receptor crosstalk, focusing on three model cases: crosstalk involving the estrogen receptor, the androgen receptor, and the thyroid hormone receptor. Here, crosstalk is categorized as bidirectional or unidirectional, with the latter category further subdivided into ligand-dependent or -independent crosstalk. More research needs to be done to develop a clearer understanding of the involvement of receptor crosstalk in cell signaling that is induced by endocrine disruptors. This understanding will help to develop in vitro and in silico assays that can replace animal tests.

dziedzinie liczb zespolonych - system ma zdolność odtwarzania wzorców o stanach wielowartościowych reprezentujących odcienie szarości lub kolory dzięki zastosowaniu funkcji signum zespolone jako funkcji przetwarzania neuronów do kodowania fazowego wektorów wielowartościowych. Opisano nowy model zespolonej pamięci asocjacyjnej, która jest w stanie rozpoznawać obrazy inwariantnie względem przesunięcia. Wykazano, że pamięci asocjacyjne zbudowane z układów dynamicznych wyższego rzędu: oscylatorów drgań okresowych i oscylatorów drgań chaotycznych są zdolne do segmentacji (dekorelacji) wzorców złożonych. Przedstawiono implementacje programowalnych komórkowych sieci neuronowych do ultraszybkiego przetwarzania obrazów w postaci scalonego układu elektronicznego oraz implementację optoelektroniczną z wykorzystaniem tyrystorów optycznych. Część 2 rozprawy jest poświęcona prezentacji statystycznej teorii uczenia wybranych systemów statycznych przeznaczonych do uczenia nadzorowanego w zadaniach klasyfikacji i regresji: perceptron wielowarstwowy, maszyna wektorów nośnych, średniokwadratowa maszyna wektorów nośnych, maszyna wektorów istotnych. Opisano metody optymalizacji systemów na podstawie statystyki wpływu - wirtualnej skrajnej oceny krzyżowej. Przedstawiono wyniki zastosowania statystycznych systemów uczących się do badania struktury defektowej materiałów wysokorezystywnych i półizolujących. Zrealizowano koncepcję klasyfikacji transdukcyjnej - uczenia częściowo nadzorowanego do wspomagania diagnozy kardiologicznej.

in the complex number domain is able to retrieve multivalued patterns representing the gray-scaled and/ or colored images due to the application of complex signum neuron activation function to phasecoding of multivalued vectors. A new model of complex associative memory for shift invariant pattern recognition is presented. It was shown that associative memories composed of periodic and chaotic oscillating neurons are able to perform segmentation (decorrelation) of the composition of patterns. The implementations of programmable cellular neural networks for high speed image processing were presented in two forms: as an integrated electronic circuit and as an optoelectronic system based on optical thyristors. Part 2 presents the studies of statistical learning theory of selected static systems designed for supervised learning of classification and regression tasks: multilayer perceptron, support vector machine, least-square support vector machine, relevance vector machine. The optimization of these systems based on influential statistics - the virtual leave-one-out - was described. The original results of applications of statistical learning systems for analysis of defect structures of high resistive and semi-insulating materials were described. The idea of transductive classification – semisupervised learning system to computer-aided cardiologic diagnosis - was performed.

średniokwadratowej maszyny wektorów nośnych oraz algorytm realizujący proces uczenia transdukcyjnego. Dla klasyfikatora utworzonego na bazie zbioru uczącego zawierającego jedynie 5% próbek etykietowanych, skuteczność klasyfikacji wynosi 83,5%.

learning.The recognition score of the classifier based on learning data set which includes only 5% labelled examples is 83.5%.