Patekote į pirmąjį lietuvišką domeną. 
2025 m. sausio 13 d., 13 val.
Vilnius, Akademijos g. 4, 203 kab.
Nuotoliniu būdu „MS Teams“ aplinkoje (https://bit.ly/DMSTI_2025-01-13)
Brendonas Stakauskas
(doktorantūros studijų rezultatų pristatymas,
vadovas – prof. dr. Virginijus Marcinkevičius)
„Viruso kladų vizualizavimas ir klasifikavimas naudojant įterpinių metodus“
Anotacija: Įterpinių metodai leidžia transformuoti baltymų sekas į skaičių vektorius, kurie gali būti naudojami nustatinėjant įvairias biologines baltymo savybes. Siekiant įsitikinti, ar šie metodai tinkami nagrinėjant viruso mutacijas ir ar įterpiniuose lieka informacija apie įvykusias mutacijas, įterpinių duomenis atvaizduojame pasitelkdami viruso sekoms priskiriamus kladus. Kladas -- evoliuciškai susijusių viruso variantų grupė, kurią vienija bendras protėvis. Remdamiesi šiuo požymiu įvertiname kiek skirtingi duomenų transformavimo metodai išlaiko informaciją apie mutacijas.
Kasparas Karlauskas
(doktorantūros studijų rezultatų pristatymas,
vadovas – prof. dr. Povilas Treigys)
„Duomenų gavyba iš nacionalinių geoportalų duomenų: individualių medžių 3D taškų debesys sintetinių miško plotų kūrimui“
Anotacija: Individualių medžių segmentacija – individualių medžių ribų išskyrimas 3D taškų debesyje, taikoma miškininkystės srityje inventorizacijai ir infrastruktūros srityje medžių keliamai grėsmei infrastruktūros objektams (elektros laidai, traukinių bėgiai) įvertinti. Pastaraisiais metais viešai išleista daug pilnai anotuotų aukštos skyros nuo žemės arba žemai skrendančiu dronu užfiksuotų miškų 3D taškų debesų, kas leidžia mokyti segmentacijos giliuosius neuroninius tinklus. Didelių vietovių apžvalgose dažniau taikomi aukšto skrydžio dronais užfiksuoti 3D taškų debesys yra gerokai žemesnės skyros, kamienai neretai neišreikšti, tad tankesnėse miškingose vietovėse duomenų anotavimas reikalauja papildomų duomenų ir reikalauja daug žmogiško darbo išteklių – iki šiandien taikymuose dominuoja klasikiniai ne mašininio mokymosi algoritmai. Šiame tyrime, naudojantis Estijos ir Lenkijos nacionalinių geoportalų 3D taškų debesų duomenimis ir OpenStreetMap duomenimis apie individualių medžių lokacijas, pristatomas metodas gauti žinomų koordinačių objektų taškų debesis ir panaudoti juos sukuriant sintetinę sceną be reikalavimo anotuoti individualius taškus.