קולוקוויום וסמינרים

כדי להצטרף לרשימת תפוצה של קולוקוויום מדעי המחשב, אנא בקר בדף מנויים של הרשימה.


Computer Science events calendar in HTTP ICS format for of Google calendars, and for Outlook.

Academic Calendar at Technion site.

קולוקוויום וסמינרים בקרוב

  • CGGC Seminar: Integer-Only Cross Field Computation

    דובר:
    נחום פרחי (מדעי המחשב, טכניון)
    תאריך:
    יום ראשון, 27.5.2018, 13:30
    מקום:
    חדר 337, בניין טאוב למדעי המחשב

    We propose a new iterative algorithm for computing smooth cross fields on triangle meshes that is simple, easily parallelizable on the GPU and finds solutions with lower energy and fewer cone singularities than state-of-the-art methods.

    Our approach is based on a formal equivalence, which we prove, between two formulations of the optimization problem. This equivalence allows us to eliminate the real variables and design an efficient grid search algorithm for the cone singularities. We leverage a recent graph-theoretical approximation of the resistance distance matrix of the triangle mesh to speed up the computation and enable a trade-off between the computation time and the smoothness of the output.

  • ניהול מו"מ: איך לנהל מו"מ על חוזה העסקה

    CSpecial Talk: How to Manage Negotiation on Employment Contract

    דובר:
    שרה קרוא (Talent management specialist)
    תאריך:
    יום שני, 28.5.2018, 17:00
    מקום:
    חדר 337 טאוב.

    אנו שמחים להזמין אתכם לשישי בסדרת מפגשים בנושא קריירה וחיפוש עבודה שיתקיים ביום שני, 28 במאי 2018, בשעה 17:00 בחדר 337, בניין טאוב למדעי המחשב.

    שרה קרוא, (Talent management specialist), תרצה על "ניהול מו"מ: איך לנהל משא ומתן על חוזה העסקה".
     
    להשתתפות אנא הירשמו מראש.
     
    כולם מוזמנים!

  • Accelerating Innovation Through Analogy Mining

    דובר:
    Dafna Shahaf - COLLOQUIUM LECTURE
    תאריך:
    יום שלישי, 29.5.2018, 14:30
    מקום:
    חדר 337 טאוב.
    השתייכות:
    Computer Science, Hebrew University
    מארח:
    Yuval Filmus

    The availability of large idea repositories (e.g., the U.S. patent database) could significantly accelerate innovation and discovery by providing people with inspiration from solutions to analogous problems. However, finding useful analogies in these large, messy, real-world repositories remains a persistent challenge for either human or automated methods. In this work we explore the viability and value of learning simpler structural representations which specify the purpose of a product and the mechanisms by which it achieves that purpose. Our approach combines crowdsourcing and recurrent neural networks to extract purpose and mechanism vector representations from product descriptions. We demonstrate that these learned vectors allow us to find analogies with higher precision and recall than traditional information-retrieval methods. In an ideation experiment, analogies retrieved by our models significantly increased people's likelihood of generating creative ideas. Bio: Dafna Shahaf is an Assistant Professor in the School of Computer Science and Engineering at the Hebrew University of Jerusalem. Her research is about making sense of massive amounts of data. She designs algorithms that help people connect the dots between pieces of information and turn data into insight. She is especially interested in unlocking the potential of the many digital traces left by human activity to understand and emulate human characteristics (e.g., creativity). Her work has received multiple awards, including Best Research Paper at KDD'17 and KDD’10 and the IJCAI Early Career Award. She received her Ph.D. in Computer Science from Carnegie Mellon University. Prior to joining the Hebrew University, she was a postdoctoral fellow at Microsoft Research and Stanford University.

  • כנס Qubit 2018

    Qubit 2018 - Quantum Communication: Celebrating Bennett & Brassard's Wolf Prize for Physics

    תאריך:
    יום ראשון, 3.6.2018, 09:30
    מקום:
    בניין טאוב למדעי המחשב

    מרכז המחקר לאבטחת סייבר ע"ש הירושי פוג'יאוורה שמח להזמניכם לסמן ביומנים את הכנס: Qubit 2018 - Quantum Communication: Celebrating Bennett & Brassard's Wolf Prize for Physics אשר יתקיים בפקולטה למדעי המחשב בטכניון ביום ראשון, 3 ביוני 2018.

    מארגני הכנס:
    אלי
    ביהם, טכניון
    טל מור, טכניון


    בין הדוברים יהיו:

    Keynote: Charles Bennett, IBM Research Center:
    "Why DIY Randomness is Better Than DI Randomness"

    Keynote: Gilles Brassard, Université de Montréal:
    "Cryptography In A Quantum World"

     Lev Vaidman, Tel-Aviv University:
    "Counterfactual Communication"

    Tal Mor, Technion:
    "Quantum Computers - Is The Future Here?"


    ההשתתפות בכנס חופשית אך מותנית בהרשמה מראש.

    פרטים נוספים ותוכנית מלאה.

  • Matching Visual Data

    דובר:
    Shai Avidan - COLLOQUIUM LECTURE
    תאריך:
    יום שלישי, 5.6.2018, 14:30
    מקום:
    חדר 337 טאוב.
    השתייכות:
    Faculty of Engineering, Tel-Aviv University
    מארח:
    Yuval Filmus

    Matching pixels is used in various computer vision applications such as template matching, tracking and image editing. I will give an overview of my work in this field with an emphasize on two components. The first is how to represent the data, and the second is what similarity measure to use. I will demonstrate the results on several applications including object tracking and image editing. Bio: Shai Avidan is an Associate Professor at the School of Electrical Engineering at Tel-Aviv University, Israel. He earned his PhD at the Hebrew University, Jerusalem, Israel, in 1999. Later, he was a Postdoctoral Researcher at Microsoft Research, a Project Leader at MobilEye, a Research Scientist at Mitsubishi Electric Research Labs (MERL), and a Senior Researcher at Adobe. He publishes extensively in the fields of object tracking in video and 3-D object modeling from images. Dr. Avidan was an Associate Editor of PAMI and on the program committee of multiple conferences and workshops in the fields of Computer Vision and Computer Graphics.

  • Privacy, and Why You Should Care

    דובר:
    Katrina Ligett - COLLOQUIUM LECTURE
    תאריך:
    יום שלישי, 12.6.2018, 14:30
    מקום:
    חדר 337 טאוב.
    השתייכות:
    Hebrew University
    מארח:
    Yuval Filmus

    Over the past decade, the computer science research community has converged around a formal notion of data privacy, known as differential privacy, and has made substantial progress in establishing the theoretical foundations of this notion. In this talk, I will give a brief overview of differential privacy and the relevant mathematical toolkit, and then we will discuss the implications and frontiers of this research space. Can differential privacy ever be practical? How might it be useful, even in settings where we don't care about privacy? What's next for privacy? Brief bio: Katrina Ligett is an Associate Professor in the School of Computer Science and Engineering at Hebrew University. Before joining Hebrew University, she was faculty in computer science and economics at Caltech. Katrina’s primary research interests are in data privacy and algorithmic game theory. She received her PhD in Computer Science from Carnegie Mellon University in 2009 and did her postdoc at Cornell University. She is a recipient of the NSF CAREER award and a Microsoft Faculty Fellowship.

  • הכנס השנתי הבינלאומי השמיני להנדסת מחשבים בטכניון בנושא למידה עמוקה: תיאוריה ומעשה

    The 8th Annual International TCE Conference on Deep Learning: Theory & Practice

    תאריך:
    יום חמישי, 14.6.2018, 08:30
    מקום:
    חדר 280, בניין מאייר, הפקולטה להנדסת חשמל

    הכנס השנתי הבינלאומי השמיני להנדסת מחשבים בטכניון בנושא הנדסת מחשבים בטכניון בנושא למידה עמוקה: תיאוריה ומעשה יתקיים בימים חמישי, 14 ביוני, 2018 בחדר 280, בניין מאייר, הפקולטה להנדסת חשמל, הטכניון.

    מארגני הכנס הם דניאל סודרי מהפקולטה להנדסת חשמל ורן אל-יניב מהפקולטה למדעי המחשב ובין המשתתפים:

        Lior Wolf, Tel Aviv University, Israel ·
    Michal Irani, Weizmann Institute of Science, Israel ·
    Nathan Srebro,Taub Distinguished Visitor, Toyota Technological Institute at Chicago, USA ·
    Uri Shalit, Technion, Israel ·
    Yoav Goldberg, Bar Ilan University, Israel ·
    Zachary Chase Lipton, Taub Distinguished Visitor, Carnegie Mellon University, USA ·


    הרשמה, פרטים נוספים, תוכנית הכנס ומידע על המרכז להנדסת מחשבים בטכניון TCE

  • יום מחקר 2018 בפקולטה למדעי המחשב

    CS RESEARCH DAY 2018

    תאריך:
    יום שני, 18.6.2018, 15:00
    מקום:
    כניסת הקומה - בניין טאוב למדעי המחשב

    יום המחקר השמיני לתארים מתקדמים בפקולטה למדעי המחשב יתקיים ביום ראשון, 18 ביוני, 2018, בין השעות 15:00-17:00, בלובי של בניין טאוב למדעי המחשב.

    יום מחקר הוא הזדמנות עבור משתלמי הפקולטה להציג את מחקריהם באמצעות פוסטרים ומצגות בפני אנשי סגל ומנהלים בכירים בטכניון ותלמידים לכל התארים בפקולטה, כמו גם בפני נציגים רמי-דרג מחברות מובילות בתעשייה העילית בארץ ובעולם.

    המחקרים המשתתפים ביום המחקר יהיו בנושאים שונים:
    Cryptology and Cyber, Data Centers and Clouds, Graphics, Intelligent Systems and Scientific Computation, Machine Learning and Information Retrieval, Systems and Applications, Testing and Verification, Theory of Computer Science.

    ההשתתפות באירוע אינה כרוכה בתשלום אך דורשת הרשמה מוקדמת.

    פרטים נוספים והרשמה.

    סטודנטים המעוניינים להציג את מחקרם מתבקשים להירשם כאן.

  • Novel Image and Video Super-Resolution Relying on Denoising Algorithms

    דובר:
    אלון בריפמן, הרצאה סמינריונית למגיסטר
    תאריך:
    יום שלישי, 19.6.2018, 11:00
    מקום:
    טאוב 601
    מנחה:
    Prof. M. Elad

    Single Image Super-Resolution (SISR) aims to recover a high-resolution image from a given low resolution version of it (the given image is assumed to be a blurred, down- sampled and noisy version of the original image). Video Super Resolution (VSR) targets series of given images, aiming to fuse them to create a higher resolution outcome. Although SISR and VSR seem to have a lot in common, as only the input domain changes between the two, most SISR algorithms do not have a simple extension to VSR, apart for the trivial option of applying the SISR for each frame separately. The VSR task is considered to be a more challenging inverse problem, mainly due to its reliance on a sub-pixel accurate motion estimation, which has no parallel in SISR. Another complication is the dynamics of the video, often addressed by simply generating a single frame instead of a complete output sequence. We suggest an appealing alternative to the above that leads to a simple and robust Super-Resolution framework that can be applied to SISR and then easily extended to VSR. Our work relies on the observation that image and video denoising are well-managed and very effectively treated by a variety of methods, many of which not yet effectively adapted to the super-resolution task. We exploit the Plug-and-Play framework and the recently introduced Regularization-by-Denoising (RED) approach that extends it, and show how to use these denoisers in order to handle the SISR and the VSR problems. This way, we benefit from the effectiveness and efficiency of existing image/video denoising algorithms, while solving much more challenging problems. We test our SISR framework against the NCSR algorithm that solves for denoising and super-resolution separately, and show how its denoiser can be used in order to perform highly effective super-resolution. Then we turn to video, harnessing the VBM3D video denoiser, we compare our results to the ones obtained by the DeepSR and 3DSKR algorithms, showing a tendency to a higher-quality output and a much faster processing.

  • Core-sets for Nano-Drones, Provable Big/Deep Data Learning and Rami Levy

    דובר:
    Dan Feldman - COLLOQUIUM LECTURE
    תאריך:
    יום שלישי, 26.6.2018, 14:30
    מקום:
    חדר 337 טאוב.
    השתייכות:
    Computer Science Dept., Haifa University
    מארח:
    Yuval Filmus

    T B A