境外开放课程——按学科专业列表
开放课程工程与技术科学电子、通信与自动控制技术::

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Bilevel optimization problems with application to subsidy policy issues in the agricultural sector[双层优化问题及其在农业部门补贴政策问题中的应用]
  Konstantinos Ziliaskopoulos(Konstantinos Ziliaskopoulos) 双层优化问题及其在农业部门补贴政策问题中的应用
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Izzivi razvoja elektronike kot sopotnice sodobnih raziskav in aplikacij[伴随着现代研究和应用,电子技术发展面临的挑战]
  Janko Petrovčič(若泽夫·斯特凡研究所) 伴随着现代研究和应用,电子技术发展面临的挑战
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Fundamentals of data science[数据科学基础]
  Claudia Wagner(社会科学研究所) 数据科学基础
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Build it, and they will come: Applications of semantic technology[建立它,它们就会到来:语义技术的应用]
  Ian Horrocks(牛津大学) 语义技术正在迅速成为主流,RDF、OWL和SPARQL现在得到了一系列商业系统的支持,并用于不同的应用程序领域。在这次演讲中,我将简要回顾这些语言的设计,然后研究...
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Truth Discovery with Multiple Conflicting Information Providers on the Web[网络上多冲突信息提供者的真相发现]
  Xiaoxin Yin(微软研究院) 世界范围的网络已经成为我们大多数人最重要的信息源。不幸的是,没有人能保证网上信息的正确性。此外,不同的网站在一个主题上经常提供相互矛盾的信息,例如同一...
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Principles of Very Large Scale Modeling[超大尺度建模原理]
  Pedro Domingos(华盛顿大学) ACM SIGKDD很高兴地宣布佩德罗·多明戈斯(Pedro Domingos)获得了2014年创新奖。他在数据流分析、成本敏感分类、对抗性学习、马尔可夫逻辑网络以及病毒营销和信息...
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Large Scale High-Precision Topic Modeling on Twitter[基于Twitter的大规模高精度主题建模]
  Shuang-Hong Yang(推特股份有限公司) 我们感兴趣的是将连续的稀疏和嘈杂的文本流(称为“tweet”)实时组织成包含数百个主题的本体论,具有可测量的严格高精度。这种推断是在完整的Twitter(推特)数据...
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No Longer Sleeping with a Bomb: A Duet System for Protecting Urban Safety from Dangerous Goods[不再带着炸弹睡觉:保护城市安全免受危险物品的二重奏系统]
  Jingyuan Wang(北航大学) 近年来,世界各地的特大城市不断发展,城市安全已成为现代城市生活的重中之重。在各种威胁中,通过城市和城市周边运输的气体、危险化学品等危险品日益成为我们每...
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KDD 2017 Closing Session[知识发现 2017闭幕式]
  Shipeng Yu;Stan Matwin(领英公司;达尔豪斯大学大数据分析研究所) 知识发现(KDD) 2017闭幕式
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CloudMatcher: A Cloud/Crowd Service for Entity Matching[云匹配器:用于实体匹配的云/人群服务]
  Yash Govind(威斯康星大学麦迪逊分校) 实体匹配(EM)是指引用相同现实世界实体的不同数据实例。EM在卫生信息学中至关重要,在大数据和数据科学时代将变得更加重要。许多电磁系统已经被开发出来。在本文...
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Introduction to Learning Theory[学习理论概论]
  Olivier Bousquet(股份有限公司) 它将不局限于统计学习理论,而将主要集中在统计方面。本课程不提供详细的证明和精确的陈述,而是旨在提供一些有用的概念工具和想法,对实践者和理论驱动的人都有...
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Beyond Backpropagation: Uncertainty Propagation[超越反向传播:不确定性传播]
   Neil D. Lawrence(视频讲座网) 深度学习建立在可组合函数的基础上,这些函数的结构是为了捕获数据中的规律,并可以通过反向传播(通过链式法则进行微分)优化其参数。它们最近的成功建立在数据可...
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Deep Learning (hopefully faster)[深度学习(希望更快)]
  Adam Coates(视频讲座网) 深度学习(希望更快)
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Lecture 11: Approximating Probability Distributions (I): Clustering As An Example Inference Problem[第11讲:逼近概率分布(I):聚类作为一个示例推理问题]
  David MacKay(视频讲座网) 第11讲:逼近概率分布(I):聚类作为一个示例推理问题
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Natural Language Understanding: Foundations and State-of-the-Art[自然语言理解:基础和最新技术]
  Percy Liang(斯坦福大学计算机科学系) 构建能够理解人类语言的系统——能够回答问题、遵循指令、进行对话——自人工智能早期以来一直是一个长期的挑战。由于最近机器学习的进步,人们对这项艰巨的任务...
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