ὅδε οἶκος, ὦ ἑταῖρε, μνημεῖον ἐστιν ζῴων τῶν σοφῶν ἀνδρῶν, καὶ τῶν ἔργων αὐτῶν

Seminar on Computer Science and Applied Mathematics

PROGRAM

Knez Mihajlova 36
Fakultet organizacionih nauka, Univerzitet u Beogradu,
Jove Ilica 154
IEEE Chapter Computer Science (CO-16) Belgrade, Republic of Serbia

SEMINAR ZA RAČUNARSTVO I PRIMENJENU MATEMATIKU

MI SANU, Knez Mihailova 36, sala 301f

PLAN RADA SEMINARA ZA MART 2020. GODINE

UTORAK, 03.03.2020 u 14:15, Sala 301f, MI SANU, Kneza Mihaila 36
Mirko Lepović, Prirodno-matematički fakultet Univerziteta u Kragujevcu
CONSTRUCTION TWO INFINITE CLASSES OF STRONGLY REGULAR GRAPHS USING MAGIC SQUARES
We say that a regular graph $G$ of order $n$ and degree $r\ge 1$ (which is not the complete graph) is strongly regular if there exist non-negative integers $\tau$ and $\theta$ such that $|S_i\cap S_j| = \tau$ for any two adjacent vertices $i$ and $j$ and $|S_i\cap S_j| = \theta$ for any two distinct non-adjacent vertices $i$ and $j$, where $S_k$ denotes the neighborhood of the vertex $k$. Using a method for constructing the magic squares of order $2k+1$ we have created two infinite classes of strongly regular graphs (i) strongly regular graph of order $n = (2k+1)^2$ and degree $r = 8k$ with $\tau = 2k+5$ and $\theta = 12$ and (ii) strongly regular graph of order $n = (2k+1)^2$ and degree $r = 6k$ with $\tau = 2k+1$ and $\theta = 6$ for $k\ge 2$.

UTORAK, 10.03.2020. u 14:15, sala 301f, MI SANU:
Vladimir Brusić, Li Dak Sum Chair of Computer Science, University of Nottingham Ningbo China
CLASSIFICATION OF FIVE CELL TYPES FROM PBMC SAMPLES USING SINGLE CELL TRANSCRIPTOMICS AND ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS
We used 27 human single cell transcriptomics (SCT) data sets to develop an artificial neural network (ANN) model for classification of Peripheral Blood Mononuclear Cells (PBMC). We demonstrated that highly accurate models for classification of PBMC subtypes can be developed by combining multiple independent data sets to form training data sets. A significant data preparation effort was needed for building predictive models. Using a data set of ~120,000 single cell instances we showed the accuracy of classification of PBMC call of ~90%. Optimization techniques and addition of new high-quality data sets for model training are expected to improve PBMC subtype classification accuracy. The exclusion of genes that have zero transcript expression and the addition of new files with 32 cycles of training and testing has improved classification accuracy to ~92%.

UTORAK, 17.03.2020. u 14:15, sala 301f, MI SANU:
Rajko Bukvić, naučni savetnik u penziji
CITATNA ANALIZA, NAUKOMETRIJSKI POKAZATELJI I ALTMETRIKA
U radu su prikazani osnovni pojmovi i osnovne metrike (statistike) koje se koriste u naukometrijskim analizama naučne produkcije. Najpre se definiše pojam citiranja, na kome se sve te analize po pravilu zasnivaju, a zatim je dat pregled različitih impakt-faktora – IF2, IF5, h-indeks, g-indeks itd. (za autore, publikacije i institucije) i ajgenfaktora (eigenfactor), kao najznačajnijih bibliometrijskih pokazatelja koji se u tim analizama koriste. Kao reprezentativne baze istaknute su, pored uobičajenih i najčešće korišćenih Web of Science, Scopus i sl., takođe i SSRN, RePEc, kao izuzetno značajne za istraživače iz oblasti društveno-humanističkih, odnosno ekonomskih nauka. Posebno se ukazuje na izbor i ograničenja baza u kojima su relevantni izvori predstavljeni, s obzirom na njihov obuhvat (neslavan primer srpske baze SCIndeks). Na kraju rada prikazani su i osnovni pojmovi i pokazatelji altmetrike, kao novije oblasti, u kojoj se pored standardnih pokazatelja koriste i spominjanje na blog postovima, broj čitanja na Mendeley-u, „šerovanja” na Facebook-u, i tvitovi, a u nekim slučajevima i pominjanja u vodećim medijima i političkim (državnim) dokumentima.

UTORAK, 24.03.2020. u 14:15, sala 301f, MI SANU:
KUN-TAKEROVI USLOVI OPTIMALNOSTI U VEKTORSKOJ OPTIMIZACIJI
U ovom predavanju razmotrićemo uslove optimalnosti za dobro poznat gladak problem optimizacije po neprekidnom vremenu. Neki prethodni uslovi optimalnosti za glatke i neglatke probleme su nekorektni, jer su dobijeni korišćenjem pogrešnih teorema iz literature. Problem je razmatran u konceptu Pareto optimalnosti.

UTORAK, 31.03.2020. u 14:15, sala 301f, MI SANU:
Nebojša Nikolić, Fakultet organizacionih nauka
ŠTAJNEROVI SISTEMI I (V, K, T)-POKRIVANJA
Štajnerov sistem S(t, k, v) je skup koji sadrži v elemenata (v-skup) sa familijom k-podskupova (blokova), takvih da je svaki t-podskup sadržan u tačno jednom bloku. U slučaju (v, k, t)-pokrivanja, svaki t-podskup je sadržan u bar jednom bloku date familije. Problem egzistencije Štajnerovog sistema S(t, k, v) i problem odred-ivanja vrednosti C(v, k, t) (kardinalnost minimalnog (v, k, t)-pokrivanja) su otvoreni problemi, a njihova rešenja su poznata samo u nekim specijalnim slučajevima. U radu je data nova kombinatorna konstrukcija minimalnih (v; 3; 2)-pokrivanja, koja predstavljaju uopštenje Bouzove i Skolemove konstrukcije Štajnerovih sistema trojki STS(6n + 3) i STS(6n + 1). Preostale konstrukcije (v, k, t)-pokrivanja su herističke. Koristeći pohlepni algoritam i takozvanu LR proceduru, razvijene su i implementirane tri heuristike: metoda velikih okolina, metoda promenljivog spusta i opšta metoda promenljivih okolina. Njihovom primenom u 23 slučaja su poboljšane do sada najbolje granice vrednosti C(v, k, t).

RUKOVODIOCI SEMINARA

MI SANU
Vera Kovačević-Vujčić
Milan Dražić

FON
Zorica Bogdanovic
Marijana Despotovic-Zrakic

IEEE