图 书 馆境外开放课程——按学科专业列表
开放课程→综合::
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
1Learning from our learners: harnessing explicit and implicit feedback to boost engagement and improvement[向学习者学习：利用显式和隐性反馈来提高参与度和改进]
Diane Nicholls;Henry Garner() 向学习者学习：利用显式和隐性反馈来提高参与度和改进
热度：5
Diane Nicholls;Henry Garner() 向学习者学习：利用显式和隐性反馈来提高参与度和改进
热度：5
2Matching Workers Expertise with Tasks: Incentives in Heterogeneous[将工人的专业知识与任务相匹配：异构中的激励措施]
Afshin Nikzad() 将工人的专业知识与任务相匹配：异构中的激励措施
热度：6
Afshin Nikzad() 将工人的专业知识与任务相匹配：异构中的激励措施
热度：6
3MIAPARLE: A set of computer-based tools for the acquisition[MIAPARLE：一套基于计算机的收购工具]
Jean-Philippe Goldman() MIAPARLE：一套基于计算机的收购工具
热度：4
Jean-Philippe Goldman() MIAPARLE：一套基于计算机的收购工具
热度：4
456Oznanitev najboljše ekipe in podelitev nagrade[最佳团队公布及颁奖典礼]
Jože Fartek;Vid Keršič;Jaša Kšela;Primož Štukelj() 最佳团队公布及颁奖典礼
热度：4
Jože Fartek;Vid Keršič;Jaša Kšela;Primož Štukelj() 最佳团队公布及颁奖典礼
热度：4
7PodCastle and Songle: Web Services for Retrieval and Browsing of Speech and Music Content on the Basis of Automatic Content Analysis and Crowdsourcing[PodCastle 和 Songle：基于自动内容分析和众包检索和浏览语音和音乐内容的 Web 服务]
Masataka Goto() PodCastle 和 Songle：基于自动内容分析和众包检索和浏览语音和音乐内容的 Web 服务
热度：3
Masataka Goto() PodCastle 和 Songle：基于自动内容分析和众包检索和浏览语音和音乐内容的 Web 服务
热度：3
8Privacy of crowdsourcing educational platforms in the light of new EU regulation[根据欧盟新法规对众包教育平台的隐私]
Katerina Zdravkova() 根据欧盟新法规对众包教育平台的隐私
热度：4
Katerina Zdravkova() 根据欧盟新法规对众包教育平台的隐私
热度：4
9Report from Crowdfest: Crowdsourcing corpus cleaning for language learning[Report from Crowdfest: Crowdsourcing corpus cleaning for language learning[来自 Crowdfest 的报告：用于语言学习的众包语料库清理]
Peter Dekker ;Tanara Zingano Kuhn() Crowdfest报告：用于语言学习的众包语料库清理
热度：5
Peter Dekker ;Tanara Zingano Kuhn() Crowdfest报告：用于语言学习的众包语料库清理
热度：5
10From student writing to language tools and materials: where does crowdsourcing come in?[从学生写作到语言工具和材料：众包从哪里来？]
Špela Arhar Holdt() 从学生写作到语言工具和材料：众包从哪里来？
热度：4
Špela Arhar Holdt() 从学生写作到语言工具和材料：众包从哪里来？
热度：4
11Challenges in Ontology Learning with Focus on Crowd Sourcing[面向众包的本体学习挑战]
Luka Bradeško() 面向众包的本体学习挑战
热度：4
Luka Bradeško() 面向众包的本体学习挑战
热度：4
12Causal Transportability with Limited Experiments[有限实验的因果可转移性]
Dengyong Zhou() 大多数科学探索都涉及将实证发现推广到新的环境、设置或人群，机器学习文献将这个问题称为“迁移学习”。我们的演讲侧重于一种特殊类型的泛化能力，称为“可迁移...
热度：5
Dengyong Zhou() 大多数科学探索都涉及将实证发现推广到新的环境、设置或人群，机器学习文献将这个问题称为“迁移学习”。我们的演讲侧重于一种特殊类型的泛化能力，称为“可迁移...
热度：5
13Adaptive Contract Design for Crowdsourcing[众包的适应性契约设计]
Chien-Ju Ho() 众包市场已经成为一个流行的平台，用于将可用的员工与要完成的任务相匹配。特定任务的付款通常由任务的请求者设置，并可根据完成工作的质量进行调整，例如通过使...
热度：3
Chien-Ju Ho() 众包市场已经成为一个流行的平台，用于将可用的员工与要完成的任务相匹配。特定任务的付款通常由任务的请求者设置，并可根据完成工作的质量进行调整，例如通过使...
热度：3
14Matching Workers Expertise with Tasks: Incentives in Heterogeneous[将员工的专业知识与任务相匹配：异质性中的激励]
Afshin Nikzad() 设计最优的定价政策和机制，将任务分配给员工，是在线众包市场的核心。在本文中，我们考虑了以下在线众包市场的现实环境——我们被赋予了一组需要特定技能的异构...
热度：4
Afshin Nikzad() 设计最优的定价政策和机制，将任务分配给员工，是在线众包市场的核心。在本文中，我们考虑了以下在线众包市场的现实环境——我们被赋予了一组需要特定技能的异构...
热度：4
15