境外开放课程——按学科专业列表
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MCMC, SMC,... What next ?[MCMC、SMC、，。。。下一步怎么办？]
  Eric Moulines(巴黎ENST) 蒙特卡罗方法最初是在计算机早期为统计物理学中的科学计算而开发的。由于计算机技术的快速进步以及对处理大型数据集和复杂系统的需求，在过去的二十年里，科学界...
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Qualitative approximation to Dynamic TimeWarping similarity between time series data[时间序列数据动态时间规整相似性的定性逼近 ]
  Blaž Strle(卢布尔雅那大学) 动态时间规整（DTW）是用于计算在不同时间或速度下发生的两个时间序列之间的相似性的方法。尽管它的有效性在几个学科中非常流行，但其O（N2）的时间复杂性使其仅...
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Commonsense Inference in Dynamic Spatial Systems “Phenomenal and Reasoning Requirements”[动态空间系统的常识推理“现象与推理要求”]
  Mehul Bhatt(不来梅大学) 环境中的空间变化通常是交互行为和事件发生的结果。关于这种变化的推理，在定性空间结构和行动与变化逻辑的背景下正式处理时，在多个维度上提出了若干困难：（a...
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Sequence-based Prediction of Protein Secretion Success in Aspergillus niger [基于序列的黑曲霉蛋白质分泌成功率预测 ]
  Bastiaan van den Berg(德尔夫特理工大学 ) 细胞工厂Aspergillus niger广泛用于工业酶生产。为了选择用于大规模生产的潜在蛋白质，我们开发了基于序列的分类器，其预测是否将成功地产生和分泌过表达的同源...
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Information Theoretic Model Selection in Clustering[聚类中的信息论模型选择 ]
  Joachim M. Buhmann(苏黎世联邦理工学院) 聚类中的模型选择要求（i）指定聚类原理，以及（ii）根据数据中的噪声水平确定适当数量的聚类。我们提倡信息理论视角，其中数据集中的不确定性在聚类的解空间中...
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Poster Spotlights: Hierarchical Skill Learning for High-Level Planning[海报聚焦：高级计划的分层技能学习]
  James MacGlashan(布朗大学) 我们提出技能引导，一个为代理学习和规划提出的新研究方向，允许代理从低级原始动作开始，并开发可用于更高级别规划的技能。技能是在解决域中的多个不同问题的过...
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Planning and Acting in Incomplete Domains[在不完整的域中规划和行动]
  Daniel Bryce(犹他州立大学) 由于人为错误或缺乏领域知识，工程完整的规划域描述通常非常昂贵。学习完整的域名描述也非常具有挑战性，因为许多功能与实现目标无关，数据可能很少。我们提出了...
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Towards an Agent-based Approach for Verification of OWL-S Process Models [面向基于代理的OWL-S过程模型验证方法]
  Monika Solanki(伦敦帝国学院) 摘要：在本文中，我们研究了OWL S过程模型向ISPL的转换，MCMAS是多代理系统的符号模型检查器MCMAS的系统描述语言。我们认为服务可以被视为代理和服务组合作为多...
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Learning without overlearning[学习没有过度学习]
  Isabelle Guyon(克洛平公司) 本课程涵盖功能选择的基础和应用。学生将首先被提醒机器学习算法的基础和过度拟合避免的问题。在包装器设置中，特性选择将作为模型选择问题的特殊情况引入。本文...
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Introduction to MATLAB[MATLAB简介]
  Yossi Farjoun(麻省理工学院) 这是一本免费的在线教科书，与麻省理工学院的开放式课程软件一起使用。它是“为没有编程经验的学生，提供了编程的基础，在MATLAB®;解释了变量、数组、条件语...
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