Matjaž Gams
(IJS):
Informacijska družba
Seminar bo na temo uvajanja informacijske družbe v Slovenijo. 27. marca bo v parlamentu javna predstavitev "Informacijska družba kot izziv Sloveniji". Avtor bo predstavil svoje zamisli, kako bi se Slovenija lahko hitreje razvijala z uporabo znanstvenih dosežkov informacijske družbe. Predstavitev je omejena na 7 strani v PP in na 10 minut. Zaželjenih je čimveč debate in pripomb, da bi lahko nastala kvalitetna predstavitev našega področja v Sloveniji.
Michel Lavalou
(Council of Academies of Engineering and Technological
Sciences):
Engineering academies and scientific policy
Predsednik svetovnega združenja inženirskih akademij, prof. Michel Lavalou, bo vodil diskusijo o položaju inženirskih usmeritev v znanosti in družbi.
Rodrigo Martínez Béjar
(University of Murcia, Spain):
Knowledge Managament and Ontologies
Nowadays, Knowledge Management (KM) is a hot field in Knowledge-Based Systems Research due to its great potential. One of the purposes of KM Systems is to provide tools for reusing and sharing knowledge in the organisation. An ontology can be defined as a formal specification of a conceptualisation, allowing for reuse and sharing. Therefore, ontologies can be employed in KM. In this talk, I will briefly discuss the potential of ontologies in KM research.
Matjaž Bevk
(FRI):
Ugotavljanje relacije med diagnozo in posnetki koron prstov
s Kirlianovo kamero
Poskušali smo ugotoviti povezavo med človekovo korono in diagnostiko prizadetosti nekaterih njegovih organov. Korone so bile zajete s Kirlianovo kamero Crown TV. Diagnozo zdravstvenega stanja človeka je postavil zdravilec Slobodan Stanojevič. Zajem korone s Kirlianovo kamero je pravzaprav slikanje koron vseh desetih prstov. Po tradicionalni kitajski medicini se korona prsta razdeli na sektorje in vsak sektor korone prsta pripada določenemu delu telesa (organu). Na podlagi koron vseh prstov je mogoce rekonstruirati korono celega telesa. V nadaljevanju je bila iz slik koron izračunana množica parametrov, ki so bili kasneje uporabljeni kot atributi v algoritmih za strojno učenje.
Ocenjevanje atributov in analiza dreves pokažeta, da je pri naših poskusih strojno učenje dalo boljši rezultat za diagnozo, katere množica najinformativnejših atributov je "podobna" množici, ki je najbolj informativna po mnenju neodvisnega strokovnjaka. Rezultati strojnega učenja in analize atributov kažejo, da korone nosijo koristno informacijo za diagnosticiranje. Težava je to informacijo izluščiti. Napake dobljenih klasifikatorjev so še vedno precej velike. Glavna vzroka sta verjetno: nezadostno število učnih primerov in ne dovolj natančen postopek zajemanja slik in diagnoz.
Gaj Vidmar, Janez Demšar
(FRI):
O uporabi statističnih metod za primerjavo postopkov oziroma modelov
strojnega učenja
Prispevek obravnava nekatera temeljna vprašanja, s katerimi se srečujejo raziskovalci na področju strojnega učenja pri načrtovanju in statistični analizi eksperimentalnih študij. Po pregledu najpogostejših pomanjkljivosti in napak pri uporabi statističnih metod za medsebojno primerjavo klasifikacijskih algoritmov so podrobneje obravnavani relevantni statistični testi in eksperimentalni načrti. Kot primer nadgradnje teoretičnih osnov je prikazana uporaba Bonferronijevega popravka pri gradnji odločitvenih dreves, v zaključku pa je podanih nekaj dilem v zvezi z medsebojno primerjavo napovedne uspečnosti regresijskih dreves.
Bogdan Filipič
(Odsek za inteligentne sisteme, IJS),
Janez Štrancar
(Odsek za fiziko trdne snovi, IJS):
Hibridno optimiranje parametrov EPR spektrov
Elektronska paramagnetna resonanca (EPR) je fizikalni fenomen, pri katerem paramagnetne molekule ali ioni pod vplivom zunanjega magnetnega polja absorbirajo mikrovalovno sevanje. Na tem pojavu temelji EPR spektroskopija, ki je uporabna za nedestruktivno analizo kompleksnih bioloških sistemov, kot so npr. celične membrane. Z njeno pomočjo lahko zaznamo spremembe, ki so posledica delovanja biološko aktivnih sestavin na sistem, ali patološka stanja, kot so vnetja, rak ipd.
Karakterizacija biološkega sistema z EPR spektroskopijo je zanesljivejša, če preprosto obdelavo eksperimentalnih spektrov nadomestimo s primerjavo eksperimentalnega spektra z računalniško simuliranim. Numerična simulacija poteka na osnovi biofizikalnega modela opazovanega sistema, pri čemer je potrebno parametre modela nastaviti tako, da se simulirani spekter ujema z eksperimentalnim. Tradicionalne stohastične optimizacijske metode (npr. simulirano ohlajanje) se pri reševanju te naloge ne izkažejo najbolje, saj so njihovi rezultati močno odvisni od začetnega približka.
Na seminarju bomo pokazali, da je boljše rezultate in pomemben prihranek spektroskopistovega časa moč doseči s hibridno metodo, ki vključuje evolucijski algoritem in lokalno optimizacijo.
Igor Kononenko, Tatjana Zrimec, Aleksander Sadikov, Matjaž Bevk
(FRI):
Pregled dosedanjih raziskav s Kirlianovo kamero
Thiemo Krink
(Department of Computer Science, University of Aarhus, Denmark):
Space and Self-Organization in Evolutionary Algorithms