A Multiscale Framework for Challenging Discrete Optimization

Current state-of-the-art discrete optimization methods struggle behind when it comes to challenging contrast-enhancing discrete energies (i.e., favoring different labels for neighboring variables). This work suggests a multiscale approach for these challenging problems. Deriving an algebraic representation allows us to coarsen any pair-wise energy using any interpolation in a principled algebraic manner. Furthermore, we propose an energy-aware interpolation operator that efficiently exposes the multiscale landscape of the energy yielding an effective coarse-to-fine optimization scheme. Results on challenging contrast-enhancing energies show significant improvement over state-of-the-art methods.Comment: 5 pages, 1 figure, To appear in NIPS Workshop on Optimization for Machine Learning (December 2012). Camera-ready version. Fixed typos, acknowledgements adde

The vertigo of the beast: thinking animals in literature

This thesis begins with the claim that the most productive and stimulating manner of addressing the question of the animal is through an engagement with the writings of Jacques Derrida. In particular, it picks up on his comment in The Animal that Therefore I Am that “thinking concerning the animal, if there is such a thing, derives from poetry.” As such, the thesis explores the specific ways in which the resources of literature can be used in order to address what is possibly the most pressing ethical task of modern humanity. One of the central questions of the thesis concerns how what Derrida calls carnophallogocentrism can be confronted by literature. Through readings of Herman Melville’s Moby-Dick and the poetry and short stories of D.H. Lawrence, I explore how literature is uniquely placed to offer a sense of the radical otherness of nonhuman animals. In perhaps a contradictory manner, I also examine how literary resources can be used to evoke a sense of pity for nonhumans. There are two further important, and connected, areas of enquiry. The first relates to the position of man who is constructed in opposition to nonhuman animals and is given the right to put nonhumans to death. As such, I study how a variety of texts, chiefly J.M. Coetzee’s Foe and Philip Roth’s American Pastoral, reveal the fragility of some of the chief notions of humanism and give way to what has been theorised as posthumanism. The second engages with what Derrida calls “eating well.” This is a question which receives its most thorough investigation through a reading of Margaret Atwood’s dystopian Maddaddam trilogy

Untersuchungen zu Nachweis und Differenzierung von Campylobacter fetus subsp. venerealis beim Rind mit konventionellen und molekularbiologischen Methoden

Campylobacter fetus subsp. venerealis ist der Erreger der bovinen genitalen Campylobacteriose, einer anzeigepflichtigen Tierseuche. Er hat sein natürliches Reservoir im Präputialsack klinisch gesunder Bullen und ist in der Lage, Aborte zu verursachen (enzooti-scher Abort). Davon abzutrennen sind Infektionen mit C. fetus subsp. fetus, welcher natürlicherweise im Intestinaltrakt des Rindes auftritt und ebenfalls Aborte auszulösen vermag (spo-radischer Abort). Während C. fetus subsp. venerealis einen ausgeprägten Tropismus für die Genitalschleimhaut des Rindes aufweist, handelt es sich bei der Subspezies fetus um einen Zoonoseerreger, der beim Menschen schwerwiegende Erkrankungen mit zumeist septikämischen Charakter verursachen kann. Die Übertragung von C. fetus subsp. venerealis erfolgt hauptsächlich durch den natürlichen Deckakt, es besteht aber auch die Gefahr der Verbreitung durch künstliche Besamung, da klinisch gesunde Bullen den Erreger im Samen enthalten können. Die Unterschiede in der Epidemiologie und die klinische Bedeutung der beiden C. fetus-Subspezies erfordern eine exakte Identifizierung und Differenzierung. Der erste Teil der Untersuchung befasst sich daher mit den Möglichkeiten des molekularen Erregernachweises. Im zweiten Teil wurden 50 Isolate aus den vergangenen fünf Jahren mit molekularen Methoden auf ihre genetische Ähnlichkeit untersucht. Eine Abgrenzung durch traditionelle mikrobiologische Methoden ist sehr problematisch, da sie im Wesentlichen auf nur zwei Reaktionen beruht: die Glycin-Toleranz und die Na-Selenit-Reduktion, wobei neueste Untersuchungen unter standardisierten Bedingungen nur die Glycin-Toleranz als eindeutig charakterische Reaktion für beide Subspezies übrigließe. Aus diesem Grunde wurden PCR-Untersuchungen zur Identifizierung und Differenzierung beider C. fetus-Subspezies eingeführt. In einem ersten Schritt wurde Campylobacter fetus spezifisch nachgewiesen. Danach erfolgte die Differenzierung der Subspezie durch eine weitere PCR, in der nur bei Vorliegen der DNS von C. fetus subsp. venerealis ein Amplikon erhalten wurde. Insgesamt wurden 103 C. fetus-Isolate untersucht, einschließlich der Typenstämme von C. fetus subsp. fetus und C. fetus subsp. venerealis. Auf Grund der Ergebnisse des Gly-cintoleranztests konnten 81 C. fetus subsp. venerealis (Glycin intolerant) und 22 C. fetus subsp. fetus (Glycin tolerant) identifiziert werden. Die Ergebnisse des Glycintoleranztests und der PCR stimmten bei allen 103 C. fetus Isolaten überein. Versuche zum Direktnachweis von C. fetus subsp. venerealis aus Bullensperma durch Anwendung von fünf unterschiedlichen DNS-Extraktionsmethoden waren in ihren Ergebnissen hinsichtlich ihrer Sensitivität nicht zufrieden stellend (104 KbE/ml). Daraus ergibt sich zwingend, dass die Kultivierung des Erregers vor seiner phäno- und genotypischen Charakterisierung weiterhin unverzichtbar bleibt. Durch Untersuchungen mittels PFGE wurde gezeigt, dass die Campylobacter fetus subsp. venerealis-Population, die in Deutschland vorkommt, genetisch nicht einheitlich ist. Eine strenge Gruppierung nach geografischen Regionen war nicht möglich. Innerhalb größerer Gruppen genetisch ähnlicher Stämme fielen Isolate mit identischen Mustern auf, was auf gemeinsame Infektionsquellen hindeutet. Die ERIC-PCR sollte in der vorliegenden Arbeit als zweite Methode der Analyse des Gesamtgenoms zur weiteren Stützung der Ergebnisse der Makrorestriktionsanalyse beitragen. Die Analysen mittels ERIC-PCR machte ein hohes Maß an Heterogenität innerhalb der einzelnen Spezies sichtbar, lässt jedoch keine Assoziation zwischen Bandenprofilen und einer Zuordnung zum Krankheitsbild oder zur geographischen Herkunft zu

Análises genéticas aplicadas à seleção de búfalos (Bubalus bubalis) para carne de qualidade.

A carne de búfalo é considerada um alimento nobre, tanto pelo seu valor nutricional, como pelos aspectos sensoriais extremamente desejáveis. A utilização de técnicas de biologia molecular nos estudos de genoma bubalino permite identificar indivíduos com genótipos favoráveis para a produção de carne. Dentre os genes de interesse para programas de melhoramento genético de bubalinos podemos citar o gene da leptina, associado a características de interesse pecuário como a deposição de gordura na carcaça, produção de leite, capacidade de consumo, conversão alimentar, bem como características reprodutivas. O objetivo do presente trabalho foi caracterizar e selecionar pares de primers para PCR-RFLP provenientes de estudos do genoma bubalino para o gene da leptina. Três pares de iniciadores foram desenhados com base na sequência da região promotora e exon 1 do gene da leptina bubalina depositada no Genbank (AY495586), para a amplificação por PCR de fragmentos a partir do DNA genômico extraído de sangue bubalino. A visualização do produto amplificado pela eletroforese em gel de agarose indicou que a PCR realizada com o primer LEPTBU1 apresentou banda bem definida de 474 pb, sem bandas inespecíficas. Em resumo, o primer LEPTBU1 é sensível e específico para identificar e caracterizar o fragmento do gene da leptina em bubalinos

DeepCut: Unsupervised Segmentation using Graph Neural Networks Clustering

Image segmentation is a fundamental task in computer vision. Data annotation for training supervised methods can be labor-intensive, motivating unsupervised methods. Current approaches often rely on extracting deep features from pre-trained networks to construct a graph, and classical clustering methods like k-means and normalized-cuts are then applied as a post-processing step. However, this approach reduces the high-dimensional information encoded in the features to pair-wise scalar affinities. To address this limitation, this study introduces a lightweight Graph Neural Network (GNN) to replace classical clustering methods while optimizing for the same clustering objective function. Unlike existing methods, our GNN takes both the pair-wise affinities between local image features and the raw features as input. This direct connection between the raw features and the clustering objective enables us to implicitly perform classification of the clusters between different graphs, resulting in part semantic segmentation without the need for additional post-processing steps. We demonstrate how classical clustering objectives can be formulated as self-supervised loss functions for training an image segmentation GNN. Furthermore, we employ the Correlation-Clustering (CC) objective to perform clustering without defining the number of clusters, allowing for k-less clustering. We apply the proposed method for object localization, segmentation, and semantic part segmentation tasks, surpassing state-of-the-art performance on multiple benchmarks

Plug-and-Play Diffusion Features for Text-Driven Image-to-Image Translation

Large-scale text-to-image generative models have been a revolutionary breakthrough in the evolution of generative AI, allowing us to synthesize diverse images that convey highly complex visual concepts. However, a pivotal challenge in leveraging such models for real-world content creation tasks is providing users with control over the generated content. In this paper, we present a new framework that takes text-to-image synthesis to the realm of image-to-image translation -- given a guidance image and a target text prompt, our method harnesses the power of a pre-trained text-to-image diffusion model to generate a new image that complies with the target text, while preserving the semantic layout of the source image. Specifically, we observe and empirically demonstrate that fine-grained control over the generated structure can be achieved by manipulating spatial features and their self-attention inside the model. This results in a simple and effective approach, where features extracted from the guidance image are directly injected into the generation process of the target image, requiring no training or fine-tuning and applicable for both real or generated guidance images. We demonstrate high-quality results on versatile text-guided image translation tasks, including translating sketches, rough drawings and animations into realistic images, changing of the class and appearance of objects in a given image, and modifications of global qualities such as lighting and color