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RTG: A Recursive Realistic Graph Generator using Random Typing[RTG:一种生成实景图的随机类型递归模型}
  Leman Akoglu(卡内基梅隆大学) 我们提出了一种新的递归模型来生成逼真的图形，随着时间的推移而演变。我们的模型具有以下特性：它是（a）灵活的，能够生成加权/未加权，有向/无向，单/二分图的...
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Filter-based Mean-Field Inference for Random Fields with Higher Order Terms and Product Label-Spaces[基于滤波器的高阶项和产品标签空间随机域均值场推断]
  Laurent Itti, Vibhav Vineet, Ramin Zabih(牛津布鲁克斯大学) 最近，已经提出了许多交叉双边滤波方法来解决计算机视觉中的多标签问题，例如立体声，光流和对象类分割，其显示出比先前方法快一个数量级的改进。尽管使用仅具有...
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Efficient Optimization For Low-Rank Integrated Bilinear Classifiers[低秩集成双线性分类器的有效优化]
  Andrea Vedaldi, Michal Irani, Takumi Kobayashi(国家先进工业科学技术研究所) 在模式分类中，需要有效地处理双向数据（特征矩阵），同时保留双向结构，例如空间时间关系等。特征矩阵的分类器通常由多个双线性形式表示，其产生矩阵。从泛化性...
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Semantic Segmentation with Second-Order Pooling[二阶池的语义分割]
  Tinne Tuytelaars, João Carreira, Serge J. Belongie(科英布拉大学) 特征提取，编码和汇集是许多当代对象识别范例的重要组成部分。在本文中，我们探索了新的池化技术，它编码区域内局部描述符的二阶统计量。为了实现这种效果，我们...
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From linearly-solvable optimal control to trajectory optimization, and (hopefully) back[从线性可解最优控制到轨迹优化（希望）返回]
  Emanuel Todorov(华盛顿大学) 在指数最优值函数满足线性方程的意义上，我们已经确定了一类具有内在线性的随机最优控制问题。这些问题具有许多独特的性质，这使得数值方法比通用配方更有效。然...
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Iterative Path Integral Method for Nonlinear Stochastic Optimal Control[迭代路径积分方法对非线性随机最优控制 ]
  Satoshi Satoh(广岛大学) 到目前为止，我们一直在研究非线性随机控制。例如，在[1,2,3]中，我们提出了一种基于物理系统性质的渐近稳定方法，如一类非线性随机系统的无源性和不变性。此外...
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Duality Between Estimation and Control[估计与控制的对偶性]
  Sanjoy K. Mitter(麻省理工学院) 在这次演讲中，我讨论了贝叶斯推理作为自由能量最小化的问题和与此观点相关的Fenchel Legendre对偶性。我将其专门用于非线性观测的非线性扩散估计问题，并说明了...
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RASL: Robust Alignment by Sparse and Low-rank Decomposition for Linearly Correlated Images[RASL：线性相关图像的稀疏和低秩分解的鲁棒对齐算法]
  John Wright(哥伦比亚大学) 本文研究了尽管严重腐败（例如遮挡）同时对齐一批线性相关图像的问题。我们的方法寻求一组最佳的图像域变换，使得变换图像的矩阵可以被分解为稀疏的误差矩阵和恢...
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On Detection of Multiple Object Instances using Hough Transforms[利用霍夫变换检测多个对象实例]
  Olga Barinova(罗蒙诺索夫莫斯科国立大学) 为了检测多个感兴趣的对象，基于霍夫变换的方法使用非最大值抑制或模式寻找以便定位和区分Houghimages中的峰值。这种后处理需要调整额外的参数并且通常是脆弱的...
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On Numerical Characterization of DNA, Proteins, Proteomics Maps and Proteome from their Graphical Representations[从图形表征看DNA，蛋白质，蛋白质组学图谱和蛋白质组的数值表征]
  Milan Randić(德雷克大学) 我们将概述一系列数学不变量的计算，这些数学不变量可以从与DNA，蛋白质，蛋白质组学图谱和蛋白质组的各种图形表示相关的矩阵中提取。在蛋白质组图的情况下，可...
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Subspace Embeddings and ℓp-Regression Using Exponential Random Variables[子空间嵌入和使用指数随机变量 的ℓ p复原]
  Qin Zhang(IBM公司) 不经意的低失真子空间嵌入是数值线性代数问题的关键构建块。我们显示任何实际p，1≤p
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Blind Signal Separation in the Presence of Gaussian Noise[高斯噪声下的盲信号分离]
  James Voss(俄亥俄州立大学) 典型的盲信号分离问题是所谓的鸡尾酒会问题，其中n个人同时说话并且在房间内有n个不同的麦克风。目标是从麦克风输入恢复每个语音信号。在数学上，这可以通过假设...
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Adaptive Density Level Set Clustering[自适应密度水平集聚类]
  Ingo Steinwart(洛斯阿拉莫斯国家实验室) 集群通常被定义为密度水平集的连接组件。不幸的是，这种差异取决于需要通过某种方式由用户指定的水平。本文提出了一种简单的算法，它能够渐进地确定最优水平，即...
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Collaborative Filtering with the Trace Norm: Learning, Bounding, and Transducing [跟踪规范的协作过滤:学习、边界和转换]
  Ohad Shamir(魏茨曼科学研究所) 跟踪-范数正则化是一种广泛应用的、成功的协同过滤和矩阵补全方法。然而，它的理论理解令人惊讶地薄弱，尽管之前做过尝试，目前还没有无分布的、非琐碎的学习保...
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Optimal aggregation of affine estimators[仿射估计的最优集结]
  Joseph Salmon(丹尼斯狄德罗大学) 摘要在非参数回归模型中，我们考虑了一类具有异方差高斯噪声的仿射估计的组合问题。针对指数加权集，我们证明了一个PAC-Bayesian型不等式，该不等式在离散和连续...
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