василь Семенов Резюме: В даній доповіді ми розглядаємо застосування деяких методів кластерізації в задачах обробки мовних сигналів. По-перше, розглянуто загальну класифікацію методів машинного навчання та показано місце у ній методів кластерізації. Надалі розглянуто методи кластерізації за допомогою алгоритму К-середніх, моделей гаусівських сумішей та напівтоматичного навчання із відповідним застосуванням до задач кодування та класифікації мовних сигналів. Наведено результати тестування на реальних даних. |
25, November 2020 17:45 Wednesday | Термодинамічне моделювання складу асоційованих розчинів систем Ni-Zr та Ni-Hf Марк-Ездра Волинський Резюме: Методом калориметрії досліджено ентальпії змішування розплавів систем Ni-Zr і Ni-Hf в усьому інтервалі складів при 1770 К. Показано, що рідкі сплави утворюються із виділенням великої кількості теплоти. Мінімальні ентальпії змішування близькі до -50 кДж/моль для розплавів обох вивчених систем. За моделлю ідеальних асоційованих розчинів розраховано термодинамічні властивості сполук, асоціатів і розплавів цих систем. |
25, November 2020 17:00 Wednesday | Аналіз та порівняння існуючих систем пожежонебезпеки, доступних баз даних пожеж Олександр Пархомчук Резюме: Проаналізовано інсунуючі системи пожежонебезбеки, та доступні бази |
18, November 2020 17:00 Wednesday | Один підхід до розв'язування задач напівавтоматичного навчання Yevgeniya Semenova Резюме: Розглядається проблема чисельного розв'язування задач класифікації напівавтоматичного навчання. Для таких задач пропонуються нові стійкі алгоритми, що базуються на спектральних властивостях графа в Лапласіане та дозволяють ефективно задіяти непомічені дані для відновлення многовиду. Апроксимаційні властивості побудованих алгоритмів буде продемонстрировано за допомогою чисельних експериментів. |
11, November 2020 17:00 Wednesday | Покращена оцінка найменших квадратів в умовах фіксованої та спадної точності Іван Сенько Резюме: Розглядається покращена оцінка найменших квадратів у векторній лінійній моделі з похибками у змінних за умов невипадкових регресорів, за умов коли точність спостереження регресорів є рівномірно обмеженою та спадною із зростанням кількості вимірювань. Встановлені умови консистентності та строгої консистентності оцінок для гетерескедастичного випадку та умови асимптотичної нормальності за умов гомоскедастичного випадку. |
04, November 2020 17:00 Wednesday | Дослідження web-форуму як соціокультурного феномену та використання сучасних скриптових мов програмування для створення інтернет форуму студентів Михайло Ємельянов Резюме: Сьогодні все більшого значення набуває інформатизація освіти та розробка методичних системи, технологій, методів і організаційних форм навчання, що дозволяють удосконалити механізм управління системою освіти в сучасних умовах інформаційного суспільства. Основними інтернет-технологіями, що використовуються в освітніх цілях, є засоби синхронної та асинхронної комунікації. У даному дослідженні був розглянутий інтернет-форум, як засіб асинхронної комунікації. У ході дослідження була побудована та описана концептуальна модель інтернет-форуму, визначені роль і перспективи інтернет-спільнот типу «форум» в соціокультурній системі сучасного інформаційного суспільства, а також спроектований та програмно реалізований прототип студентського web-форуму. |
21, October 2020 17:00 Wednesday | Великі супутникові дані як основа для інноваційних Українських проєктів Леонід Шуміло Резюме: https://us02web.zoom.us/j/81901090493?pwd=bkVlOVBJWEJMcFdNMDNOc2liUkNRUT09 |
07, October 2020 17:00 Wednesday | ІЧ-сенсибілізація фулереновмісних комплексів для органічних сонячних елементів/ Статичний блочно-рекурсивний алгоритм Холецького для кластера з розподіленою пам'яттю Андрій Іваськевич, Ізабелла Шевчук Резюме:
|
30, September 2020 17:00 Wednesday | Система Євросоюзу з ядерного аварійного реагування РОДОС та обчислювальні технології асиміляції даних вимірів для розв'язання обернених задач й корегування результатів прогнозування/ Реалізація алгоритму побудови представлення групи по машині Тьюринга Іван Васильович Ковалець, Максим Борисович Шамрай Резюме: 1. У доповіді зроблено огляд системи підтримки рішень (СППР) Євросоюзу з ядерного аварійного реагування РОДОС. Особливу увагу приділено модулю атмосферного перенесення цієї системи. Функціонування сучасних СППР з екологічної безпеки неможливе без застосування методів асиміляції (засвоєння) даних вимірів у розрахунках моделей для корегування результатів прогнозування. У доповіді дається огляд методів засвоєння, які застосовуються у моделях розповсюдження радіоактивності системи РОДОС. Наводяться приклади застосування системи РОДОС під час радіаційних інцидентів на території України та у світі. 2. Дослідження формальних мов показало, що є відкриті проблеми, які досить важко вирішити за допомогою традиційних комбінаторних методів. У цій роботі ми намагаємось застосувати методи теорії груп до анализу формальних мов шляхом розробки алгоритму, який був описаний Сапіром, Біржетом і Ріпсом, і будуємо представлення кінцево представленої групи за даною машиною Тьюрінга. Крім того, ми отримали ін’єктивне відображення з мови машини Тьюрінга у проблему слів відповідної групи. Алгоритм може бути використаний для подальшого вивчення класифікації формальних мов з точки зору загальновідомих класів груп, виділення ознак приналежності до певного класу та застосування алгебраїчних методів до формальних мов. Взагалі, ми намагаємось застосувати новий підхід до аналізу формальних мов за допомогою теорії груп. |
23, September 2020 17:00 Wednesday | 1. Використання методів нелінійного зменшення розмірності на основі дифузійних карт для задачі класифікації даних./ 2. Дифузійне згладження даних Олександр Кравченко, Поліна Мерзлікіна Резюме: 1. Однією з проблем у галузі машинного навчання є використання глибонного навчання на невеликих наборах даних, які не можна доповнити. Для таких наборів даних раціональніше використовувати стандартні алгоритми машинного навчання, але ми стикаємось ще з однією проблемою - малою точністю класифікацій для даних великої розмірності, таких як зображення, аудіозаписи, тощо. Щоб уникнути цієї проблеми зазвичай використовують лінійні алгоритми зменшення розмірності, проте вони не підходять для даних, змінні яких не лежать у напрямках найбільшої дисперсії. Для таких даних доцільніше використовувати нелінійни алгоритми зменшення розмірності.
2. Доповідь ознайомить слухачів із поняттям дифузійних координат та їх прикладним використання при згладженні даних (на прикладі 3D об'єктів). |
19, February 2020 17:00 Wednesday | Interaction of laser radiation with hemoglobin of arterial blood. |
04, December 2019 17:00 Wednesday | ПРОБЛЕМИ ТА ПІДХОДИ ДО ПРОГНОЗУВАННЯ ПОПИТУ CPG ТОВАРІВ Олександр Сичов |
04, December 2019 17:00 Wednesday | Approaches to forecasting CPG demand Oleksandr Sychov |
27, November 2019 17:00 Wednesday | Рекурсивні матричні алгоритми і розподілене динамічне управління обчислювальним процесом на суперкомп'ютері Геннадій Малашонок Резюме: У лекції розглядаються рекурсивні матричні алгоритми і їх застосування при створенні бібліотеки програм для суперкомп'ютера з розподіленою пам'яттю і динамічним децентралізованим управлінням обчислювальним процесом. Дається нова класифікація матричних алгоритмів, яка заснована на класах функцій, які використовуються в цих алгоритмах. |
20, November 2019 17:00 Wednesday | Системи бізнес-аналітики Володимир Домрачев Резюме: В лекції будуть проаналізовані сучасні інструменти бізнес – аналітики, які застосовуються в процесі роботи фінансовими установами України. |
13, November 2019 17:00 Wednesday | Визначення рівняння стану матерії в моделі ядро-ядерних зіткнень UrQMD за допомогою згорткових нейронних мереж Квасюк Ю. Резюме: Розглянуто застосування згорткових нейронних мереж (потужного алгоритму для класифікації зображень) для визначення рівняння стану матерії у моделі ядро-ядерних зіткнень. Алгоритм було натреновано на низькорівненвих експериментально-спостережуваних величинах, та досягнуто 98% точності класифікації. Отримані результати вказують на широкі перспективи застосування даних методів до реальних експериментів |
30, October 2019 17:00 Wednesday | Understanding Machine Learning Pavlo Tytarenko |
23, October 2019 17:00 Wednesday | Understanding Machine Learning Pavlo Tytarenko Резюме: The mathematical foundations of Machine Learning are explained. Different algorithmic approaches are discussed. The talk is aimed at beginners and those who would like to get an impression on this rapidly developing and very "fashionable" field. |
09, October 2019 18:00 Wednesday | Метод експертних парних порівнянь з урахуванням попереднього досвіду Андрійчук О.В. |
25, September 2019 18:00 Wednesday | Дифузійні координати їх застосування Кравченко О., Мерзлікіна П. |
25, September 2019 17:00 Wednesday | Класифікація розподілів баріонного числа за допомогою методів машинного навчання. Квасюк Ю. Резюме: Досліджуються розподіли числа баріонів у системах напіввідкритого типу (із законом збереження загального баріонного числа), що утворюються у ядро-ядерних зіткненнях. Класифікація розподілів на наявність закону збереження у проводиться за допомогою алгоритму машинного навчання. |
18, September 2019 17:00 Wednesday | Концепція відкритих динамічних систем Різник О.М. |
19, June 2019 17:00 Wednesday | Geometrical Picture of Continuous-Wave Detection Chris Boldt |
29, May 2019 17:00 Wednesday | Чисельні методи в квантовій оптиці та квантових технологіях Андрій Семенов |
22, May 2019 17:00 Wednesday | Data Markets and Data Economics Yuri Demchenko(University of Amsterdam, Amsterdam) |
08, May 2019 17:00 Wednesday | P-адичний аналіз та штучні нейронні мережі Олексій Нікітченко (ФТІ, НТУУ КПІ) |
14, December 2018 17:00 Friday | Міні воркшоп `Математика та теорія ігор` Резюме: Доповідачі: 1) Олексій Ігнатенко, ст.н.с. Інституту програмних систем НАН України Тема: "Головні математичні ідеї теорії ігор і їх застосування" 2) Олександр Борисенко, Керівник видавництва настільних ігор FEELINDIGO Тема: "Математика у настільних іграх. Можливості" 3) Терлецька Катерина, ст.н.с. Інституту проблем математичних машин і систем НАН України Тема: "Математика у настільних іграх. Реалізація" |
23, November 2018 17:00 Friday | Функції Хаара, як базис чисельного диференціювання та застосування у медицині Покутний Олександр Олексійович |
26, October 2018 17:00 Friday | Формальні та адаптивні методи паралельного програмування А.Ю. Дорошенко (КАУ, НТУУ КПІ та Інститут програмнитх систем НАНУ) |
08, June 2018 17:00 Friday | Аксіоматичний підхід до створення штучного інтелекту – «загального типу» - Artificial General Intelligence (AGI) Сергій Корнєєв Резюме: План доповіді 1. Концепція штучного інтелекту загального типу – “AGI”. 2. Відмінність концепції «Систем автоматичного регулювання» - традиційний кібернетичний підхід - від «Систем штучного інтелекту загального типу». 3. Сутність аксіоматичного підходу до створення штучного інтелекту загального типу, запропонованого автором в 2014-2018рр. 4. Операційні системи штучного інтелекту загального типу. 5. Загальна дискусія по запропонованим темам, короткі виступи учасників. |
27, April 2018 17:00 Friday | Взаємодія процесів розробки математичних моделей та генерації відповідних реальних даних для підтримки оперативного прийняття централізованих і децентралізованих рішень В. М. Горбачук (д.ф.-м.н., Інститут кібернетики імені В.М.Глушкова НАН України) Резюме: Cпільно із семінаром Інституту кібернетики імені В.М.Глушкова НАН України «Системний аналіз та інформаційні технології в економіці та державному управлінні |
30, March 2018 17:00 Friday | Сегментація експериментальних кривих як реалізацій кусково-гладких функцій, спотворених завадами Антон Шарипанов, Володимир Калмиков (Інститут проблем математичних машин і систем НАН України) Резюме: Розглядається задача сегментації експериментальних графіків , які є реалізаціями невідомих кусково-гладких функцій, причому реалізації спотворені завадами невідомої природи, тобто неможливо зробити ніякого розумного припущення про їхню природу. Ми вважаємо, що зорове сприйняття найчастіше справляється з подібними завданнями, завдяки феномену змінної роздільної здатності. Метод, алгоритм засновані на тому, що рецептивне поле нейрона представлене як дискретна аналогія околу точки при аналізі безперервності функції. Наведені приклади сегментації реальних об\'єктів-кардіограм. Подальший розвиток - сегментація зображень. Запропоновано новий метод сегментації сигналів, спотворених завадами. На відміну від інших відомих методів, наприклад, методу Канні, априорні дані про завади не використовуються. Сегментація сигналів та півтонових зображень, спотворених завадами, є однією з найстаріших проблем комп\'ютерного зору. Але людський зір вирішує це завдання майже незалежно від нашої свідомості. Для зорових нейронів виявлено, що розміри збуджувальних зон рецептивних полів змінюються під час зорового акту, що в кінцевому підсумку означає динамічні зміни роздільної здатності зорової системи, тобто феномен \"coarse-to-fine\" у живих організмах. Ми припустили, що феномен \"coarse-to-fine\" , тобто декілька різних роздільних здатностей, використовується в системі людського зорового сприйняття для сегментації зображень. Розроблено алгоритм \"coarse-to-fine\" для сегментації експериментальних графіків. Основна відмінність алгоритму, згаданого вище від інших, полягає в тому, що рішення приймається з урахуванням усіх частинних рішень для всіх використаних роздільних здатностей. Це забезпечує стабільність остаточного рішення. Результати програмної перевірки алгоритму представлені. Очікується, що метод можна розширити до сегментації півтонових зображень. |