图 书 馆境外开放课程——按学科专业列表
开放课程→工程与技术科学→计算机科学技术→人工智能::
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691"Why the Semantic Web will never work"[“为什么语义网永远无法工作”]
Jim Hendler;Grigoris Antoniou(伦斯勒理工学院) JamesHendler是计算机和认知科学的无绳世界教授，同时也是Rensselaer的信息技术和网络科学助理院长。他还是实验性多媒体表演艺术中心（EMPAC）的教员附属机构，...
热度：33
Jim Hendler;Grigoris Antoniou(伦斯勒理工学院) JamesHendler是计算机和认知科学的无绳世界教授，同时也是Rensselaer的信息技术和网络科学助理院长。他还是实验性多媒体表演艺术中心（EMPAC）的教员附属机构，...
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692The Semantic Product Memory: An Interactive Black Box for Smart Objects[语义产品存储器：智能对象的一个交互式黑盒]
Wolfgang Wahlster(德国人工智能研究中心) 语义产品存储器在通过无线通信与智能环境联网的嵌入式传感器系统上以持久的方式存储单个物理对象的日记。产品监控自身及其环境。基于OWL本体的语义技术保证了产...
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Wolfgang Wahlster(德国人工智能研究中心) 语义产品存储器在通过无线通信与智能环境联网的嵌入式传感器系统上以持久的方式存储单个物理对象的日记。产品监控自身及其环境。基于OWL本体的语义技术保证了产...
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693Video Semantics and the Sensor Web[视频语义与传感器网络]
Smeaton Alan F(都柏林城市大学) 支持基于内容访问视频信息的最广泛方式是使用视频元数据（日期、时间、格式等）和用户生成的描述（用户标签、评级、评论等）的组合。这已经得到了广泛的应用，并...
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Smeaton Alan F(都柏林城市大学) 支持基于内容访问视频信息的最广泛方式是使用视频元数据（日期、时间、格式等）和用户生成的描述（用户标签、评级、评论等）的组合。这已经得到了广泛的应用，并...
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694Content Aggregation on Knowledge Bases Using Graph Clustering[基于图聚类的知识库内容聚合]
Christoph Schmitz(卡塞尔大学) 基于图聚类的知识库内容聚合
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Christoph Schmitz(卡塞尔大学) 基于图聚类的知识库内容聚合
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695Extraction and Resolution Capabilities for Entities, Events and Facts[实体、事件和事实的提取和解析能力]
Peter Jackson(路透社) 我们讨论了当前关于使用机器提取和解析来传递我们所称的“智能信息”的一些想法。这些信息是为用户的基础任务量身定制的，必须从基础内容源自动派生。我们描述了...
热度：33
Peter Jackson(路透社) 我们讨论了当前关于使用机器提取和解析来传递我们所称的“智能信息”的一些想法。这些信息是为用户的基础任务量身定制的，必须从基础内容源自动派生。我们描述了...
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696697Electronic lexicography and computer-assisted language learning: Breaking down the barrier[用电子词典和计算机辅助语言学习：打破屏障]
Sylviane Granger(鲁汶大学) 电子辞书编纂和计算机辅助语言学习（CALL）已成为当前外语教学的标准组成部分。尽管这两个领域有很多共同之处，特别是现在词汇在外语教学中处于缓慢但肯定的中心...
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Sylviane Granger(鲁汶大学) 电子辞书编纂和计算机辅助语言学习（CALL）已成为当前外语教学的标准组成部分。尽管这两个领域有很多共同之处，特别是现在词汇在外语教学中处于缓慢但肯定的中心...
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698699Data Science and Machine Learning at Scale[数据科学与机器学习]
Neel Sundaresan(易趣研究实验室) 像eBay这样的大型社交商务网站必须不断努力构建可扩展的机器学习算法，用于搜索排名、推荐系统、分类等。大数据可用性既是一种恩惠也是一种诅咒。虽然它提供了更...
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Neel Sundaresan(易趣研究实验室) 像eBay这样的大型社交商务网站必须不断努力构建可扩展的机器学习算法，用于搜索排名、推荐系统、分类等。大数据可用性既是一种恩惠也是一种诅咒。虽然它提供了更...
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700Eigenvector Sensitive Feature Selection For Spectral Clustering[光谱聚类的特征向量敏感特征选择]
Jiangtao Ren(中山大学) 谱聚类是数据聚类最常用的方法之一，其性能取决于相关图拉普拉斯特征向量的质量。一般来说，图拉普拉斯函数是利用全特征构造的，当数据集中存在大量的噪声或无关...
热度：34
Jiangtao Ren(中山大学) 谱聚类是数据聚类最常用的方法之一，其性能取决于相关图拉普拉斯特征向量的质量。一般来说，图拉普拉斯函数是利用全特征构造的，当数据集中存在大量的噪声或无关...
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701Online Structure Learning for Markov Logic Networks[马尔可夫逻辑网络的在线结构学习]
Raymond J. Mooney(德克萨斯大学) 大多数现有的马尔可夫逻辑网络（MLN）学习方法都使用批处理训练，这种训练在计算上变得昂贵，并且最终不适用于具有数千个训练示例的大型数据集，这些训练示例甚...
热度：62
Raymond J. Mooney(德克萨斯大学) 大多数现有的马尔可夫逻辑网络（MLN）学习方法都使用批处理训练，这种训练在计算上变得昂贵，并且最终不适用于具有数千个训练示例的大型数据集，这些训练示例甚...
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702Fourier-Information Duality in the Identity Management Problem[身份管理问题中的傅立叶信息二重性]
Xiaoye Jiang(斯坦福大学) 我们比较了最近提出的两种表示多目标跟踪下置换空间概率分布的方法。我们证明了这两种表示形式，傅立叶近似和信息形式近似都可以看作是真实分布的低维投影，但是...
热度：51
Xiaoye Jiang(斯坦福大学) 我们比较了最近提出的两种表示多目标跟踪下置换空间概率分布的方法。我们证明了这两种表示形式，傅立叶近似和信息形式近似都可以看作是真实分布的低维投影，但是...
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703DB-CSC: A density-based approach for subspace clustering in graphs with feature vectors[DB-CSC：基于密度的子空间聚类与特征向量图的方法]
Stephan Günnemann(亚琛工业大学) 表示属性信息和网络信息的数据源在当今的应用中广泛使用。为了充分发挥知识提取的潜力，集群之类的挖掘技术应该同时考虑这两种信息类型。最近的聚类方法将子空间...
热度：40
Stephan Günnemann(亚琛工业大学) 表示属性信息和网络信息的数据源在当今的应用中广泛使用。为了充分发挥知识提取的潜力，集群之类的挖掘技术应该同时考虑这两种信息类型。最近的聚类方法将子空间...
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704Tracking Concept Change with Incremental Boosting by Minimization of the Evolving Exponential Loss[跟踪概念的变化与增量提高的不断变化的指数损失]
Mihajlo Grbovic(天普大学) 故障定位，即在错误的程序中识别错误的代码行，是一个冗长的过程，这通常需要大量的手工工作，而且成本高昂。近年来，在自动故障定位技术方面取得了很大进展，特...
热度：27
Mihajlo Grbovic(天普大学) 故障定位，即在错误的程序中识别错误的代码行，是一个冗长的过程，这通常需要大量的手工工作，而且成本高昂。近年来，在自动故障定位技术方面取得了很大进展，特...
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705An Alternating Direction Method for Dual MAP LP Relaxation[一种对偶映射线性松弛的交替方向法]
Amir Globerson(耶路撒冷希伯来大学) 最大后验概率（MAP）估计是概率图形模型应用中的一项重要任务。虽然寻找精确解通常是困难的，但是基于线性规划（LP）松弛的近似通常提供了很好的近似解。本文提...
热度：30
Amir Globerson(耶路撒冷希伯来大学) 最大后验概率（MAP）估计是概率图形模型应用中的一项重要任务。虽然寻找精确解通常是困难的，但是基于线性规划（LP）松弛的近似通常提供了很好的近似解。本文提...
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