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HAADF-STEM imaging: from qualitative to quantitative interpretation of atomic resolution HAADF-STEM images[HAADF-STEM成像：从原子分辨率HAADF-STEM图像的定性到定量解释]
  Miran Čeh(约瑟夫·斯特凡学院) 在我们的演讲中，将给出定性和定量HAADF STEM技术的概述，并通过各种无机陶瓷材料的表征示例进行举例说明，例如CaTiO3 La（Mg，Ti）O3固溶体，GaN蓝色激光二极管...
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Multiple-Instance Learning with Instance Selection via Dominant Sets[通过主导集进行实例选择的多实例学习]
  İbrahim Aykut Erdem(哈塞佩特大学) 多实例学习（MIL）处理歧义下的学习，其中要分类的模式由实例包描述。人们对MIL算法的设计和使用越来越感兴趣，因为它提供了解决多种模式识别问题的自然框架。在...
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Contrast Data Mining: Methods and Applications[对比数据挖掘：方法和应用]
  Rao Kotagiri(墨尔本大学) 区分，区分和区分不同数据集的能力是数据挖掘的关键目标。这种能力可以帮助领域专家了解他们的数据，并可以帮助建立分类模型。他的演讲将介绍对比不同类型数据的...
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Candidate gene prioritization by genomic data fusion[通过基因组数据融合进行候选基因优先排序]
  Yves Moreau(鲁汶大学) 绝大多数的生物学数据使得候选基因在疾病和生物途径中的分配成为一项艰巨的挑战。我们提出ENDEAVOR，一种普遍适用的计算方法，根据候选基因与病例特异性参考基因...
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RL Glue and Codecs Glue[RL胶水和编解码胶水]
  Brian Tanner(阿尔伯塔大学) RL Glue是一种用于评估强化学习算法的协议和软件实现。 Oursystem有助于比较替代算法，并且可以大大加快研究进度，因为UCI数据库加速了有监督机器学习的进展。由...
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Nieme[NIEME]
  Francis Maes(皮埃尔和玛丽居里大学) Nieme是一个用于大规模分类，回归和排名的机器学习库。它依赖于能量模型的框架，该模型统一了几种学习算法，范围从简单的感知最近的模型，如Pegasos支持向量机或...
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Developing a consistent view on emotion-oriented computing[在情绪导向计算方面建立一致的观点]
  Marc Schroder(德国人工智能研究中心) 卓越网络HUMAINE目前正在进行协调，跨学科的努力，以建立一致的情绪导向计算观点。本概述文件提出了研究领域的“地图”，将核心技术与面向应用的工作和心理工作...
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Automatic Dominance Detection In Meetings Using Support Vector Machines[基于支持向量机的会议中的自动优势检测]
  Rutger Rienks(特温特大学) 我们表明，使用支持向量机分类器，可以基于一些基本特征以75％的成功率确定谁主导了特定会议。我们讨论了我们使用的语料库，我们让人们判断优势的方式以及使用的...
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Toward Adaptive Information Fusion in Multimodal Systems[多模态系统中的自适应信息融合]
  Sharon Oviatt(俄勒冈健康与科学大学) 信息融合技术是多模式系统设计的核心。在本次演讲中，我将总结最近关于用户多模式集成模式预测建模的工作，包括：（1）用户主导语音和笔多模式集成模式存在较大...
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Hierarchical Multi-Stream Posterior Based Speech Recognition System[基于分层多流后验的语音识别系统]
  Hamed Ketabdar(瑞士联邦理工学院) 在本文中，我们通过使用多个特征流估计更多信息性的后验并考虑声学上下文（例如，整个话语中可用的）以及可能的先验信息（例如，这样）来提出基于后验的语音识别...
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Dynamic Bayesian Networks for Multimodal Interaction[用于多模式交互的动态贝叶斯网络]
  Tony Jebara(哥伦比亚大学) 动态贝叶斯网络（DBN）提供了超越经典隐马尔可夫模型的自然升级路径，并且当时态数据包含更高阶结构，多模态或多人交互时变得特别相关。我们描述了动态贝叶斯网...
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Multimodal Integration for Meeting Group Action Segmentation and Recognition[会议组行动分割与识别的多模式集成]
  Marc Al Hames(慕尼黑工业大学) 我们解决了在会议中分割和识别多模式人类交互序列的问题。这些交互可以被视为会议的粗略结构，并且可以用作会议浏览器的输入或者用作会议的更高语义分析的第一步...
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On the Adequacy of Baseform Pronunciations and Pronunciation Variants[论基线发音和发音变体的充分性]
  Chuck Wooters(加州大学伯克利分校) 本文提出了一种自动提取和评估发音变体的“稳定性”的方法（即，模型的充分性以适应这种变化），基于每个词典单词的多个发音和参考基础形式发音的知识。在语音识...
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A Programming Model for Next Generation Multimodal Applications[下一代多模态应用的编程模型]
  Rafah Hosn(IBM公司) 多模式接口对于下一代会话，协作和移动设备解决方案变得至关重要。然而，到目前为止，由于缺乏基于标准的创作手段，即他们的编程模型，他们的发展受到了阻碍。除...
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Group Theory and Machine Learning[组织理论与机器学习]
  Risi Kondor(伦敦全球大学) **机器学习教程讲座**代数方法的使用 - 特别是群论，表示理论，甚至代数几何中的一些概念 - 是机器学习中新兴的新方向。本教程的目的是为这些开发的背景提供一个...
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