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→计算机软件::
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1Fisher Vector Faces in the Wild[野外费舍尔矢量面孔]
Karen Simonyan(牛津大学) 最近几篇关于自动人脸验证的论文通过开发新颖的、专门的表示形式，在这个问题上的性能优于 SIFT 等标准功能，从而显着提高了性能标准。 本文做出了两个贡献：首...
热度：12
Karen Simonyan(牛津大学) 最近几篇关于自动人脸验证的论文通过开发新颖的、专门的表示形式，在这个问题上的性能优于 SIFT 等标准功能，从而显着提高了性能标准。 本文做出了两个贡献：首...
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2Nevrolingvistično programiranje, oziroma kaj nas sodobna znanost lahko nauči o denarju in ljudeh[神经语言编程，或者现代科学可以教给我们的关于金钱和人的知识]
Matevž Leskovšek(卢布尔雅那大学) 神经语言程序设计（NLP）是一套允许人们改变决策和行为模式的方法。20世纪70年代，Richard Bandler和John Grinder提出了不明飞行物理论，不久之后，不明飞行物在...
热度：17
Matevž Leskovšek(卢布尔雅那大学) 神经语言程序设计（NLP）是一套允许人们改变决策和行为模式的方法。20世纪70年代，Richard Bandler和John Grinder提出了不明飞行物理论，不久之后，不明飞行物在...
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3Integrating Context and Occlusion for Car Detection by Hierarchical And-Or Model[基于层次和或模型的汽车检测上下文与遮挡的集成]
Bo Li (加州大学洛杉矶分校) 本文提出了一种学习可重构层次和或模型的方法，将上下文和遮挡整合到汽车检测中。and - or（和或）模型在三个层次上表示车对车的上下文和遮挡模式的规律性:(i)空...
热度：13
Bo Li (加州大学洛杉矶分校) 本文提出了一种学习可重构层次和或模型的方法，将上下文和遮挡整合到汽车检测中。and - or（和或）模型在三个层次上表示车对车的上下文和遮挡模式的规律性:(i)空...
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45Unsupervised Visual Representation Learning by Context Prediction[基于情境预测的无监督视觉表征学习]
Carl Doersch(卡内基梅隆大学) 这项工作探索了使用空间语境作为免费和丰富的监督信号的来源，以训练丰富的视觉表征。给定一个大的、未标记的图像集合，我们从每张图像中提取随机的补丁对，并训...
热度：20
Carl Doersch(卡内基梅隆大学) 这项工作探索了使用空间语境作为免费和丰富的监督信号的来源，以训练丰富的视觉表征。给定一个大的、未标记的图像集合，我们从每张图像中提取随机的补丁对，并训...
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6Photo-Sequencing[照片排序]
Tali Basha;Bernt Schiele;David Forsyth(特拉维夫大学;马克斯·普朗克信息研究所;伊利诺伊大学) 动态事件，如家庭聚会、音乐会或体育赛事，通常由一群人拍摄。通过这种方法获得的静态图像集具有丰富的动态内容，但缺乏准确的时间信息。我们提出了一种照片排序...
热度：10
Tali Basha;Bernt Schiele;David Forsyth(特拉维夫大学;马克斯·普朗克信息研究所;伊利诺伊大学) 动态事件，如家庭聚会、音乐会或体育赛事，通常由一群人拍摄。通过这种方法获得的静态图像集具有丰富的动态内容，但缺乏准确的时间信息。我们提出了一种照片排序...
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7Best Practices for Multilingual Linked Open Data (BP-MLOD)[多语言关联开放数据最佳实践(BP-MLOD)]
José Emilio Labra Gayo(奥维耶多吉翁大学) 多语言关联开放数据最佳实践(BP-MLOD)
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José Emilio Labra Gayo(奥维耶多吉翁大学) 多语言关联开放数据最佳实践(BP-MLOD)
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8910PyBrain[PyBrain公司]
Tom Schaul;Thomas Rückstiess;Frank Sehnke(谷歌;慕尼黑工业大学) PyBrain是一个通用的Python机器学习库。它的目标是为机器学习任务提供灵活、易于使用但仍然强大的算法，包括各种预定义的环境和基准测试和比较算法。实现的算法...
热度：24
Tom Schaul;Thomas Rückstiess;Frank Sehnke(谷歌;慕尼黑工业大学) PyBrain是一个通用的Python机器学习库。它的目标是为机器学习任务提供灵活、易于使用但仍然强大的算法，包括各种预定义的环境和基准测试和比较算法。实现的算法...
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11A Longitudinal Study of Removed Apps in iOS App Store[iOS应用商店中被删除应用的纵向研究]
Fuqi Lin(北京大学) iOS应用商店中被删除应用的纵向研究
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Fuqi Lin(北京大学) iOS应用商店中被删除应用的纵向研究
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12Approaches to software development[软件开发方法]
(英国开放大学) 这门名为“软件开发方法”的免费课程介绍了软件系统开发的工程方法——一种软件工程方法，特别关注产品（构建内容）和过程（我们如何构建）方面的软件质量问题。...
热度：33
(英国开放大学) 这门名为“软件开发方法”的免费课程介绍了软件系统开发的工程方法——一种软件工程方法，特别关注产品（构建内容）和过程（我们如何构建）方面的软件质量问题。...
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13Knowledge Building Through Collaborative Hypervideo Creation[通过协作超视频创建知识构建]
Joscha Jäger(默兹学院) 目前关于网络视频的发展拓宽了开放式、协作式视频制作的可能性。允许对视听内容进行扩展、再文本化和注释的方法赋予用户控制和影响电影作品的权力。开放式hyperd...
热度：36
Joscha Jäger(默兹学院) 目前关于网络视频的发展拓宽了开放式、协作式视频制作的可能性。允许对视听内容进行扩展、再文本化和注释的方法赋予用户控制和影响电影作品的权力。开放式hyperd...
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14Proximal Reinforcement Learning: Learning to Act in Primal Dual Spaces[近端强化学习：学习在原始-对偶空间中行动]
Sridhar Mahadevan(马萨诸塞大学阿默斯特分校) 在这次演讲中，我们提出了一个由我们在过去几年中开发的强化学习新框架，该框架为过去三十年中一直未解决的长期基本问题提供了严格的数学解决方案：（i）如何设...
热度：62
Sridhar Mahadevan(马萨诸塞大学阿默斯特分校) 在这次演讲中，我们提出了一个由我们在过去几年中开发的强化学习新框架，该框架为过去三十年中一直未解决的长期基本问题提供了严格的数学解决方案：（i）如何设...
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15A Model of Runaway Evolution of Creative Domains[创造性领域失控演化模型]
Oliver Bown(悉尼大学) 艺术和音乐等创造性领域具有独特的特性，不仅表现在所生产的人工制品的结构上，而且表现在其文化动态和与适应功能的关系上。许多理论研究了通过失控的进化过程出...
热度：26
Oliver Bown(悉尼大学) 艺术和音乐等创造性领域具有独特的特性，不仅表现在所生产的人工制品的结构上，而且表现在其文化动态和与适应功能的关系上。许多理论研究了通过失控的进化过程出...
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