境外开放课程——按学科专业列表
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System-wide effectiveness of active learning in collaborative filtering[协作式过滤中主动学习的全系统效力]
  Mehdi Elahi(博赞博尔扎诺自由大学) 协同过滤系统的准确性主要取决于两个因素：推荐算法的质量以及可用产品等级的数量和质量。通常，从用户获得的评分越高，推荐越有效。但是，并非所有的评分都同样...
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Distilled Sensing: Active sensing for sparse recovery[蒸馏感测：主动感测，稀疏恢复]
  Rui Castro(哥伦比亚大学) 在数据丰富的应用程序中对稀疏表示的研究和使用已引起信号处理，统计和机器学习社区的高度关注。在本文中，我们描述了一种称为Distilled Sensing（DS）的新颖传...
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Fast and Accurate k-means For Large Datasets[大数据集快速准确的k均值]
  Michael Shindler(俄勒冈州立大学) 群集是许多应用程序的常见问题。我们认为$ k $意味着在数据太大而无法存储在主存储器中并且必须按顺序访问的情况下，例如从磁盘访问，并且我们必须使用尽可能少...
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Distributed Dual Averaging In Networks[网络中的分布式双平均]
  John Duchi(加州大学伯克利分校) 通过网络进行分散优化的目标是通过仅使用局部计算和通信来优化由局部（可能是非光滑）凸函数的总和形成的全局目标。我们基于子梯度的双重平均来开发和分析分布式...
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Statistical techniques for fraud detection, prevention, and evaluation[欺诈检测、预防和评估的统计技术]
  David J. Hand(帝国理工学院) 通过设置背景开始谈话：定义欺诈并概述其广度;数据显示欺诈行为有多严重;检查不同的欺诈领域，包括医疗欺诈，银行欺诈和科学欺诈。详细描述和说明了银行欺诈的特...
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Flight: The Next 100 Years[飞行：未来100年]
  Allen Haggerty, Laurence R. Young, Jane F. Garvey, Joseph H. Corn(麻省理工学院) 该小组深入研究了航空旅行的传奇和可能的未来。作为一个男孩，约瑟夫·马克（Joseph Corn）珍惜了“大众机械”（Popular Mechanics）的问题，其封面是一名男子在...
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Innovation Management at Siemens AG[西门子公司创新管理]
  Claus Weyrich(西门子公司) 这是一个不错的选择，至少每天一次，我们每个人都将使用公司巨头西门子公司提供的产品或服务。 Claus Weyrich解释了围绕新技术的复杂规划如何使西门子成为全球行...
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The Importance of Basic Research in Physics and of MIT[物理学和基础研究对麻省理工学院的重要性]
  Charles H. Townes, Shirley Ann Jackson(加州大学伯克利分校) 物理基础研究和MITTwo科学名人的重要性在本次研讨会的第一次会议上向麻省理工学院新的绿色物理中心致敬。诺贝尔奖获得者查尔斯·汤斯（Charles Townes）为推动美...
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Leading Rockwell Collins’ Lean Transformation[领导罗克韦尔柯林斯的精益转型]
  Clayton M. Jones(美国罗克韦尔柯林斯国际公司) “当我们开始我们的精益之旅时，”克莱顿琼斯回忆道，“这主要是一种信仰行为，每个角落都有怀疑者和愤世嫉俗者。”现在，经过11年从事自上而下的精简过程，琼斯...
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Why Large Companies Should Out-Innovate Small Ones[为什么大公司应该创新小企业]
  Dan Hesse(巴恩克公司) 考虑到这一选择，Dan Hesse会选择在大公司而不是小公司工作，特别是在创新方面。他多年的经验支持这种偏好，从他开始创业的日子（“真的很辛苦”）到领导AT＆T的...
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Getting Unstuck: How to Promote More Sustainable Practices in Our Organizations[脱口而出：如何在我们的组织中推广更多可持续发展的实践]
  Rebecca Henderson(麻省理工学院) Rebecca Henderson表示，实现可持续发展所需要的只是清理您当前的运营和/或重新考虑业务。 “这很容易，”她笑着说道。亨德森在其职业生涯的大部分时间都在努力...
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Building Growth: Why Don’t We Use What We Know[建设增长：为什么我们不使用我们所知道的]
  Rebecca Henderson(麻省理工学院) 在这个强有力的演讲中，亨德森教授解决了企业发展带来的挑战，并指出“增长机会并没有带上标签。”她讨论了员工超负荷，杀害项目，选择好项目和“能力陷阱”的挑...
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Patient Risk Stratification for Hospital-Associated C. Diff as a Time-Series Classification Task[医院相关C. Diff的患者风险分层作为时间序列分类任务]
  Jenna Wiens(麻省理工学院) 患者的不良事件风险受时间过程的影响，包括诊断和治疗活动的性质和时间，以及患者病理生理学随时间的整体演变。然而，许多研究者在对患者风险进行建模时忽略了这...
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Near Optimal Chernoff Bounds for Markov Decision Processes[马尔可夫决策过程的近最佳Chernoff界]
  Teodor Mihai Moldovan(加州大学伯克利分校) 预期回报是在不确定性下决策的一个广泛使用的目标。已经提出了许多算法，例如值迭代，以对其进行优化。但是，在风险感知设置中，预期回报通常不是优化的合适目标...
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Mass Estimation and Its Applications[质量估计及其应用]
  Kai Ming Ting(澳大利亚联邦大学) 本文介绍了质量估计 - 数据挖掘中的基础建模机制。它为质量提供了理论基础，也是估算质量的有效方法。我们证明它在信息检索，回归和异常检测等任务中非常有效地...
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