境外开放课程——按学科专业列表
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Best Practices, Innovation and Development: Experiences from Five Living Lab Innovation Environments[最佳实践，创新和发展：五个生活实验室创新环境的经验]
  Irma Mäkäräinen-Suni(哈格-赫利尔理工大学) Living Lab概念基于开放式创新，是创新系统（城市，公司，大学）中不同利益相关者的平台。非常强调用户参与。本文的目的是通过定性案例研究方法深入研究Living L...
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Challenges in Developing Collaborative Workspaces for Solving Complex Problems[开发协同工作空间解决复杂问题的挑战]
  Terrence Fernando(萨尔福大学) 本次演讲主要关注为航空航天，汽车，建筑和城市规划等领域创建协作工作空间的工业，人力和技术挑战。它最初以设计飞机的复杂性为例，说明了团队的分布式特性，在...
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Garlik: Semantic Technology for the Consumer[Garlik：面向消费者的语义技术]
  Nigel Shadbolt(南安普顿大学) 在不到十年的时间里，互联网改变了我们的生活。现在我们可以在网上购物，银行，约会，研究，学习和交流，每次我们都会留下一些个人信息。组织拥有大量有关大量数...
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Learning with Millions of Examples and Dimensions - Competition proposal[学习数以百万计的例子和维度 - 竞赛意图]
  Sören Sonnenburg(弗劳恩霍夫智能分析与信息系统研究所) 多年来，已经在机器学习中提出了许多不同的分类方法。然而，目前很难判断哪种方法在训练时间和记忆要求以及分类性能方面最有效，这是实际相关的标准。对此困难的...
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Attributes for classifier feedback[分类器反馈属性]
  Stefan Carlsson, Antonio Torralba, Devi Parikh(佐治亚理工学院) 传统的主动学习允许（机器）学习者向（人类）教师查询其发现令人困惑的示例上的标签。然后，教师仅为该实例提供标签。这是非常严格的。在本文中，我们提出了一种...
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Free Energy and Relative Entropy Dualities: Connections to Path Integral Control and Applications to Robotics[自由能和相对熵对偶：路径积分控制的连接和机器人学的应用]
  Evangelos Theodorou(南加利福尼亚大学) 虽然最佳控制和强化学习是学习和控制应用的基本框架，但迄今为止，它们在人形和仿生机器人的复杂性的高维控制系统中的应用基本上是不可能的。关键问题之一是基于...
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Generalizations of the Theory of Linearly Solvable MDPs[线性可解MDPs理论的推广]
  Krishnamurthy Dvijotham(华盛顿大学) 我们提出了线性可解的最优控制理论的各种概括。一个概括是游戏理论和风险敏感设置的扩展，这需要用Renyi分歧取代KL成本。另一个扩展是有效的策略梯度算法的推导...
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Stochastic Control as a Non-Equilibrium Statistical Physics: Gauge Invariant Bellman Equation
  Vladimir Chernyak(韦恩州立大学) 在随机控制（SC）中，最小化平均成本，包括控制成本（努力量），空间成本（人们想要系统）和目标成本（人们希望系统完成的成本） ），为系统服从强制和受控的Lan...
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Attention as a Design Criterion and Analysis Tool in Control Problems[注意作为控制问题的设计准则和分析工具]
  Roger W. Brockett(哈佛大学) 我们可能有理由相信为什么最优控制理论在理解生物学中发现的控制机制方面没有用。其中的问题包括理解对单个细胞的操作的控制到整个生物体的运动控制。鉴于进化已...
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A Stochastic Methodology for Prognostics Under Time-Varying Environmental Future Profiles[时变环境下的一种随机预测方法]
  Linkan Bian(乔治亚理工学院) 我们提出了一种基于传感器的退化信号的随机模型，用于预测实际时间内受到时变环境影响的各个组件的剩余寿命。我们考虑以确定性方式发展的未来环境特征。我们模型...
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T205_2 Groups and teamwork[T205_2团队和团队合作]
  (英国开放大学) 小组讨论时你总是安静的吗?这个单元将帮助你改善与三个或更多组的其他人的工作关系。本单元还涉及项目生命周期、项目管理和领导者的角色。
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2.008 Design and Manufacturing II[2.008 设计与制造 II]
  Prof. David Dow ;Prof. Emanuel Sachs ;Prof. Jung-Hoon Chun ;Prof. Patrick McAtamney ;Prof. Sanjay Sarma(麻省理工学院) Integration of design, engineering, and management disciplines and practices for analysis and design of manufacturing enterprises. Emphasis is on the ...
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The Columbia Tragedy: System Level Issues for Engineering[哥伦比亚的悲剧：工程的系统级别问题]
  Sheila Widnall(麻省理工学院) “错误的悲剧”决定了哥伦比亚号航天飞机的命运，也许最可恶的是美国宇航局的组织失误。Sheila Widnall于2003年2月在调查哥伦比亚号的毁灭事件的董事会任职，她...
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Looking Ahead to 2020[展望2020年的未来]
  Jr Robert Skinner;Heinz Stoewer;Rouse William B;Joel Moses David Lehman(麻省理工学院) 系统工程（engineering）/工程（engineering）系统的实际实践者描述了年轻学科是如何塑造他们的大型企业的。在过去的10年里，大卫雷曼一直在Mitre公司内整合关键...
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Between Human And Machine:Feedback, Control and Computing Before Cybernetics[人与机器之间：控制论之前的反馈、控制与计算]
  Mindell David A(麻省理工学院) 如今，反馈、控制和计算之间的关系与诺伯特·维纳1948年提出的控制论有关。但是，在两次世界大战之间，控制论、控制工程和数字计算的理论和实践基础早就奠定了。...
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