SplineCNN: Fast Geometric Deep Learning with Continuous B-Spline Kernels

We present Spline-based Convolutional Neural Networks (SplineCNNs), a variant of deep neural networks for irregular structured and geometric input, e.g., graphs or meshes. Our main contribution is a novel convolution operator based on B-splines, that makes the computation time independent from the kernel size due to the local support property of the B-spline basis functions. As a result, we obtain a generalization of the traditional CNN convolution operator by using continuous kernel functions parametrized by a fixed number of trainable weights. In contrast to related approaches that filter in the spectral domain, the proposed method aggregates features purely in the spatial domain. In addition, SplineCNN allows entire end-to-end training of deep architectures, using only the geometric structure as input, instead of handcrafted feature descriptors. For validation, we apply our method on tasks from the fields of image graph classification, shape correspondence and graph node classification, and show that it outperforms or pars state-of-the-art approaches while being significantly faster and having favorable properties like domain-independence.Comment: Presented at CVPR 201

Agent-Based Simulation for Infectious Disease Modelling over a Period of Multiple Days, with Application to an Airport Scenario

With the COVID-19 pandemic, the role of infectious disease spreading in public places has been brought into focus more than ever. Places that are of particular interest regarding the spread of infectious diseases are international airport terminals, not only for the protection of staff and ground crew members but also to help minimize the risk of the spread of infectious entities such as COVID-19 around the globe. Computational modelling and simulation can help in understanding and predicting the spreading of infectious diseases in any such scenario. In this paper, we propose a model, which combines a simulation of high geometric detail regarding virus spreading with an account of the temporal progress of infection dynamics. We, thus, introduce an agent-based social force model for tracking the spread of infectious diseases by modelling aerosol traces and concentration of virus load in the air. We complement this agent-based model to have consistency over a period of several days. We then apply this model to investigate simulations in a realistic airport setting with multiple virus variants of varying contagiousness. According to our experiments, a virus variant has to be at least twelve times more contagious than the respective control to result in a level of infection of more than 30%. Combinations of agent-based models with temporal components can be valuable tools in an attempt to assess the risk of infection attributable to a particular virus and its variants

Klassifikation morphologischer und pathologischer Strukturen in koronaren Gefäßen auf Basis intravaskulärer Ultraschallaufnahmen zur klinischen Anwendung in einem IVB-System

Erkrankungen des Herz-Kreislaufsystems sind in Deutschland für fast 50% der Todesfälle verantwortlich. Insbesondere die Arteriosklerose (vulgo: „Arterienverkalkung“) ist dabei ein dominierendes Krankheitsbild. So ist es auch nicht verwunderlich, dass die Arteriosklerose seit den Anfängen der wissenschaftlichen Medizin ein Feld für umfangreiche Untersuchungen gewesen ist. Speziell durch den technischen Fortschritt bildgebender Verfahren war es möglich neuartige Diagnose- und Therapiemethoden zu entwickeln. Dabei hat sich gerade der intravaskuläre Ultraschall zu einem Goldstandard in der Diagnose arteriosklerotischer Erkrankungen und, in Kombination mit der intravaskulären Brachytherapie, zu einer Erfolg versprechenden Basistechnik für therapeutische Maßnahmen entwickelt. Grundvoraussetzung fast jeder bildbasierten Intervention ist aber die Separierung der Bilddaten in anatomisch und pathologisch differenzierte, saliente Regionen. In Anbetracht zunehmender, umfangreicherer Datenmengen kann eine derartige Aufarbeitung nur rechnergestützt durch Problem adaptierte Klassifikationsalgorithmen gewährleistet werden. Daher war es das Ziel dieser Arbeit, neue Methoden zur Merkmalsextraktion und Algorithmen zur Klassifikation morphologischer und pathologischer Strukturen in koronaren Gefäßen bereitzustellen. Aus der initialen Fragestellung wurde zudem zeitnah deutlich, dass das Forschungsvorhaben Anknüpfungspunkte zu weiteren hochgradig relevanten inter- und intradisziplinären Forschungsthemen, beispielsweise der Histologie, Systembiologie oder Chemietechnik, aufweist. Aber auch vonseiten der Anwendungsszenarien wurden teilweise völlig neue, innovative Wege beschritten. Exemplarisch sei ein E-Learning-Ansatz zur „Übersetzung“ digitaler Bilddaten in haptisch erfahrbare Reliefs für blinde und sehbehinderte Schülerinnen und Schüler genannt. In Anbetracht dieser partiell divergierenden Sichtweisen war auch die generalisierte, von der expliziten Fragestellung abstrahierte Umsetzung eine Ausrichtung der Arbeit. Dieser Intention folgend wurden drei wesentliche methodische und konzeptionelle Entwicklungen innerhalb der Arbeit realisiert: ein Expertensystem zur Approximation arterieller Kompartimente mittels unscharfer elliptischer Templates, ein neuartiger, effizienter Ansatz zur signaltheoretischen Extraktion textureller Merkmale und die Etablierung maschinelle Lernverfahren unter Integration von a priori Wissen. Über eine konsequente Integration statistischer Gütemaße konnte zudem eine ausgeprägte Rückkopplung zwischen Klassifikations- und Bewertungsansätzen gewährleistet werden. Gemeinsam ist allen Ansätzen das Ansinnen, trotz hoch anwendungsbezogener Umsetzungen, die fortwährende Portabilität zu beachten. In einer übergeordneten Abstraktion kann die Intention der Arbeit somit auch in der „generalisierten Nutzung signaltheoretischer Merkmale zur Klassifikation heterogener, durch texturelle Ausprägungen zu differenzierende Kompartimente mittels maschineller Lernverfahren“ verstanden werden

Comparison of blockchain technology and directed acyclic graph during data storage and processing in a distributed registry

Розглядається технологія розподіленого реєстру, яка є революційним підходом до запису та обміну даними між декількома сховищами даних. Виділяються та описуються ключові особливості технології розподіленого реєстру. Особливу увагу приділено технології блокчейн і спрямованому ациклічному графу. Описується принцип роботи технології блокчейн. Графічно представлені та описані всі етапи, які проходять транзакції перед тим, як вони будуть додані в ланцюжок блоків. Описуються всі основні переваги технології блокчейн, а також представлені ключові недоліки мережі. При описі обмежень технології блокчейн були представлені реальні відомості, які підтверджують наявні недоліки даної технології. Завдяки оптимізованому механізму консенсусу, високій масштабованості та можливості здійснювати мікротранзакції, стрімко починає розвиватися технологія спрямованого ациклічного графа. Описується принцип роботи спрямованого ациклічного графа і чим орграф відрізняється від технології блокчейн. Описано основні переваги спрямованого ациклічного графа, які орграф успадкував від блокчейну і поліпшив завдяки своїй структурі. При порівнянні регістрів на основі спрямованого ациклічного графа і блокчейну можна виявити цікаві аспекти платформ. Незважаючи на очевидну подібність між парадигмами, в ідмінності також зберігаються. На підставі отриманих результатів стає очевидним, що майбутнє технології розподіленого реєстру величезне. Оскільки спрямований ациклічний граф завдяки своїй структурі та перевагам вже затьмарив архітектуру блокчейну. Поява спрямованого ациклічного графа дозволить технології розподіленого реєстру впровадитися в усі сфери діяльності у глобальному масштабі.The technology of distributed registry, which revolutionary approach to recording and exchanging data between multiple data warehouses, is considered. The key features of distributed registry technology are highlighted and described. Particular attention is paid to blockchain technology and a directed acyclic graph. The principle of the operation of blockchain technology is described. All stages that go through transactions before they are added to the blockchain are graphically presented and described. All the main advantages of blockchain technology are described, and key network disadvantages are also presented. In describing the limitations of blockchain technology, real information was presented that confirms the existing flaws of this technology. Thanks to the optimized consensus mechanism, high scalability and the ability to carry out microtransactions, the technology of a directed acyclic graph is rapidly developing. The principle of operation of a directed acyclic graph is described and how the digraph differs from blockchain technology. The main advantages of a directed acyclic graph are described, which the digraph inherited from the blockchain and improved due to its structure. When comparing registers based on a directed acyclic graph and blockchain, interesting aspects of platforms can be identified. Despite the obvious similarities between paradigms, differences also persist. Based on the results, it becomes apparent that the future of distributed ledger technology is huge. Since a directed acyclic graph, due to its structure and advantages, has already overshadowed the blockchain architecture. The appearance of a directed acyclic graph will allow distributed registry technology to be introduced into all areas of activity on a global scale

Review of three-dimensional human-computer interaction with focus on the leap motion controller

Modern hardware and software development has led to an evolution of user interfaces from command-line to natural user interfaces for virtual immersive environments. Gestures imitating real-world interaction tasks increasingly replace classical two-dimensional interfaces based on Windows/Icons/Menus/Pointers (WIMP) or touch metaphors. Thus, the purpose of this paper is to survey the state-of-the-art Human-Computer Interaction (HCI) techniques with a focus on the special field of three-dimensional interaction. This includes an overview of currently available interaction devices, their applications of usage and underlying methods for gesture design and recognition. Focus is on interfaces based on the Leap Motion Controller (LMC) and corresponding methods of gesture design and recognition. Further, a review of evaluation methods for the proposed natural user interfaces is given

SPR DETECTION OF SINGLE NANO PARTICLES AND VIRUSES

Abstract Here we report a novel method for detection of single individual particles and viruses by means of surface plasmon assisted optical microscopy. The size of the studied objects may be at least one order of magnitude less than the wavelength of the light used for the imaging. This allows studying of nanoparticles and viruses in natural surrounding (enviroment) by means of cheap and well-developed visible-light sources. The signal reflected from the nanoparticle is enhanced due to excitation of the surface plasmon polariton waves. Combination with modern image-processing procedure allows automatic detection of nano-sized objects