PLAN RADA SEMINARA ZA DECEMBAR 2023. GODINE
Predavanja na seminaru mogu se pratiti na daljinu preko linka
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/YoqHWKALRkRTbK9So.
Registracija za on-line praćenje predavanja na Seminaru je na linku
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/xzGqvSp7aWbg8WpYX.
Utorak, 05.12.2023. u 14:15, Knez Mihailova 36, sala 301f i
Online
Dragan Jočić, Matmatički institut SANU
OPERACIJE AGREGACIJE, JEDNAČINE DISTRIBUTIVNOSTI I FUNKCIJA KORISNOSTI
Proces objedinjavanja i sjedinjavanja više vrednosti (najčešće numeričkih) u jednu reprezentativnu je agregacija, a za matematičku funkciju koja obavlja ovaj proces i poseduje još neke osobine kažemo da je operacija agregacije. Upravo, ovako jednostavna priroda ovih funkcija omogućava njihovu primenu u velikom broju disciplina, od matematike i prirodnih nauka do ekonomije i društvenih nauka. Iz teoretskih i praktičnih razloga operacije agregacije sa neutralnim elementom, i operacije agregacije sa anihilatorom su od posebnog značaja za istraživanje. Takođe, pitanje distributivnosti operacija agregacije je krucijalno u mnogim oblastima kao što su teorija fazi skupova, teorija integracije i teorija odlučivanja. Ovo predavanje je posvećeno predstavljanju tih klasa operacija agregacije, i nekih novih rezultata u vezi rešavanja jednačina distributivnosti između njih. U trećem delu prikazaćce se primena parova operacija agregacije koji zadovoljavaju zakone distributivnosti u teoriji korisnosti, koja je osnov teorije odlučivanja, tako što će se konstruisati funkcija korisnosti i analizirati ponašanje donosioca odluke u odnosu na nju.
Utorak, 12.12.2023. u 14:15, Pariske Komune bb, Niš i
Online
Predrag Stanimirović, Prirodno-matematički fakultet, Niš
REKURENTNE NEURONSKE MREŽE U NUMERIČKOJ LINEARNOJ ALGEBRI
Rekurentne neuronske mreže (RNN) dozvoljavaju da izlaz iz nekih čvorova utiče na naknadne vrednosti ulaza istih čvorova. U predavanju se razmatraju RNN posvećene pronalaženju nula nekih matričnih jednačina ili minimiziranju nelinearnih funkcija. Ovakvi RNN modeli predstavljaju dinamičke sisteme bazirane na nelinearnoj optimizaciji. Mreže za optimizaciju se mogu podeliti u dve klase:
- Gradijentne neuronske mreže (GNN) i
- Zhang neuronske mreže (ZNN).
ZNN dizajn je predložen 2001. godine i intenzivno se koristi u rešavanju različitih vremenski promenljivih problema. Dinamika ZNN modela proizilazi iz izbora odgovarajuće funkcije praćenja grešaka (error function), koja je poznata kao Zhang funkcija (Zf). Prikazane su neke specifične ZF koje su rezultat primene nelinearnih metoda optimizacije. Istražuje se konvergencija ZNN dinamičkih sistema namenjenih rešavanju vremenski promenljivih matričnih i vektorskih jednačina i izračunavanju uopštenih inverza. Predstavljeni su i analizirani GNN dinamički sistemi namenjeni rešavanju nekih matričnih jednačina i izračunavanju uopštenih inverza konstantnih matrica. Analizira se povezanost GNN i ZNN dinamičkih sistema sa metodama nelinearne optimizacije.
Zajednički sastanak sa Seminarom Odlučivanje - teorija, thenologije i praksa
Ponedeljak, 18.12.2023. u 12:00,
Online
Muthu Ramachandran, AI Tech UK and Forti5 Technologies, UK
AI AND BLOCKCHAIN FRAMEWORK FOR HEALTHCARE APPLICATIONS
Blockchain applications in healthcare have grown rapidly and it includes record keeping, clinical trials, medical supply chains, patient monitoring, etc. where Blockchain characteristics are needed to improve safety, privacy, and security. AI and blockchain are among the most disruptive technologies and the integration of these two technologies will fundamentally reshape how we live, work, and interact. However, Porru, et. al (2017) have reported it lacks processes, tools, and techniques. Therefore, this paper provides a systematic framework for a secure and sustainable software engineering framework for healthcare blockchain applications. Secure and Sustainable Software Engineering Framework for Healthcare Blockchain Applications (S3EF-HBCA) significant contribution includes requirements engineering for healthcare, business process modelling for healthcare, domain modelling for healthcare, a reference architecture for healthcare, and validation by case study on Electronic Healthcare Record Management System (EHR), and simulation with Business Process Modelling Notation (BPMN) tools. The simulation shows it has taken 10.45 minutes to process 100 instances of real-time data and service requests. The overall result shows encouragement in terms of process, tools, standards, and testing.
Main Highlights:
-
Significant contribution to designing AI and blockchain integration in healthcare with build in security, reusability, and sustainability.
-
Innovative approach to Building Secure and Sustainable Software Engineering Framework for Healthcare Blockchain Applications known as S3EF-HBCA Framework.
-
Requirements Engineering Framework using BPMN modelling & simulation for verification and validation before design & implementation.
-
Non-functional requirements classification for blockchain applications in healthcare.
-
Domain Analysis method & classification for identifying & developing reusable smart contracts in healthcare applications.
-
Blocks-Point Effort Estimation Technique including TCF & ECF for cost & complexity analysis.
-
Design strategies for building reusable blockchain as service components.
-
Innovate reference architecture (REF-ArcBC) for standardizing the development of blockchain in healthcare applications.
-
Business Process & Reference Architecture Efficiency Estimation Metrics.
RUKOVODIOCI SEMINARA
MI SANU
Vera Kovačević-Vujčić =
Milan Dražić
FON
Zorica Bogdanovic
Marijana Despotovic-Zrakic
IEEE
Bozidar Radenkovic
