A Statistical Method for Object Counting

In this paper we present a new object counting method that is intended for counting similarly sized and mostly round objects. Unlike many other algorithms of the same purpose, the proposed method does not rely on identifying every object, it uses statistical data obtained from the image instead. The method is evaluated on images with human bone cells, oranges and pills achieving good accuracy. Its strengths are ability to deal with touching and partly overlapping objects, ability to work with different kinds of objects without prior configuration and good performance

Inductive inference of recursive functions: complexity bounds

This survey includes principal results on complexity of inductive inference for recursively enumerable classes of total recursive functions. Inductive inference is a process to find an algorithm from sample computations. In the case when the given class of functions is recursively enumerable it is easy to define a natural complexity measure for the inductive inference, namely, the worst-case mindchange number for the first n functions in the given class. Surely, the complexity depends not only on the class, but also on the numbering, i.e. which function is the first, which one is the second, etc. It turns out that, if the result of inference is Goedel number, then complexity of inference may vary between log n+o(log2n ) and an arbitrarily slow recursive function. If the result of the inference is an index in the numbering of the recursively enumerable class, then the complexity may go up to const-n. Additionally, effects previously found in the Kolmogorov complexity theory are discovered in the complexity of inductive inference as well

Discrete Denoising Diffusion Approach to Integer Factorization

Integer factorization is a famous computational problem unknown whether being solvable in the polynomial time. With the rise of deep neural networks, it is interesting whether they can facilitate faster factorization. We present an approach to factorization utilizing deep neural networks and discrete denoising diffusion that works by iteratively correcting errors in a partially-correct solution. To this end, we develop a new seq2seq neural network architecture, employ relaxed categorical distribution and adapt the reverse diffusion process to cope better with inaccuracies in the denoising step. The approach is able to find factors for integers of up to 56 bits long. Our analysis indicates that investment in training leads to an exponential decrease of sampling steps required at inference to achieve a given success rate, thus counteracting an exponential run-time increase depending on the bit-length.Comment: International Conference on Artificial Neural Networks ICANN 202

Goal-Aware Neural SAT Solver

Modern neural networks obtain information about the problem and calculate the output solely from the input values. We argue that it is not always optimal, and the network's performance can be significantly improved by augmenting it with a query mechanism that allows the network at run time to make several solution trials and get feedback on the loss value on each trial. To demonstrate the capabilities of the query mechanism, we formulate an unsupervised (not depending on labels) loss function for Boolean Satisfiability Problem (SAT) and theoretically show that it allows the network to extract rich information about the problem. We then propose a neural SAT solver with a query mechanism called QuerySAT and show that it outperforms the neural baseline on a wide range of SAT tasks

Grafveida strukturu vizualizacijas algoritmi

Separate summaries in Latvian and EnglishAvailable from Latvian Academic Library / LAL - Latvian Academic LibrarySIGLELVLatvi

On computation in the limit by non-deterministic Turing machines

Klimatfrågan är ett exempel på en fråga som varit närvarande i det offentliga samtalet under en lång tidsperiod, men som på kort tid har gått från att vara ett ämne som framför allt diskuterats inom vetenskapssamhället och på den politiska arenan, till att förekomma i stort sett dagligen i mediedebatten och i lekmäns vardagssamtal. Alltsedan klimatfrågan först började diskuteras på den vetenskapliga arenan har den omgärdats av olika typer av osäkerhet. I en analys av hur diskursen om klimatförändringar gestaltat sig på olika samhälleliga arenor pekar Corfee-Morlot m fl (2007) på att den vetenskapliga diskussionen ännu in på 1980-talet karakteriserades av en grundläggande osäkerhet. Debatten gällde om det fanns skäl att överhuvudtaget tala om en växt-huseffekt med global uppvärmning och förändrade nederbördsmönster som konsekvens. Vidare har vetenskapssamhället diskuterat om kli-matförändringarna i så fall är en följd av människans utsläpp av växthusgaser, eller om de har naturliga orsaker. Denna grundläggande osäkerhet har numera till stor del försvunnit från den vetenskapliga arenan. En majoritet av klimatforskare är idag ense om att vi har en klimatförändring som till stor del är ett resultat av mänsklig påverkan (IPCC 2007). Däremot finns det oenighet på det vetenskapliga planet om hur stora klimatförändringarna kan väntas bli och vilka effekter de kommer att få i olika delar av världen. På det politiska planet har strider uppstått kring hur klimatförändringarna ska mötas (Featherstone m fl 2009)– hur stora utsläppsminskningar behövs och vem ska stå för de minskade utsläppen? Vilka anpassningar behöver göras på lokalt, na-tionellt och internationellt plan för att hantera samhällets sårbarhet inför klimatförändringarnas effekter, såsom exempelvis ras, skred och översvämningar? I denna debatt, som fått stort utrymme i media under den senaste tiden, exponeras allmänheten för en rad motstridiga budskap. Det framhålls ofta att alla måste ta sitt ansvar för att skapa mer ”klimatsmarta” och hållbara livsstilar (t ex SOU 2005:51). Hur en sådan livsstil bör se ut är däremot inte lika tydligt. Det svenska samhällets sårbarhet för ras och skred har lyfts fram i klimat- och sårbarhetsutredningen, som lades fram år 2007 och som fick stor uppmärksamhet i svenska media. Utredningen pekar på att antalet dagar med kraftig nederbörd kommer att öka under vinter, vår och höst i stora delar av Sverige. Detta tillsammans med ökande flöden i vattendrag samt höjda och varierande grundvattennivåer medför en ökad risk för skred och ras. Störst är risken i Vänerlandskapen, östra Svealand, Göta Älvdalen och utmed större delen av ostkusten (SOU 2007: 60). Diskussioner förs på lokal, regional och nationell nivå kring hur man bör anpassa sig till riskerna. Samtidigt finns det inte en entydig anpassningsstrategi som passar överallt. SGI pekar i sin underlags-rapport till klimat- och sårbarhetsutredningen på att konsekvenserna av klimatförändringarna i form av ras och skred kommer att se olika ut i olika delar av Sverige. Därmed behövs också olika lokala anpassningsstrategier (SGI 2008). I detta ligger en kommunikationsutmaning. Hur kan man kommunicera vetenskapligt underbyggda klimatbudskap till olika målgrupper med olika bakgrund och olika tolkningsramar? Hur hanteras osäkerheter i kommunikationsprocessen? Denna text syftar till att belysa forskning kring klimatkommunikation och allmänhetens förståelse av klimatfrågan samt att diskutera hur osäkerheter kan kommuniceras i olika sammanhang. Jag kommer att argumentera för att en öppen diskussion kring dataosäkerheter och osäkerhet kring mål för utsläppsminskning och anpassningsstrategier i vissa fall kan fungera som en viktig del i att forma så kallade ”extended peer communities”, där många aktörer tillsammans kan engageras i arbetet för att hantera klimatutmaningarna