Sirvi Autor "Kuhn, Stefan, juhendaja" järgi

Nüüd näidatakse 1 - 2 2

Chemical Structure Elucidation from Nuclear Magnetic Resonance Spectra Using CAM Methods with Neural Networks.
(Tartu Ülikool, 2025) Kroon, Enriko; Kuhn, Stefan, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
The given thesis investigates the application of visual explainability methods, specifically Grad-CAM and Grad-CAM++, for the identification of chemical substructures in two-dimensional NMR spectra using convolutional neural networks. A desktop application was developed to integrate these algorithms and analyse spectra from HMBC and HSQC experiments. The analysis revealed that chemical mixtures containing additional spectral components led to inconsistent and unreliable heatmaps. The study concludes that Grad-CAM and Grad-CAM++ combined with simple neural network architectures can highlight the pure compound spectra in most cases with varying accuracy, but are insufficient for reliably identifying fatty acid, indole, or steroid substructures in complex spectral mixtures.
Further Work on a Causally Consistent Reversible Debugger for MPI Applications
(Tartu Ülikool, 2024) Tiks, Mihkel; Kuhn, Stefan, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
Tagasipööratavad silurid, mis lubavad kasutajal liikuda tagurpidi programmi töövoos, saavad olla kasulikud programmi seest vigade leidmisel. Tagasipööratavusest võib aga veel rohkem kasu olla paralleelarvutustusi teostavate programmide silumisel, kuna nendes võivad esineda näiteks trügimised (ingl race condition) või tupikud (ingl deadlock), mis sageli ei ilmne igal käivitusel. Loodud silur on tehtud MPI (ingl Message Passing Interface) programmide jaoks, mis on praegune paralleelarvutuse standard. Tagasipööratavus implementeeritakse Linuxi keskkonnas kasutades kontrollpunkti ja taastamise meetodeid kasutajaruumis. Käesolevas töös antakse ülevaade kontrollpunktide loomise ja nendest taastamise meetoditest, ning kirjeldatakse edasiarendusi Martensi eelnevalt valminud magistritöö “Causally Consistent Reversible Debugger for MPI Applications”[1] rakenduses.