境外开放课程——按学科专业列表
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Crossing Numbers: From Art and Circuit Design to Knots and Number Theory[交叉数字：从艺术和电路设计到结和数论]
   Bojan Mohar(卢布尔雅那大学) 1864 年，西尔维斯特问平面上四个随机选择的点形成一个凸四边形的概率是多少。 在二战期间，Paul Tur´an 询问了连接 n 个工厂和 m 个仓库的铁路的最佳设计。 195...
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Modelling the genetics of spatially structured populations[对空间结构种群的遗传学进行建模]
  Alison Etheridge(牛津大学) 上个世纪，遗传数据的性质和规模以及研究它们的工具有了显着的发展。 尽管如此，基本问题仍未得到解答。 种群的遗传组成可以通过自然选择、突变、交配以及其他遗...
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European mathematics: a history in 200 stamps[欧洲数学：200 枚邮票中的历史]
  Robin J. Wilson,(开放大学) 在这次演讲中，我将在大约 50 分钟内介绍整个欧洲数学史——用来自世界各地的大约 200 枚信息丰富（有时还很有趣）的邮票来说明我的演讲，这些邮票以数学和数学...
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The dawn of formalized mathematics[形式化数学的曙光]
   Andrej Bauer(卢布尔雅那大学) 当我还是数学系的学生时，有人告诉我，有人将整本分析书形式化，只是为了解决数学是否可以完全形式化的问题，以便数学家可以照常工作。 后来我得知这本书是朗道...
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Topology of symplectic fillings of contact $3$-manifolds[接触$3$-歧管的辛填充拓扑]
   Burak Özbağcı(科奇大学) 自从唐纳森证明每个辛 4 流形承认 Lefschetz 铅笔和 Giroux 证明每个接触 3 流形承认一个适应的开书分解以来，在世纪之交，Lefschetz 纤维化和开书被有效地使用...
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Community Detection NetworkX[社区检测网络]
   Erika Fille Tupas Legara(科学、技术和研究机构高性能计算研究所) NetworkX为图形（或网络）以及图形算法、生成器和绘图工具提供数据结构。 NetworkX的结构可以从其源代码的组织中看出。该软件包提供图形对象类、创建标准图形的...
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On Sampling and Modeling Complex Systems[复杂系统的采样与建模]
   Matteo Marsili(阿卜杜斯·萨拉姆国际理论物理中心) 对复杂系统的研究受到这样一个事实的限制，即只有少数变量可用于建模和采样，而这些变量不一定是解释系统行为的最相关变量。此外，经验数据通常低于可能状态的样...
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What to expect when you’re expecting: The role of unexpectedness in computationally evaluating creativity[当你期待的时候期待什么：不期望在计算评估创造力中的作用]
   Kazjon Grace(北卡罗来纳大学) 该领域的新颖性、惊喜和变革都被提出——单独或结合——作为决定创造力的价值的伴随物。激烈的辩论围绕着每个因素的作用及其相互之间的关系。本文通过将每个概念...
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The Minimum Transfer Cost Principle for Model-Order Selection[模型订单选择的最小转移成本原则]
   Morteza Haghir Chehreghani(苏黎世理工学院) 模型顺序选择的目的是选择一种模型变体，该模型变体从训练数据到看不见的测试数据最好地泛化。在没有标签的无监督学习中，解决方案的泛化误差的计算提出了一个概...
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Scalable Structured Low Rank Matrix Optimization Problems[可扩展结构化低秩矩阵优化问题]
   Marco Signoretto(鲁汶大学) 我们考虑一类结构化的低秩矩阵优化问题。我们通过线性映射（称为突变）表示所需的结构，该线性映射可以编码矩阵，其中矩阵的条目划分为已知的不连续的组。我们的...
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Quantity implicatures: a tendentious survey[数量含义：一项倾向性调查]
  Bart Geurts(拉德布大学) 数量含义的范例是从“一些”到“不是全部”的推理，如： 有些银行家是骗子，并非所有银行家都是骗子。 近年来，数量蕴涵不仅受到哲学家和语言学家...
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Faster and Sample Near-Optimal Algorithms for Proper Learning Mixtures of Gaussians[高斯混合学习的快速抽样近似最优算法]
  Gautam Kamath(麻省理工学院) 我们提供了一种算法，可以在没有任何可分性假设的情况下正确学习两个一维高斯混合。给定来自未知混合物的O（1 /ε2）样本，我们的算法输出的混合物在时间O（1 /ε5...
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Mondrian forests: Efficient random forests for streaming data via Baye nonparametrics[蒙德里安森林：基于贝叶斯非参数流数据的有效随机森林]
  Yee Whye Teh(牛津大学) 随机决策树的集合被广泛用于机器学习和统计中的分类和回归任务。它们具有竞争性的预测性能，并且在训练（批量设置）和测试方面计算效率高，使其成为现实世界中预...
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Deep-er Kernels[深度核仁]
  John Shawe-Taylor(伦敦大学) 由于仅将学习应用于单个（输出）层，因此可以将内核视为较浅的内核。深度网络的最新成功凸显了需要考虑功能更丰富的类的需求。演讲将回顾和讨论为使更丰富的内核...
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Neyman-Pearson classification under a strict constraint[严格约束下的Neyman-Pearson分类]
  Philippe Rigollet(麻省理工学院) 出于异常检测的问题，本文实现了Neyman Pearson范式，以处理具有凸损失的二进制分类中的不对称错误。给定一个有限的分类器集合，我们将它们组合起来并获得一个新...
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