Hani Barhum- optically responsive theranostic vaterite

סמינר המחלקה לאלקטרוניקה פיזיקלית

30 בינואר 2024, 15:00

Electrical Engineering-Kitot Building 011 Hall

Hani Barhum- optically responsive theranostic vaterite

Victor Hyman - News container

קרא עוד אודות Victor Hyman - News container

Victor Hyman

Design and Marketing Specialist

Array

יריד התעסוקה הטכנולוגי של אוניברסיטת תל אביב

2024

06 במרץ 2024, 10:00 - 15:00

אוניברסיטת תל אביב

היריד הטכנולוגי חוזר ב06.03.2024

ייערך אירוע הגיוס הגדול ביותר בתחומים הטכנולוגים באוניברסיטת תל אביב ואתם.ן מוזמנים.ות לקחת חלק!

סטודנטיות, סטודנטים, בוגרות ובוגרי הנדסה ומדעים מדויקים - מתכננות ומתכננים קריירה בתחום הטכנולוגי? זה האירוע עבורכם.ן! יריד התעסוקה הטכנולוגי - הוא אירוע שאתם לא יכולים להרשות לעצמכם לפספס.

יריד התעסוקה הטכנולוגי הוא אירוע שנתי באוניברסיטת תל אביב, אליו מגיעות עשרות חברות טכנולוגיה והייטק, כדי לגייס את הסטודנטיות, הסטודנטים, הבוגרות והבוגרים של אוניברסיטת תל אביב מהפקולטות להנדסה ולמדעים מדויקים.

השנה, האירוע יתקיים ב-6.3, וההמלצה שלנו היא לשריין את התאריך הזה ביומן!

האירוע נועד בראש ובראשונה ליצור מפגש של מעסיקים פוטנציאליים עם כוח אדם צעיר ואיכותי (אתן ואתם), ולממש הזדמנויות עבור שני הצדדים. ההתחייבות שלנו, (ואנחנו על זה), היא להביא לאירוע את חברות הטכנולוגיה המובילות והבולטות במשק. מי למשל? Apple, Mobileye התעשייה האווירית, סמסונג, צ'ק פוינט, אלביט, רפאל, שב"כTASC, CISCO, Red hat ועוד.

ביריד תוכלו:

להיפגש ישירות עם מעסיקים נבחרים ומובילים בתחומי הטכנולוגי וההיי-טק
לקבל מידע על אפשרויות ההשתלבות בחברות
להגיש קורות חיים במקום

נתראה!

Yafir Snir- Knowledge Transfer in Evolutionary Search of Conceptual Path Plans

סמינר מחלקת מערכות - EE Systems Seminar

31 בינואר 2024, 15:00

Electrical Engineering-Kitot Building 011 Hall

Yafir Snir- Knowledge Transfer in Evolutionary Search of Conceptual Path Plans

Electrical Engineering Systems Seminar

Speaker: Yafir Snir

M.Sc. student under the supervision of Dr. Amiram Moshaiov

Wednesday, 31^st January 2024, at 15:00

Room 011, Kitot Building, Faculty of Engineering

Knowledge Transfer in Evolutionary Search of Conceptual Path Plans

Abstract

This study is motivated by the need to develop efficient Evolutionary Multi-Concept Optimization (E-MCO) tools. Such computational search tools aim to support the selection of a conceptual solution (concept) by decision-makers under conflicting objectives. In the considered search techniques, a concept is viewed as a meaningful set of solutions which have some common features. We address the challenge of improving E-MCO tools by exploring the utilization of knowledge transfer approaches. Past studies on E-MCO evolved the considered concepts with no knowledge transfer between the evolved concepts, and in particular no crossover was used between solutions of different concepts. In contrast, this research investigates the potential benefits of eliminating the crossover restriction among solutions from different concepts, aiming to facilitate fast convergence to the true Pareto front. Various knowledge transfer approaches are suggested based on a probabilistic model of the solution space and an online-learned random mating probability matrix. First, we develop a benchmark suite of conceptual path planning problems. Next, we evaluate the proposed transfer techniques on this benchmark test suite. The obtained results indicate that knowledge transfer enhances performance for most cases, revealing novel solutions. However, challenges such as asymmetric effects highlight the need for further research to optimize knowledge transfer mechanisms per concept.

השתתפות בסמינר תיתן קרדיט שמיעה = עפ"י רישום שם מלא + מספר ת.ז. בדף הנוכחות שיועבר באולם במהלך הסמינר

Simon Anuk - Optimal Detection of non-overlapping images via combinatorial auction

סמינר מחלקת מערכות - EE Systems Seminar

07 בפברואר 2024, 14:00

זום

Simon Anuk - Optimal Detection of non-overlapping images via combinatorial auction

Electrical Engineering Systems Zoom Seminar

Join Zoom Meeting

https://tau-ac-il.zoom.us/j/87366402042

Speaker: Simon Anuk

M.Sc. student under the joint supervision of Dr. Tamir Bendory and Dr. Amichai Painsky

Wednesday, 7^th February 2024, at 14:00

Optimal Detection of non-overlapping images via combinatorial auction

Abstract

We study the classical problem of detecting the location of multiple image occurrences in a two-dimensional, noisy measurement. Assuming the image occurrences do not overlap, we formulate this task as a constrained maximum likelihood optimization problem. We show that the maximum likelihood estimator is equivalent to an instance of the winner determination problem from the field of combinatorial auction, and that the solution can be obtained by searching over a binary tree. We then design a pruning mechanism that significantly accelerates the runtime of the search. We demonstrate on simulations and electron microscopy data sets that the proposed algorithm provides accurate detection in challenging regimes of high noise levels and densely packed image occurrences.

השתתפות בסמינר תיתן קרדיט שמיעה = עפ"י רישום בצ'אט של שם מלא + מספר ת.ז.

Tech Talks Apple פאנל נשי- חברת Apple

28 בינואר 2024, 14:00 - 16:00

אולם הולצבלט

סטודנטיות לחשמל, מחשבים ומדעי המחשב
האירוע הזה הוא בשבילכן!

התחלתן להציב לעצמכן יעדים בקריירה? חושבות על מקום העבודה הבא? מתעניינות במגוון התפקידים שיכולים להתאים לכן?

לא בטוחות כל כך איך זה ישתלב עם החיים, המשפחה והזמן החופשי שלכן?

הנכן מוזמנות להגיע, לשבת ולקחת חלק פעיל בפאנל ייחודי מבית חברת Apple.

בפאנל תיקחנה חלק דוברות ממיטב התחומים והתפקידים בחברה:

טלי דגן- מנהלת קאד שתיתן רקע לשלל התפקידים בחברת אפל.

עינב יוגב- ML ראש צוות אלגוריתמים שתשוחח על התפתחות וגדילה בסביבת עבודה גברית.

דונה ווטד- מנהלת צוות PD שתשוחח על ניהול, התפתחות בקריירה ואיזון בין העבודה לחיים.

אורון ישראלי- ארכיטקט שעון ועיצוב פיזיקאלי שתושחח על המעבר בין חיי הסטודנטית למהנדסת.

תום גסר- סטודנטית Firmware Engineer על השילוב בין עבודה ללימודים.

מתי? 28.01.24, יום ראשון

שעה? בין השעות 14:00-16:00

מיקום? בניין הולצבלט 007, שנקר פיזיקה, הפקולטה למדעים מדוייקים

מהרו להירשם! מספר המקומות מוגבל

Gal Alon- DETECTION OF CORPUS CALLOSUM MALFORMATIONS VIA SPATIO-TEMPORAL LATERAL FACILITATION MODEL

סמינר המחלקה לאלקטרוניקה פיזיקלית

סמינר זה יחשב כסמינר שמיעה לתלמידי תואר שני

23 בינואר 2024, 15:00

011,Kitot Building

Gal Alon- DETECTION OF CORPUS CALLOSUM MALFORMATIONS VIA SPATIO-TEMPORAL LATERAL FACILITATION MODEL

You are invited to attend a lecture on Tuesday, January 23^rd, 2024

15:00

Seminar room 011

DETECTION OF CORPUS CALLOSUM MALFORMATIONS VIA SPATIO-TEMPORAL LATERAL FACILITATION MODEL

By:

Gal Alon

M.Sc. student under the supervision of Dr. Hedva Spitzer

Abstract

Ultrasound B-mode examination is a non-invasive and safe way to perform prenatal examination. However, the ability to detect prenatal malformation by medical personnel sometimes is hampered due to the large multitude of artifacts and noise in the resulting video-image. Brain malformations can lead have significant developmental issues and early detection of such malformations can lead to a clinical decision on termination of pregnancy. In order to improve the diagnostic confidence, considerable effort is put towards improving the quality of the resulting image including speckle noise reduction, ultrasound image enhancement, and segmentation. In this work, we focus on a specific medical problem – the detection of malformation in a certain part of the brain, i.e the Corpus Callosum. The propose of the algorithm that implements an existing line completion mechanism of the visual system, is to further elaborate it to line completion across several frames to allow detection of moving element across time. The algorithm results were evaluated in a survey across 25 different ultrasound cases and 10 medical personnel. While the algorithm results show small improvements in high quality ultrasound video images, there was no significant improvement over the control group. We have shown a correlation between the algorithm's improvement and the ultrasound's noise reducing parameters (CRI, SRI). This correlation suggests that the underwhelming performance stems from highly structured "noise", which breaks the algorithm's assumptions that the only structured part of the video-image is the desired signal. It is also possible that the contribution of the temporal dimension to line-completion may be negligible in comparison to the contribution of the line completion algorithm in the image frame itself. This suggestion might further explain the resulting performance. Nevertheless, the algorithm presents a novel approach to the generalization of visual mechanisms to spatio-temporal domains and can be improved in several ways to hopefully yield satisfactory results.