境外开放课程——按学科专业列表
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A Data Mining Framework for Valuing Large Portfolios of Variable Annuities[一种用于对可变年金大型投资组合进行估值的数据挖掘框架]
  Guojun Gan(视频讲座网) 可变年金是一种延迟缴税的退休工具，旨在解决许多人对资产寿命过长的担忧。在过去10年里，可变年金的快速增长给保险公司带来了巨大挑战，尤其是在评估这些产品中...
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An Electrical Engineering View of a Mechanical Watch[机械表的电气工程视图]
   Gerald Sussman(麻省理工学院) 机械表是由主弹簧中储存的能量驱动的振荡器。振动由齿轮系进行计数，并显示在传统的手表表面上。振动是如何感知的，摩擦损失的能量是如何被替换的？在这堂课中，...
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From Infrastructure To Urban Interiors: Creating (the Illusion of) a Flood[从基础设施到城市内部：创造洪水（幻觉）]
   Manon Mollard(电子地图出版有限公司) 将水利基础设施转变为可淹没和可居住的空间，以揭示城市的基本叙事。 被视为属于工业工程领域而非建筑领域的建筑设计拙劣，位置不敏感。我们没有将基础设施推到...
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Product Engineering Process[产品工程过程]
  Prof. David Wallace(麻省理工学院) 在这门实践性本科课程中，学生们在大约15-20人的大型团队中工作，设计和构建新产品的阿尔法原型。本课程旨在模拟工程师作为现代产品开发公司设计团队的一员可能...
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Nanostrukturne analize: novi izzivi v rentgenski absorpcijski spektroskopiji[纳米结构分析：X射线吸收光谱的新挑战 ]
   Iztok Arčon(新戈里察大学) X 射线吸收光谱方法 EXAFS（扩展 X 射线吸收精细结构）和 XANES（X 射线吸收近边结构）是建立并广泛使用的工具，用于通过同步加速器光确定新材料的原子和分子结...
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Izdelava vozila na zračni pogon[气动汽车的制造]
  无(无) 飞机制造
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Iterative Learning of Weighted Rule Sets for Greedy Search[贪婪搜索加权规则集的迭代学习]
  Yuehua Xu(俄勒冈州立大学) 贪婪搜索通常用于尝试以完整性和最优性为代价快速生成解决方案。在这项工作中，我们考虑学习加权操作选择规则的集合，以指导贪婪搜索及其在自动计划中的应用。对...
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Towards 3D modeling of Interacting TM Helix Pairs Based on Classification of Helix Pair Sequence[基于螺旋对序列分类的相互作用TM螺旋对三维建模]
   Witold Dyrka(华劳科技大学) 跨膜蛋白的空间结构很难通过实验或计算方法获得。螺旋螺旋构象的识别是建模中必不可少的，螺旋构象提供了许多跨膜蛋白的结构骨架。跨膜蛋白中的大多数螺旋相互作...
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A tutorial on Deep Learning[深度学习教程]
  Geoffrey E. Hinton(多伦多大学) 可以通过组合更简单的模型来创建未标记数据的复杂概率模型。混合模型是通过对较简单模型的密度求平均值而获得的，而“专家产品”是通过将密度相乘并重新归一化而...
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Recurrent linear models of simultaneously-recorded neural populations[同步记录神经种群的回归线性模型]
  Maneesh Sahani(伦敦大学) 通常，根据共享的底层低维动态过程，可以最好地理解具有长时域结构的人口神经记录。记录技术的进步使人们可以访问更大比例的人口，但是可用于识别集体动态的标准...
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The Global Literacy Project: Technology to Power Child-Driven Learning[全球扫盲项目：推动儿童自主学习的技术]
   Cynthia Breazeal(麻省理工学院) 儿童是任何国家中最宝贵的自然资源。教育使孩子的思想更加开放，使他们有可能获得各种知识，个人成长以及批判性和创造性思维的终生知识。但是，据估计，大约有67...
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Dropout: A simple and effective way to improve neural networks[辍学：改进神经网络的一种简单有效的方法]
  Geoffrey E. Hinton(多伦多大学) 在一个大型前向神经网络中，通过在每个训练样本中随机省略一半的隐单元，可以大大减少过拟合。这就防止了复杂的协同适应，在这种情况下，一个特征检测器只对其他...
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Convex Two-Layer Modeling[凸双层造型]
  Özlem Aslan(阿尔伯塔大学) 潜在变量预测模型（例如多层网络）在输入和输出之间施加辅助潜在变量，以允许自动推断对预测有用的隐式特征。不幸的是，这样的模型很难训练，因为对潜在变量的推...
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Linking Named Entities in Tweets with Knowledge Base via User Interest Modeling[基于用户兴趣模型的Tweets命名实体与知识库的链接]
   Wei Shen(清华大学) Twitter已成为越来越重要的信息来源，每天发布超过4亿条推文。链接从推文中检测到的命名实体提及与知识库中相应的真实世界实体的任务称为推文实体链接。该任务...
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Correlation Clustering: From Theory to Practice[相关聚类：从理论到实践]
   Edo Liberty; David Garcia-Soriano;Francesco Bonchi(雅虎公司) 相关性聚类可以说是最自然的聚类形式。给定一组对象以及它们之间的成对相似性度量，目标是对这些对象进行聚类，以便在尽可能最大的程度上将相似的对象放置在同一...
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