Nothing Lasts Forever: Environmental Discourses on the Collapse of Past Societies

The study of the collapse of past societies raises many questions for the theory and practice of archaeology. Interest in collapse extends as well into the natural sciences and environmental and sustainability policy. Despite a range of approaches to collapse, the predominant paradigm is environmental collapse, which I argue obscures recognition of the dynamic role of social processes that lie at the heart of human communities. These environmental discourses, together with confusion over terminology and the concepts of collapse, have created widespread aporia about collapse and resulted in the creation of mixed messages about complex historical and social processes

Towards practical privacy-preserving data analysis with Intel TDX-based Sharemind HI

Tõenduspõhiste otsuste tegemiseks on sageli vaja liita erinevatelt osapooltelt saadud andmeid. Samas ei pruugi andmeomanikud olla privaatsusest tulenevatel kaalutustel nõus oma andmeid jagama. Sharemind HI on platvorm, er arendada andmeanalüüsi rakendusi, mille eesmärk on säilitada andmeomanike andmeid andemete elukaare vältel. Seejuures kaitse parasjagu töödeldavatele andmetele on tagatud jooksutades arvutusi Intel SGX usaldatavas täitmiskeskkonnas. Intel SGX piirab programmeerimiskeelte ja teekide kasutust. Piirang laieneb ka Sharemind HIga arendatud andmeanalüüsi rakendustele. Töös pakume välja tarkvaraarhitektuuri Sharemind HI-le, mis kasutab Intel TDXi usaldatavat täitmiskeskkonda. Loodud arhitektuur võimaldab eemaldada praegusele süsteemile rakenduvad arenduspiirangud, seejuures säilitades vana süsteemiga võrdväärse võimestiku. Me leidsime, et Intel TDXist puuduvatest isolatsiooni ja andmete pitserdamise võimekusest tingitud riske on võimalik maandada kasutades tehnilisi meetmeid. Jooksutades Sharemind HI andmevooge Intel TDXiga ja tavalises VMis, nägime, et Intel TDXi kasutamisega seonduvad lisakulud on minimaalsed. Töös loodud arhitektuur on samm erinevaid programmeerimiskeeli ja teeke toetava Sharemind HI suunas. See lihtsustab andmeanalüüsi arendajate tööd, võimaldades kasutada olukorrale sobivaid tööriistu. Magistritöös kirjeldatud arhitektuuri on võimalik kasutada süsteemi edasiseks hindamiseks või uue süsteemi implementeerimise toetamiseks

Programmeerimiskeelte ja infoturbe teemade õppematerjalide loomine kursusele „Digitaalne maailmapilt”

„Digitaalne maailmapilt” on Tartu Ülikoolis 2022.a esmakordselt toimunud kursus, mille eesmärk on tutvustada arvutiteaduse aluseid teiste õppekavade tudengitele. Lõputöö raames loodi kursuse „Digitaalne maailmapilt” programmeerimiskeelte ja infoturbe nädalate loengutele toetavad materjalid ning automaatkontrollitavad iseseisvad ülesanded üliõpilastele. Valminud materjale kasutati kevadsemestril toimunud piloot-läbiviimisel. Selle raames koguti andmeid üliõpilaste tulemuste kohta automaatkontrollides ning küsiti tagasisidet loengumaterjalide kohta. Lõputöö osana analüüsiti kogutud andmeid. Ühtlasi, kuna kursus on sissejuhatav aine arvutiteadusesse, siis üks lõputöö eesmärkidest oli pakkuda üliõpilastele võimalusi edasisteks õpinguteks. Seega uuriti bakalaureusetöös erinevaid kursusi, mis käsitlevad programmeerimiskeelte ja infoturbe teemasid põhjalikumalt, ning koostati soovituskaart jätkukursuste jaoks

NMR shift prediction from small data quantities

Abstract Prediction of chemical shift in NMR using machine learning methods is typically done with the maximum amount of data available to achieve the best results. In some cases, such large amounts of data are not available, e.g. for heteronuclei. We demonstrate a novel machine learning model that is able to achieve better results than other models for relevant datasets with comparatively low amounts of data. We show this by predicting $$^{19}F$$ 19 F and $$^{13}C$$ 13 C NMR chemical shifts of small molecules in specific solvents. Graphical Abstrac

An NMR Database for Organic and Organometallic Compounds

Databases of organic compounds are rooted in chemical formats, typically modeling chemical structures as simple graphical representations, which are easily readable by both humans and machines. This information can be handled by software and standards that have emerged in chemistry over decades and are well established. The present communication proposes that the extension of databases to encompass organometallic compounds, with coordination bonds, can be accomplished seamlessly with minor modifications, without compromising the utility of the database functionalities. Using a database for nuclear magnetic resonance (NMR) data, we demonstrate that this enables treating the organometallic compounds with the same algorithms as the organic compounds