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Robust optimization in the presence of uncertainty: A generic approach

We propose a novel approach for optimization under uncertainty. Our approach does not assume any particular noise model behind the measurements, and only requires two typical instances. We first propose a measure of similarity of instances (with respect to a given objective). Based on this measure, we then choose a solution randomly among all solutions that are near-optimum for both instances. The exact notion of near-optimum is intertwined with the proposed similarity measure. Our similarity measure also allows us to...

Posterior agreement for large parameter-rich optimization problems

Pipeline validation for connectivity-based cortex parcellation

Optimal DR-Submodular Maximization and Applications to Provable Mean Field Inference

Non-monotone continuous DR-submodular maximization: structure and algorithms

Free Energy Asymptotics for Problems with Weak Solution Dependencies

Efficient and flexible inference for stochastic systems

Digitalisierung der Medizin: Konsequenzen für die Ausbildung

Die «Digitalisierung der Medizin» weckt grosse Hoffnungen auf eine effizientere und zunehmend bessere Medizin. Begriffe wie «Digitalisierung» und «künstliche Intelligenz» erzeugen zugleich aber auch Ängste. Dabei ist die Digitalisierung, die Erfassung und Speicherung von Daten in digitaler Form, nichts grundlegend Neues; neu hingegen sind die algorithmischen Fortschritte, kombiniert mit der enormen Leistungsfähigkeit moderner Computersysteme, aber auch die kostengünstige Speicherung und Übertragung grosser Datenmengen. Diese Errungenschaften haben das Potential, die Patientenversorgung merklich zu verbessern.

Der Mensch muss ein neues Selbstverständnis finden

Data-driven fiber tractography with neural networks