图 书 馆境外开放课程——按学科专业列表
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46Relax and Randomize: From Value to Algorithms[松弛和随机化：从值到算法]
Karthik Sridharan(康奈尔大学) 我们展示了一种从最小极大分析中推导出在线学习算法的原则方法。先前被认为是非构造性的各种上界值minimax值被证明可以产生算法。这允许usto无缝地恢复已知方法...
热度：84
Karthik Sridharan(康奈尔大学) 我们展示了一种从最小极大分析中推导出在线学习算法的原则方法。先前被认为是非构造性的各种上界值minimax值被证明可以产生算法。这允许usto无缝地恢复已知方法...
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47From kernels to causal inference[从内核到因果推理]
Bernhard Schölkopf(马克斯普朗克研究所) 机器学习中的核方法已经从用于构建非线性算法的技巧扩展到用于分析更高阶统计量和分布属性的通用工具。他们也在因果推理中找到了应用，这是一个有趣的领域，通过...
热度：77
Bernhard Schölkopf(马克斯普朗克研究所) 机器学习中的核方法已经从用于构建非线性算法的技巧扩展到用于分析更高阶统计量和分布属性的通用工具。他们也在因果推理中找到了应用，这是一个有趣的领域，通过...
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48Sparsity: algorithms, approximations, and analysis[稀疏性：算法、近似和分析]
Anna Gilbert(密歇根大学) 在过去的15年里，我们看到了数学信号和图像处理，信号和图像采集和重建算法以及无数应用中的稀疏性的爆炸性增长。它也是机器学习的核心。我将概述数学理论和几个...
热度：43
Anna Gilbert(密歇根大学) 在过去的15年里，我们看到了数学信号和图像处理，信号和图像采集和重建算法以及无数应用中的稀疏性的爆炸性增长。它也是机器学习的核心。我将概述数学理论和几个...
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49The Interplay of Machine Learning and Mechanism Design[机器学习与机构设计的相互作用]
David C. Parkes(哈佛大学) 在机制设计的经济理论中，目标是从多个代理中的每一个中获取私人信息，以便选择理想的系统范围的结果，并且尽管代理人自己有兴趣促进个体有益的结果。拍卖提供了...
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David C. Parkes(哈佛大学) 在机制设计的经济理论中，目标是从多个代理中的每一个中获取私人信息，以便选择理想的系统范围的结果，并且尽管代理人自己有兴趣促进个体有益的结果。拍卖提供了...
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50Airline Security: Where are We?[航空公司保安：我们在哪里？]
Arnold I. Barnett(麻省理工学院) 9/11事件引发了日常生活各方面的大量安全措施，其中许多旨在避免对飞机的重复攻击。所以你可能会想象飞行的风险大大降低了。阿诺德·巴奈特（Arnold Barnett）说...
热度：112
Arnold I. Barnett(麻省理工学院) 9/11事件引发了日常生活各方面的大量安全措施，其中许多旨在避免对飞机的重复攻击。所以你可能会想象飞行的风险大大降低了。阿诺德·巴奈特（Arnold Barnett）说...
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51Air Safety: Nothing But Blue Skies?[空中安全：除了蓝天什么都没有？]
Arnold I. Barnett(麻省理工学院) 虽然阿诺德·巴奈特承认年复一年地解决同样的问题（“他有没有改变他的史蒂夫？”），但他这次宣传了一些新的曲目。尽管如此，巴尼特仍然非常一致，即使在最近的...
热度：60
Arnold I. Barnett(麻省理工学院) 虽然阿诺德·巴奈特承认年复一年地解决同样的问题（“他有没有改变他的史蒂夫？”），但他这次宣传了一些新的曲目。尽管如此，巴尼特仍然非常一致，即使在最近的...
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52Learning Concurrent Motor Skills in Versatile Solution Spaces[在多功能解决方案空间学习并行运动技能]
Christian Daniel(达姆施塔特工业大学) 未来的智能机器人需要与不确定和不断变化的环境进行互动。允许机器人代理适应这种情况的一个关键方面是使他们能够学习针对一个问题的多种解决方案策略，使得即使...
热度：45
Christian Daniel(达姆施塔特工业大学) 未来的智能机器人需要与不确定和不断变化的环境进行互动。允许机器人代理适应这种情况的一个关键方面是使他们能够学习针对一个问题的多种解决方案策略，使得即使...
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53Panel on The Next Generation of Transportation Systems,Greenhouse Emissions, and Data Mining[下一代运输系统、温室气体排放和数据挖掘小组]
Ramasamy Uthurusamy(通用汽车公司) 1.下一代智能交通系统面临的主要信息处理挑战是什么？ 2.使运输“绿色”以及数据挖掘如何提供帮助有哪些挑战？ 3.为什么预测性车辆健康监测很重要，数据采集者为...
热度：22
Ramasamy Uthurusamy(通用汽车公司) 1.下一代智能交通系统面临的主要信息处理挑战是什么？ 2.使运输“绿色”以及数据挖掘如何提供帮助有哪些挑战？ 3.为什么预测性车辆健康监测很重要，数据采集者为...
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54Rapidly Integrating Services into the Linked Data Cloud[快速将服务集成到链接数据云中]
Mohsen Taheriyan(南加州大学) 关联数据云中可用的数据量继续增长。然而，很少有服务消耗和生成链接数据。最近的工作允许用户从在线服务中获取链接服务，其中包括用于消费和生成链接数据的规范...
热度：29
Mohsen Taheriyan(南加州大学) 关联数据云中可用的数据量继续增长。然而，很少有服务消耗和生成链接数据。最近的工作允许用户从在线服务中获取链接服务，其中包括用于消费和生成链接数据的规范...
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55Linked Data at The New York Times: The First 161 Years[《纽约时报》的相关数据：前161年]
Evan Sandhaus(纽约时报) “纽约时报”对关联数据的承诺始于160多年前。从1851年开始，“纽约时报”总是使用人，地点，组织和描述符的受控词汇表来编目其档案文章。 2009年，“纽约时报”...
热度：74
Evan Sandhaus(纽约时报) “纽约时报”对关联数据的承诺始于160多年前。从1851年开始，“纽约时报”总是使用人，地点，组织和描述符的受控词汇表来编目其档案文章。 2009年，“纽约时报”...
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56An Efficient Bit Vector Approach to Semantics-based Machine Perception in Resource-Constrained Devices[一种基于语义的资源受限设备机器感知的有效位向量方法]
Cory Henson(莱特州立大学) 机器感知的主要挑战是定义有效的计算方法，以从低水平传感器观测数据中获得高水平的知识。新兴解决方案正在使用本体来表达感知和感知领域中的概念，从而实现异构...
热度：71
Cory Henson(莱特州立大学) 机器感知的主要挑战是定义有效的计算方法，以从低水平传感器观测数据中获得高水平的知识。新兴解决方案正在使用本体来表达感知和感知领域中的概念，从而实现异构...
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57Using Semantic Distances for Reasoning with Inconsistent Ontologies[使用语义距离与不一致本体进行推理]
Zhisheng Huang(阿姆斯特丹大学) 在Web上重新使用和组合多个本体必然会导致组合词汇表之间的不一致。即使许多现在使用的本体在一些隐含的知识被明确化后也会变得不一致。然而，当前的语义Web推理...
热度：49
Zhisheng Huang(阿姆斯特丹大学) 在Web上重新使用和组合多个本体必然会导致组合词汇表之间的不一致。即使许多现在使用的本体在一些隐含的知识被明确化后也会变得不一致。然而，当前的语义Web推理...
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58DogOnt – Ontology Modeling for Intelligent Domotic Environments[Dogont–智能软骨环境的本体建模]
Dario Bonino(都灵政治中心) 由于domotic组件的商业可用性不断增加，家庭自动化最近获得了新的动力。在此背景下，研究人员正在努力提供互操作机制并在其上添加智能。为了支持智能行为，房屋...
热度：44
Dario Bonino(都灵政治中心) 由于domotic组件的商业可用性不断增加，家庭自动化最近获得了新的动力。在此背景下，研究人员正在努力提供互操作机制并在其上添加智能。为了支持智能行为，房屋...
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59Interview with Mark Greaves[ Mark Greaves访谈]
Mark Greaves, Marko Grobelnik(约瑟夫·斯特凡学院) **博士。 Mark Greaves目前是Vulcan，Inc。的知识系统总监。** Vulcan是Paul Allen（微软联合创始人，www.vulcan.com）的私人投资工具。在Vulcan，他正在赞助大...
热度：28
Mark Greaves, Marko Grobelnik(约瑟夫·斯特凡学院) **博士。 Mark Greaves目前是Vulcan，Inc。的知识系统总监。** Vulcan是Paul Allen（微软联合创始人，www.vulcan.com）的私人投资工具。在Vulcan，他正在赞助大...
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60Sequential Bayesian Prediction in the Presence of Changepoints
Michael Osborne(牛津大学) 我们引入了一种新的顺序算法，用于在存在变化点的情况下进行稳健的预测。与先前关注检测和定位变化点问题的方法不同，我们的算法侧重于即使在可能存在这种变化时...
热度：37
Michael Osborne(牛津大学) 我们引入了一种新的顺序算法，用于在存在变化点的情况下进行稳健的预测。与先前关注检测和定位变化点问题的方法不同，我们的算法侧重于即使在可能存在这种变化时...
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