图 书 馆境外开放课程——按学科专业列表
开放课程→自然科学→化学::
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
166Graphene and Graphene Device Integration: A Materials Perspective[石墨烯和石墨烯器件集成：材料透视]
Luigi Colombo(美国德州仪器公司) 在过去的十年中，最先进的硅基电子设备已经从100纳米或更高的设备发展到30纳米及以下的领域。为了解决业界在CMOS器件进一步扩展时所面临的功率问题，开发了一项...
热度：72
Luigi Colombo(美国德州仪器公司) 在过去的十年中，最先进的硅基电子设备已经从100纳米或更高的设备发展到30纳米及以下的领域。为了解决业界在CMOS器件进一步扩展时所面临的功率问题，开发了一项...
热度：72
167Quest for Superconductivity in Compounds of Divalent Silver: 8 Years after the Prediction[二价银化合物超导电性的探索：预测后8年]
Wojciech R. Grochala(华沙大学) 氟是所有化学键形成元素中最具电负性的。因此，绝大多数二元和更高级无机氟化物是高熔点大带隙电子绝缘体，它们在电磁波谱的可见区域是透明的。已知稀有金属氟化...
热度：46
Wojciech R. Grochala(华沙大学) 氟是所有化学键形成元素中最具电负性的。因此，绝大多数二元和更高级无机氟化物是高熔点大带隙电子绝缘体，它们在电磁波谱的可见区域是透明的。已知稀有金属氟化...
热度：46
168Comparing ontology distances: preliminary results[比较本体距离：初步结果]
Jérôme David(法国国家信息与自动化研究所) 测量本体之间的距离有很多原因。特别是，在决定匹配它们之前，快速了解两个本体是否接近或远程是有用的。在这种程度上，本体之间的距离必须可以快速计算。我们提...
热度：54
Jérôme David(法国国家信息与自动化研究所) 测量本体之间的距离有很多原因。特别是，在决定匹配它们之前，快速了解两个本体是否接近或远程是有用的。在这种程度上，本体之间的距离必须可以快速计算。我们提...
热度：54
169A note of caution regarding distances on graphs[关于图上距离的注意事项]
Ulrike von Luxburg(马克斯普朗克研究所) 非几何数据通常以图形的形式表示，其中边表示实例之间的相似性或局部关系。利用图的全局结构的一种优雅方式是通过通勤距离（也称为电阻距离）来实现的。据推测，...
热度：26
Ulrike von Luxburg(马克斯普朗克研究所) 非几何数据通常以图形的形式表示，其中边表示实例之间的相似性或局部关系。利用图的全局结构的一种优雅方式是通过通勤距离（也称为电阻距离）来实现的。据推测，...
热度：26
170An Efficient Projection for L1 Infinity Regularization[l1无穷正则化的一种有效投影]
Ariadna Quattoni(加泰罗尼亚政治大学) 近年来，已提出L1，Infinity范数用于联合正则化。实质上，这种类型的正则化旨在将用于学习稀疏模型的L1框架扩展到目标是学习一组联合稀疏模型的环境。在本文...
热度：42
Ariadna Quattoni(加泰罗尼亚政治大学) 近年来，已提出L1，Infinity范数用于联合正则化。实质上，这种类型的正则化旨在将用于学习稀疏模型的L1框架扩展到目标是学习一组联合稀疏模型的环境。在本文...
热度：42
171Partial Order Embedding with Multiple Kernels[具有多个内核的部分顺序嵌入]
Brian McFee(加州大学圣地亚哥分校) 我们考虑将任意对象（例如，图像，音频，文档）嵌入到欧几里得空间中的问题，其受到偏对称的偏序的约束。当人类对相似性的感知进行建模时，偏序约束就会自然产生...
热度：49
Brian McFee(加州大学圣地亚哥分校) 我们考虑将任意对象（例如，图像，音频，文档）嵌入到欧几里得空间中的问题，其受到偏对称的偏序的约束。当人类对相似性的感知进行建模时，偏序约束就会自然产生...
热度：49
172PAC-Bayesian Learning of Linear Classifiers[线性分类器的PAC贝叶斯学习]
Mario Marchand(拉瓦尔大学) 我们提出了一个通用的PAC贝叶斯定理，从中可以简单地获得所有已知的PAC贝叶斯边界作为特定情况。我们还提出了不同的学习算法来寻找线性分类器，以最小化这些PAC...
热度：66
Mario Marchand(拉瓦尔大学) 我们提出了一个通用的PAC贝叶斯定理，从中可以简单地获得所有已知的PAC贝叶斯边界作为特定情况。我们还提出了不同的学习算法来寻找线性分类器，以最小化这些PAC...
热度：66
173An Empirical Evaluation of Supervised Learning in High Dimensions[高维监督学习的实证评价]
Nikos Karampatziakis(康奈尔大学) 在本文中，我们对高维数据的监督学习方法进行了实证评估。我们根据三个指标评估学习成绩：准确性，AUC和平方损失。我们还研究了增加维数对学习算法相对性能的影...
热度：86
Nikos Karampatziakis(康奈尔大学) 在本文中，我们对高维数据的监督学习方法进行了实证评估。我们根据三个指标评估学习成绩：准确性，AUC和平方损失。我们还研究了增加维数对学习算法相对性能的影...
热度：86
174Non-standard Geometries and Data Analysis[非标准几何和数据分析]
Suresh Venkatasubramanian(犹他大学) 传统的数据挖掘从实体到欧几里德空间中的点的映射开始。然后，在这个空间中搜索图案和结构作为几何搜索。主成分分析，回归，聚类和中心估计等概念具有自然的几何...
热度：31
Suresh Venkatasubramanian(犹他大学) 传统的数据挖掘从实体到欧几里德空间中的点的映射开始。然后，在这个空间中搜索图案和结构作为几何搜索。主成分分析，回归，聚类和中心估计等概念具有自然的几何...
热度：31
175Sampling Table Configurations for the Hierarchical Poisson-Dirichlet Process[分层Poisson-Dirichlet过程的采样表配置]
Changyou Chen(澳大利亚国立大学) 分层建模和推理是机器智能的基础，为此，两个参数Poisson Dirichlet过程（PDP）起着重要作用。用于分层PDP和分层Dirichlet过程的最流行的MCMC采样算法是基于中国...
热度：37
Changyou Chen(澳大利亚国立大学) 分层建模和推理是机器智能的基础，为此，两个参数Poisson Dirichlet过程（PDP）起着重要作用。用于分层PDP和分层Dirichlet过程的最流行的MCMC采样算法是基于中国...
热度：37
176Endocytosis and Signaling: Competition of Rab Proteins[内吞作用和信号传导：Rab蛋白的竞争]
Lutz Brusch(德累斯顿工业大学) 内吞作用和信号传导密切相关。亚细胞区室的动态网络，称为内体，通过膜相关信号分子的摄取和转运，主动控制信号传播，振幅和定时。小GTP酶Rab5是蛋白质机器的中...
热度：85
Lutz Brusch(德累斯顿工业大学) 内吞作用和信号传导密切相关。亚细胞区室的动态网络，称为内体，通过膜相关信号分子的摄取和转运，主动控制信号传播，振幅和定时。小GTP酶Rab5是蛋白质机器的中...
热度：85
177Efficient Simulation of Complex Reaction Networks[复杂反应网络的有效模拟]
Baruch Barzel(耶路撒冷希伯来大学) 复杂反应网络通常出现在自然系统中。一些例子是化学，生态，代谢和基因表达网络。这些网络可以通过图表来描述，其中节点代表活性物种，边缘代表反应。这些网络的...
热度：60
Baruch Barzel(耶路撒冷希伯来大学) 复杂反应网络通常出现在自然系统中。一些例子是化学，生态，代谢和基因表达网络。这些网络可以通过图表来描述，其中节点代表活性物种，边缘代表反应。这些网络的...
热度：60
178An Optimal Architecture for Decentralized Control over Posets[一种优化的部分有序集分散控制体系结构]
Pablo A. Parrilo(麻省理工学院) 部分有序集（posets）提供了一种自然的建模问题，其中子系统之间的通信约束具有分层或因果结构。在本次演讲中，我们考虑了一般的poset因果分散决策问题，并描述...
热度：56
Pablo A. Parrilo(麻省理工学院) 部分有序集（posets）提供了一种自然的建模问题，其中子系统之间的通信约束具有分层或因果结构。在本次演讲中，我们考虑了一般的poset因果分散决策问题，并描述...
热度：56
179NMR of Demixing and Phase Separation in Liquid Crystals[液晶中的分离和相分离的核磁共振]
Boštjan Zalar(约瑟夫·斯特凡学院) 分层是多组分液体和聚合物共混物中存在的众所周知的现象，通常由Flory Huggins自由能方法建模。在液晶中，它可以产生向列相和各向同性相的广泛共存范围[1]。由于...
热度：78
Boštjan Zalar(约瑟夫·斯特凡学院) 分层是多组分液体和聚合物共混物中存在的众所周知的现象，通常由Flory Huggins自由能方法建模。在液晶中，它可以产生向列相和各向同性相的广泛共存范围[1]。由于...
热度：78
180Molecular reaction dynamics[分子反应动力学]
Reid, Katharine;Wheatley, Richard(诺丁汉大学) 这个程序包写于1998年，包括关于化学反应动力学的交互式问题和演示。目的是展示势能面对反应速率的影响。本课程专为化学专业三、四年级本科生开设。要下载，请单...
热度：42
Reid, Katharine;Wheatley, Richard(诺丁汉大学) 这个程序包写于1998年，包括关于化学反应动力学的交互式问题和演示。目的是展示势能面对反应速率的影响。本课程专为化学专业三、四年级本科生开设。要下载，请单...
热度：42