境外开放课程——按学科专业列表
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Quickly Learning to Make Good Decisions[快速学会做出正确的决定]
  Emma Brunskill(麻省理工学院) A fundamental goal of artificial intelligence is to create agents that learn to make good decisions as they interact with a stochastic environment. So...
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Fighting the Tuberculosis Pandemic Using Machine Learning[利用机器学习抗击结核病大流行]
  Kristin P. Bennett(伦斯勒理工学院) 结核病（TB）感染了世界三分之一的人口，并且是全世界第二种传染病致死的第二大原因。耐药结核病的出现仍然是持续的威胁。我们研究了机器学习方法如何帮助控制结...
热度：57

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An Integrated Machine Learning Approach to Stroke Prediction[脑卒中预测的集成机器学习方法]
  Honglak Lee(密歇根大学) 在美国，中风是第三大死亡原因，也是长期严重残疾的主要原因。准确预测中风对于早期干预和治疗非常有价值。在这项研究中，我们将Cox比例风险模型与针对心血管健...
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Feedback-Regulated Mental Imagery in BCI Applications: Using Non-Invasive EEG and NIRS Signals[脑机接口应用中反馈调节的心理表象：使用无创EEG和NIRS信号]
  Christa Neuper(格拉茨大学) 大脑计算机接口（BCI）开发的一个重要问题是检测与特定意图或思维过程有关的大脑信号变化。例如，精神运动图像调节感觉运动性大脑活动，并且检测到的变化可用于...
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Gentle Introduction to Signal Processing and Classification for Single-Trial ERP Analysis[浅谈单次ERP分析中的信号处理与分类]
   Benjamin Blankertz(柏林大学) 本次演讲的目的是提供有关单次ERP分析方法的说明性教程。非技术领域的参与者可以进行特征提取和分类的基本概念，以便进行BCI研究，从而促进跨学科交流。该教程将...
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Uncovering signalling differences between primary and transformed hepatocytes using cell-specific logic-based pathway models[利用基于细胞特异性逻辑的通路模型揭示原代和转化肝细胞之间的信号差异]
  Julio Saez Rodriguez(欧洲生物信息研究所) 在过去的几年里，在癌基因的识别和它们运作的信号网络方面取得了显著的进展。总结文献知识的通路图是广泛和有用的，但它们不允许预测通路的运作，通常不包括细胞...
热度：36

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Identifying Patients at Risk of Major Adverse Cardiovascular Events Using Symbolic Mismatch[使用符号错配识别有重大心血管不良事件风险的患者]
  Zeeshan Syed(密歇根大学) 心血管疾病是全球主要的死亡原因，每年造成1700万人死亡。尽管有各种治疗方案，但基于传统医学知识的现有技术往往无法确定哪些患者可能受益于更积极的治疗。在本...
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Lecture 19 - Tuberculosis (II): After Robert Koch[第十九讲结核病（二）：罗伯特·科赫之后]
  Frank Snowden(耶鲁大学) 从浪漫主义消费时代到结核病时代的文化转型，不仅源于疾病的细菌理论和传染主义战胜反传染主义的胜利，也源于政治因素。人们对人口减少和工人阶级战斗力日益增强...
热度：33

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Modelling IL-6 mediated ADME gene regulation[IL-6介导的ADME基因调控模型的建立]
  Roland Keller(图宾根大学) 问题 细胞因子，如IL-6，在炎症过程中产生并作用于肝细胞以启动急性期反应。这导致通过调节吸收、分布、代谢和排泄（ADME）基因表达对肝脏解毒能力产生广泛影...
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Using human genomic variation for individualisation of drug treatment[利用人类基因组变异对药物治疗进行个体化]
  Munir Pirmohamed(利物浦大学) 对药物的反应有内在的差异。这会影响疗效和毒性，这在某些个体中会导致药物的受益风险比很低。通过为个别患者选择合适的药物和合适的剂量来提高药物的受益风险比...
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Resampling Based Methods for Design and Evaluation of Neurotechnology[基于重采样的神经技术设计与评价方法]
  Lars-Kai Hansen(丹麦工业大学) 通过PET、MR、EEG和MEG进行脑成像已经成为系统级神经科学的基石。神经影像数据集的统计分析面临许多有趣的挑战，包括非线性和多尺度的时空动力学。神经影像学的...
热度：23

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Information Rates and Optimal Decoding in Large Neural Populations[大神经种群中的信息速率与最优译码]
  David Pfau(哥伦比亚大学) 理论神经科学中的许多基本问题都涉及到脉冲神经元群的最优解码和Shannon信息率的计算。在本文中，我们应用统计推断的渐近理论的方法来获得对这些量的更清晰的分...
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Disease gene discovery through genome sequencing and data exchange: perspectives for genetic diagnosis and drug development[通过基因组测序和数据交换发现疾病基因：基因诊断和药物开发的前景]
  Hans-Hilger Ropers(马克斯普朗克研究所) 在20世纪90年代早期，基因组研究已经转移到常见疾病上，这是由一个直观但未经证实的假设驱动的，即对于常见疾病，必须存在共同的遗传风险因素。今天，经过近二十...
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Lecture 8 - Nineteenth-Century Medicine: The Paris School of Medicine[第八讲十九世纪医学：巴黎医学院]
  Frank Snowden(耶鲁大学) 在法国大革命之后的几十年里，巴黎是医学科学一系列重大发展的中心，有时被描述为从中世纪医学向现代医学的过渡。尽管与巴黎学派有关的创新在很大程度上是革命带...
热度：84

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Beyond the headlines: How to make the best of machine learning models in the wild[标题之外：如何在野外充分利用机器学习模型]
  Noura Al Moubayed(杜伦大学) 机器学习在许多应用领域取得了前所未有的成果。医学科学一直是人工智能应用的重要领域，因为它具有很高的社会潜力。机器学习模型现在能够从医学影像中可靠地诊断...
热度：49