Пољско математичко друштво (Polish Mathematical Society) објавило је Конкурс за престижну Банахову награду за најбољу докторску дисертацију (The International Stefan Banach Prize for a Doctoral Dissertation in the Mathematical Sciences).
Доделиће се једна главна награда од 25.000 PLN и две похвале од по 10.000 PLN ауторима најбољих дисертација из математичких наука одбрањених у периоду од 1. маја 2024. до 30. априла 2025. године у некој од следећих земаља: Албанија, Белорусија, Босна и Херцеговина, Бугарска, Хрватска, Чешка, Естонија, Мађарска, Косово*, Летонија, Литванија, Северна Македонија, Молдавија, Црна Гора, Пољска, Румунија, Србија, Словачка, Словенија, Украјина.
Пољско математичко друштво препознаје да су историјске и политичке околности након Другог светског рата учиниле истраживачки пут у многим земљама централне и источне Европе знатно тежим него у западној Европи. Жеља Друштва је да промовише и подржи развој математике у овом делу света.
Пријаве се подносе онлајн до 15. маја 2025. године. Више информација, укључујући водич и формулар за пријаву, можете пронаћи на веб-страници http://ibp.ptm.org.pl/en/
детаљније
Наредни састанак Семинара биће одржан онлајн у среду, 5. марта 2025. године, са почетком у 19 часова.
Предавач: João Pedro Carvalho Leal Mendes Moreira, Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto (FEUP)
Наслов предавања: AN ENSEMBLE OF AUTONOMOUS AUTO-ENCODERS AS A CLASSIFIER FOR HUMAN ACTIVITY RECOGNITION
Апстракт: Human Activity Recognition is a machine learning task that uses sensing technology to classify human activities and infer human behavior. While traditional machine learning approaches use hand-crafted features to train their models, recent advancements in neural networks allow for automatic feature extraction. Auto-encoders are a type of neural network that can learn complex data representations and are commonly used for anomaly detection. In this work, we propose a novel multi-class algorithm comprising an ensemble of auto-encoders, with each auto-encoder associated with a unique class. We tested the proposed approach in human activity recognition data. Experimental results show that auto-encoder ensembles can be efficient, robust, and competitive with traditional classification approaches. Moreover, this modular classifier structure allows for more flexible models. For example, the number of classes can be extended by including new auto-encoders without retraining the whole model.
Напомена:
Регистрациона форма за учешће и линк за активно праћење предавања за регистроване кориснике (након логовања):
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/CW5nJWDSEZDj7p32p
Нерегистровани корисници могу да прате предавања на овом линку (без могућности активног учешћа):
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/call/hR9vL94nD6QE8qQZj/xET9GcPMyR08nqH8lnS3SE7N5Vf00H7Lp9EBhsv6Lti
детаљније
Наредни састанак Семинара биће одржан у уторак, 4. марта 2025. године, у сали 301ф Математичког института САНУ са почетком у 14.15.
Предавач: Тијана Матејић, Академија струковних студија Шумадија
Наслов предавања: ПРИМЕНА ВЕШТАЧКИХ НЕУРОНСКИХ МРЕЖА И ИНДИКАТОРА ИНТЕРНЕТ ПРИСУСТВА У ПРЕДВИЂАЊУ РИЗИКА ОД БАНКРОТСТВА ХОТЕЛИЈЕРСКИХ ПРЕДУЗЕЋА
Апстракт: У раду су представљени модели дубоких Вештачких неуронских мрежа (ВНМ) за ординалну класификацију, који су коришћени за процену категорија хотелијерских предузећа у погледу њиховог ризика од банкротства у периоду од 2020. до 2024. године које одговарају категоријама добијеним помоћу Алтмановог Z"-Skor модела за тржишта у развоју и Zmijewski модела. У истраживању је применом хеуристичке методе која се базира на Анализи главних компоненти, коефицијената корелације и потом кластеризације путем методе К-средњих вредности, развијен модел интернет присуства предузећа у 2023. години, који обухвата пет категоричких индикатора различитих димензија интернет присуства које описују тачке додира које предузеће има са корисницима на интернету и представљају скуп улазних параметара ВНМ модела.
Ради валидације резултата ВНМ модела, у истраживању су развијени и примењени и аналогни модели Ординалне логистичке регресије. При евалуацији прецизности свих развијених модела коришћена је систематична методологија која: решава проблем са небалансираним категоријама ризика од банкротства применом методе пре-узорковања (ADASYN), примењује унакрсну валидацију ради робустнијих процена прецизности модела и користи четири индикатора у евалуацији прецизности модела.
Напомена: Предавања на Семинару се снимају и преносе уживо.
Све информације могу се наћи на страници
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/qGapAHyEBad2FDwXR
детаљније
Декански колегијум Факултета је донео одлуку, ослањајући се на препоруку Студентског парламента, али и због безбедности свих наших студената и запослених, да се сваки вид наставе и све испитне активности обуставе и у периоду до 7. марта 2025. године. Настава и испитне активности ће привремено бити обустављени на свим локацијама на којима се иначе и изводе (Студентски трг 16, Светог Николе 39 и Ватрослава Јагића 5).
детаљније
Наредни састанак Семинара биће одржан у четвртак, 27. фебруара 2025. године, у сали 301ф Математичког института САНУ са почетком у 14.15.
Предавач: Петар Марковић, ДМИ Нови Сад
Наслов предавања: THE DICHOTOMY THEOREM ON THE COMPUTATIONAL COMPLEXITY OF THE CONSTRAINT SATISFACTION PROBLEM
Апстракт: In the first part of the lecture I will cover the history, motivation and the formulation of the Constraint Satisfaction Problem, and its computational complexity, which was a central topic of research for a couple of decades. The Dichotomy Conjecture, now the Dichotomy Theorem, states that the Constraint Satisfaction Problem is always either tractable or NP-complete. Which of these two cases occurs depends entirely on the finite model, the so-called "template", which is a fixed parameter of the Constraint Satisfaction Problem). Next I will give an overview of the methods and techniques from various areas which were used in the proofs of the partial results leading up to the Dichotomy Theorem, including its two full proofs. The last part of the lecture will cover some of the results which simplify and/or unite the two proofs of the Dichotomy Theorem. Time permitting, I will mention the generalizations of the Constraint Satisfaction Problem which are the focus of most recent research in the area, and which motivate us to work on simplifying the proofs of an already proved result.
Напомена:
Предавање је могуће пратити на даљину путем Зоом платформе
https://zoom.us/j/91360894651?pwd=gMbP5rMDEvUmkHzHMRLLtKniwSGTQc.1
Meeting ID: 913 6089 4651
Passcode: 698920
детаљније
Наредни састанак Семинара биће одржан у среду, 26. фебруара 2025. године, у сали 301ф Математичког института САНУ са почетком у 18 часова.
Предавач: Србољуб Симић, Природно-математички факултет, Универзитет у Новом Саду
Наслов предавања: О МОДЕЛИРАЊУ КОРТЕГОВИХ ФЛУИДА
Апстракт: Кортевегови флуиди представљају један од основних модела непрекидне средине којим су обухваћени капиларни ефекти, односно дифузне (расподељене) међуфазне области. Нелокалне интеракције молекула у међуфазној области су моделиране кроз присуство градијента густине масе у равнотежном делу тензора напона. Питање термодинамичке конзистентности Кортевегових флуида, односно компатибилности модела са ентропијском неједнакошћу, још увек није затворено због различитих приступа који су присутни у истраживањима. У оквирима механике континуума овом проблему се може приступити применом класичне Колман-Нолове (Coleman-Noll) процедуре или применом Лиуовог (I-Shih Liu) метода множитеља. У овом саопштењу се излаже моделирање Кортевегових флуида помоћу Лиуовог метода множитеља, који представља конзистентан математички поступак анализе компатибилности једначина уз што мањи скуп физичких претпоставки. Недавни резултати П. Вана (Péter Ván) су послужили као мотивација, али се поступак у овом истраживању разликује од поменутог у одређеним процедуралним аспектима, као и у општости резултата. Валидност презентованих резултата ће бити сагледана и кроз поређења са моделима изведеним у оквиру кинетичке теорије гасова.
Напомена:
Предавање је могуће пратити на даљину путем Зоом платформе
https://zoom.us/j/99689103300?pwd=wfwVZcZRyBa8Nn28UnWsbON8ULA4qj.1
Meeting ID: 996 8910 3300
Passcode: 871487
детаљније
Декански колегијум Факултета је донео одлуку, ослањајући се на препоруку Студентског парламента, али и због безбедности свих наших студената и запослених, да се сваки вид наставе и све испитне активности обуставе и у периоду до 28. фебруара 2025. године. Настава и испитне активности ће привремено бити обустављени на свим локацијама на којима се иначе и изводе (Студентски трг 16, Светог Николе 39 и Ватрослава Јагића 5).
детаљније
Расписан је Конкурс за доделу "Награде Веселина Лучића" за најбоље научно, односно стручно, остварење наставника и сарадника Универзитета у Београду, објављено током 2024. године.
Кандидати на Конкурс могу пријавити монографију, поглавље у монографији или научни рад. Наведена остварења морају бити штампана код еминентног домаћег или страног издавача (пожељно је приложити рецензије). Неће бити узети у разматрање зборници радова са научних скупова, као ни уџбеничка литература.
Рок за подношење пријава је од 2. марта до 30. априла 2025. године.
Текст конкурса
Образац за пријаву
детаљније
Наредни састанак Семинара биће одржан у петак, 28. фебруара 2025. године, у сали 301ф Математичког института САНУ са почетком у 14.15. У питању је заједнички састанак са Семинаром за вероватносне логике.
Предавач: Милош Миловановић, Математички институт САНУ
Наслов предавања: ЗАШТО СУ НАМ БИТНИ ХИЛБЕРТОВИ ПРОСТОРИ?
Апстракт: Излагање је медитација на тему Банах-Лампертијева теорема о изометријама Банаховог простора Lp. Показује се да сви они имају исте морфизме, са изузетком Хилбертовог простора L2 који их има још више. Размотићемо реперкусије овог става од теорије динамичких система до квантне логике.
Напомена:
Предавање је могуће пратити на даљину путем Зоом платформе:
https://zoom.us/j/91360894651?pwd=gMbP5rMDEvUmkHzHMRLLtKniwSGTQc.1
Meeting ID: 913 6089 4651
Passcode: 698920
детаљније
Наредни састанак Семинара биће одржан онлајн у среду, 26. фебруара 2025. године, са почетком у 19 часова.
Предавач: Julia Stoyanovich, Tandon School of Engineering, Center for Data Science, Center for Responsible AI, New York University
Наслов предавања: DEMYSTIFYING RESPONSIBLE AI
Апстракт: Responsible AI (RAI) is the science and the practice of making the design, development, and use of artificial intelligence (AI) systems socially sustainable. In my talk, I will discuss the hallmarks of responsible AI, making them concrete through positive and negative examples. I will also give a taste of some of my recent work, highlighting exciting technical directions in data-centric AI and responsible data engineering [4]. Iʼd be happy to discuss any other topics in RAI research, education, training, and policy during Q&A, see https://r-ai.co for information.
Напомена:
Предавање је могуће пратити на даљину путем Зоом платформе:
https://zoom.us/j/93728578513?pwd=90WFVRVdY5Nwb67mbqff6Rhi2zX5f1.1
Meeting ID: 937 2857 8513
Passcode: 040504
детаљније
