30 research outputs found

    Towards Brillouin Enabled Photonic Switching and Quantum Memories

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    Optical Network Security Management: Requirements, Architecture and Efficient Machine Learning Models for Detection of Evolving Threats [Invited]

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    As the communication infrastructure that sustains critical societal services, optical networks need to function in a secure and agile way. Thus, cognitive and automated security management functionalities are needed, fueled by the proliferating machine learning (ML) techniques and compatible with common network control entities and procedures. Automated management of optical network security requires advancements both in terms of performance and efficiency of ML approaches for security diagnostics, as well as novel management architectures and functionalities. This paper tackles these challenges by proposing a novel functional block called Security Operation Center (SOC), describing its architecture, specifying key requirements on the supported functionalities and providing guidelines on its integration with optical layer controller. Moreover, to boost efficiency of ML-based security diagnostic techniques when processing high-dimensional optical performance monitoring data in the presence of previously unseen physical-layer attacks, we combine unsupervised and semi-supervised learning techniques with three different dimensionality reduction methods and analyze the resulting performance and trade-offs between ML accuracy and run time complexity

    Intelligent Circuits and Systems

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    ICICS-2020 is the third conference initiated by the School of Electronics and Electrical Engineering at Lovely Professional University that explored recent innovations of researchers working for the development of smart and green technologies in the fields of Energy, Electronics, Communications, Computers, and Control. ICICS provides innovators to identify new opportunities for the social and economic benefits of society.  This conference bridges the gap between academics and R&D institutions, social visionaries, and experts from all strata of society to present their ongoing research activities and foster research relations between them. It provides opportunities for the exchange of new ideas, applications, and experiences in the field of smart technologies and finding global partners for future collaboration. The ICICS-2020 was conducted in two broad categories, Intelligent Circuits & Intelligent Systems and Emerging Technologies in Electrical Engineering

    Observing and Modeling the Physical Layer Phenomena in Open Optical Systems for Network planning and management

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    L'abstract Ăš presente nell'allegato / the abstract is in the attachmen

    Physical Aspects of Local Solid Tumor Growth

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    Krebszellen haben gemeinsame Eigenschaften, wie unbegrenztes Wachstumspotential und die Vermeidung von Apoptose. Krebs kann als systemische Erkrankung angesehen werden und es reicht daher nicht aus, molekulare Details von Krebs zu verstehen, sondern auch emergente physikalische Eigenschaften von Krebs auf mehreren GrĂ¶ĂŸenskalen von Genen ĂŒber Zellen bis hin zu Geweben. Diese Arbeit konzentriert sich auf physikalische Eigenschaften die an der Krebsprogression, der Migration von Krebszellen und dem Krebswachstum beteiligt sind. Die Migration von Krebszellen fĂŒhrt zur FĂ€higkeit zur Metastasierung, der hĂ€ufigsten Ursache fĂŒr krebsbedingten Tod. Der SchlĂŒssel zu diesem Prozess ist die Verformbarkeit von Krebszellen beim Durchqueren der dichten Mikroumgebung aus extrazellulĂ€rer Matrix und anderen Zellen. Der genaue Beitrag des Aktin- und Mikrotubuli-Netzwerks zur zellulĂ€ren elastischen Verformung und Entspannung ist wichtig und wurde untersucht. Ein wichtiges Ergebnis ist, dass bei kleinen Verformungen (5%) Aktin-Filamente und Mikrotubuli gleichermaßen zur Zellverformung und -relaxation beitragen. So sind die Mikrotubuli fĂŒr die Migration in Mikroumgebungen von grĂ¶ĂŸerer Bedeutung, als es die aktuelle Literatur vermuten lĂ€sst. Ein initial gebildeter bösartiger Tumor tritt typischerweise in eine Wachstumsphase ein, in der das umgebende Gewebe verdrĂ€ngt und eingedrungen wird. FĂŒr ein optimales klinisches Behandlungsergebnis sollte der PrimĂ€rtumor so gut wie möglich entfernt werden, was die genaue Erkennung der Tumorfront und die Identifizierung der Gewebe mit dem Risiko einer Krebsinfiltration beinhaltet. In dieser Arbeit werden natĂŒrliche Hindernisse und Grenzen fĂŒr das Krebswachstum, wie z.B. Fasziengewebsgrenzen oder Gewebekompartimentgrenzen, basierend auf klinischen Daten von GebĂ€rmutterhalskrebs analysiert, die aus der pathologischen Untersuchung von chirurgisch resezierten Tumoren von 518 Patienten gewonnen wurden. Die Wachstumsgrenzen wurden als embryonale Gewebeentwicklungsgrenzen identifiziert und betonen, dass Krebs Entwicklungsmerkmale aufweist, die hĂ€ufig in der Embryogenese vorkommen. Das gefundene Tumorwachstumsmuster und die -form widersprechen dem das das vorherrschende Dogma der isotropen Tumorwachstum, welches der chirurgischen Tumorresektion und Strahlentherapie zugrunde liegt. Die Tumorform-Distribution weist starke Abweichungen von sphĂ€rischer Symmetrie auf, was darauf hindeutet, dass Tumore durch entwicklungsbiologische Kompartimente und deren Kompartimentsgrenzen begrenzt und geformt werden. Computersimulationen liefern auch den Nachweis, dass die klinisch gefundene Tumorinfiltrationswahrscheinlichkeit von Geweben nicht auf der metrischen Entfernung des gefĂ€hrdeten Gewebes zum Gewebe der Tumorherkunft basiert, sondern auf der ontogenetischen Verwandtschaft der Gewebe

    Combining Features and Semantics for Low-level Computer Vision

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    Visual perception of depth and motion plays a significant role in understanding and navigating the environment. Reconstructing outdoor scenes in 3D and estimating the motion from video cameras are of utmost importance for applications like autonomous driving. The corresponding problems in computer vision have witnessed tremendous progress over the last decades, yet some aspects still remain challenging today. Striking examples are reflecting and textureless surfaces or large motions which cannot be easily recovered using traditional local methods. Further challenges include occlusions, large distortions and difficult lighting conditions. In this thesis, we propose to overcome these challenges by modeling non-local interactions leveraging semantics and contextual information. Firstly, for binocular stereo estimation, we propose to regularize over larger areas on the image using object-category specific disparity proposals which we sample using inverse graphics techniques based on a sparse disparity estimate and a semantic segmentation of the image. The disparity proposals encode the fact that objects of certain categories are not arbitrarily shaped but typically exhibit regular structures. We integrate them as non-local regularizer for the challenging object class 'car' into a superpixel-based graphical model and demonstrate its benefits especially in reflective regions. Secondly, for 3D reconstruction, we leverage the fact that the larger the reconstructed area, the more likely objects of similar type and shape will occur in the scene. This is particularly true for outdoor scenes where buildings and vehicles often suffer from missing texture or reflections, but share similarity in 3D shape. We take advantage of this shape similarity by localizing objects using detectors and jointly reconstructing them while learning a volumetric model of their shape. This allows to reduce noise while completing missing surfaces as objects of similar shape benefit from all observations for the respective category. Evaluations with respect to LIDAR ground-truth on a novel challenging suburban dataset show the advantages of modeling structural dependencies between objects. Finally, motivated by the success of deep learning techniques in matching problems, we present a method for learning context-aware features for solving optical flow using discrete optimization. Towards this goal, we present an efficient way of training a context network with a large receptive field size on top of a local network using dilated convolutions on patches. We perform feature matching by comparing each pixel in the reference image to every pixel in the target image, utilizing fast GPU matrix multiplication. The matching cost volume from the network's output forms the data term for discrete MAP inference in a pairwise Markov random field. Extensive evaluations reveal the importance of context for feature matching.Die visuelle Wahrnehmung von Tiefe und Bewegung spielt eine wichtige Rolle bei dem VerstĂ€ndnis und der Navigation in unserer Umwelt. Die 3D Rekonstruktion von Szenen im Freien und die SchĂ€tzung der Bewegung von Videokameras sind von grĂ¶ĂŸter Bedeutung fĂŒr Anwendungen, wie das autonome Fahren. Die Erforschung der entsprechenden Probleme des maschinellen Sehens hat in den letzten Jahrzehnten enorme Fortschritte gemacht, jedoch bleiben einige Aspekte heute noch ungelöst. Beispiele hierfĂŒr sind reflektierende und texturlose OberflĂ€chen oder große Bewegungen, bei denen herkömmliche lokale Methoden hĂ€ufig scheitern. Weitere Herausforderungen sind niedrige Bildraten, Verdeckungen, große Verzerrungen und schwierige LichtverhĂ€ltnisse. In dieser Arbeit schlagen wir vor nicht-lokale Interaktionen zu modellieren, die semantische und kontextbezogene Informationen nutzen, um diese Herausforderungen zu meistern. FĂŒr die binokulare Stereo SchĂ€tzung schlagen wir zuallererst vor zusammenhĂ€ngende Bereiche mit objektklassen-spezifischen DisparitĂ€ts VorschlĂ€gen zu regularisieren, die wir mit inversen Grafik Techniken auf der Grundlage einer spĂ€rlichen DisparitĂ€tsschĂ€tzung und semantischen Segmentierung des Bildes erhalten. Die DisparitĂ€ts VorschlĂ€ge kodieren die Tatsache, dass die GegenstĂ€nde bestimmter Kategorien nicht willkĂŒrlich geformt sind, sondern typischerweise regelmĂ€ĂŸige Strukturen aufweisen. Wir integrieren sie fĂŒr die komplexe Objektklasse 'Auto' in Form eines nicht-lokalen Regularisierungsterm in ein Superpixel-basiertes grafisches Modell und zeigen die Vorteile vor allem in reflektierenden Bereichen. Zweitens nutzen wir fĂŒr die 3D-Rekonstruktion die Tatsache, dass mit der GrĂ¶ĂŸe der rekonstruierten FlĂ€che auch die Wahrscheinlichkeit steigt, Objekte von Ă€hnlicher Art und Form in der Szene zu enthalten. Dies gilt besonders fĂŒr Szenen im Freien, in denen GebĂ€ude und Fahrzeuge oft vorkommen, die unter fehlender Textur oder Reflexionen leiden aber Ă€hnlichkeit in der Form aufweisen. Wir nutzen diese Ă€hnlichkeiten zur Lokalisierung von Objekten mit Detektoren und zur gemeinsamen Rekonstruktion indem ein volumetrisches Modell ihrer Form erlernt wird. Dies ermöglicht auftretendes Rauschen zu reduzieren, wĂ€hrend fehlende FlĂ€chen vervollstĂ€ndigt werden, da Objekte Ă€hnlicher Form von allen Beobachtungen der jeweiligen Kategorie profitieren. Die Evaluierung auf einem neuen, herausfordernden vorstĂ€dtischen Datensatz in Anbetracht von LIDAR-Entfernungsdaten zeigt die Vorteile der Modellierung von strukturellen AbhĂ€ngigkeiten zwischen Objekten. Zuletzt, motiviert durch den Erfolg von Deep Learning Techniken bei der Mustererkennung, prĂ€sentieren wir eine Methode zum Erlernen von kontextbezogenen Merkmalen zur Lösung des optischen Flusses mittels diskreter Optimierung. Dazu stellen wir eine effiziente Methode vor um zusĂ€tzlich zu einem Lokalen Netzwerk ein Kontext-Netzwerk zu erlernen, das mit Hilfe von erweiterter Faltung auf Patches ein großes rezeptives Feld besitzt. FĂŒr das Feature Matching vergleichen wir mit schnellen GPU-Matrixmultiplikation jedes Pixel im Referenzbild mit jedem Pixel im Zielbild. Das aus dem Netzwerk resultierende Matching Kostenvolumen bildet den Datenterm fĂŒr eine diskrete MAP Inferenz in einem paarweisen Markov Random Field. Eine umfangreiche Evaluierung zeigt die Relevanz des Kontextes fĂŒr das Feature Matching
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