境外开放课程——按学科专业列表
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The Bayesian Group-Lasso for Analyzing Contingency Tables[为列联表分析的贝叶斯组套索]
  Sudhir Raman(巴塞尔大学) 群拉索估计在许多应用中都很有用，但缺乏对回归系数有意义的方差估计。为了克服这些问题，我们提出了一种对群拉索的全贝叶斯处理方法，利用层次展开法对标准的贝...
热度：63

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Basis Function Construction for Hierarchical Reinforcement Learning[层次强化学习的基础功能建设]
  Sarah Osentoski(马萨诸塞大学) 介绍了一种层次强化学习（HRL）任务的自动基函数构造方法。我们描述了在构建多级任务层次结构的基函数时出现的一些注意事项。我们将先前关于使用拉普拉斯基进行...
热度：88

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A Factor Model for Learning Higher Order Features in Natural Images[自然图像中学习高阶特征的一个因子模型]
  Yan Karklin(纽约大学) 可视系统是处理阶段的层次结构。这条路径中的每个阶段，除了编码日益复杂的输入特征外，还执行复杂的非线性计算。这些非线性行为的功能作用是什么？我们如何将它...
热度：50

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Condition Number Analysis of Kernel-Based Density Ratio Estimation[基于核密度比估计的条件数分析]
  Takafumi Kanamori(名古屋大学)
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Learning Dictionaries of Stable Autoregressive Models for Audio Scene Analysis[用于音频场景分析的稳定自回归模型的学习字典]
  Youngmin Cho(加州大学圣地亚哥分校) 本文探讨了基追踪在声场分析中的应用。我们的工作目标是检测混合音频信号中何时存在某些声音。我们关注的是这样一种情况：在大量可能的信号源中，一个较小但未知...
热度：46

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Fast Incremental Proximity Search in Large Graphs[大图中的快速增量邻近搜索]
  Purnamrita Sarkar(卡内基梅隆大学) 本文研究了大图排序问题的两个方面。首先，我们利用采样技术对sarkar和moore（2007）中的确定性剪枝算法进行了扩充，以计算查询时基于随机游走的邻近度测量下的...
热度：56

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Online Kernel Selection for Bayesian Reinforcement Learning[贝叶斯强化学习的在线核选择]
  Joseph Reisinger(德克萨斯大学) 基于核的贝叶斯增强学习（RL）方法，如高斯过程时间差分（GPTD），由于其严格地处理了值函数中的不确定性，使其易于指定先验知识，因而特别有前途。然而，先验分...
热度：36

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Nonparametric Learning of Switching Autoregressive Processes[切换自回归过程的非参数学习]
  Emily Fox(华盛顿大学) 向量自回归（var）过程在描述各种各样的动态现象时非常有用，如语音、金融时间序列和蜜蜂的舞蹈。然而，这种现象经常表现出结构随时间的变化，描述它们的VaR也必...
热度：41

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Learning from Incomplete Data with Infinite Imputations[从与无限之间的不完全数据中学习]
  Uwe Dick(马克斯普朗克研究所) 我们解决了从训练数据中学习决策函数的问题，其中一些属性值是不可观测的。例如，当训练数据从多个源聚合，并且某些源只记录属性的一个子集时，就会出现这个问题...
热度：42

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A polynomial algorithm for the inference of context free languages[上下文无关语言推理的多项式算法]
  Alexander Clark(伦敦大学学院) 上下文无关语言推理的多项式算法
热度：36

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Constellations and the Unsupervised Learning of Graphs[星座与图的无监督学习]
  Francisco Escolano(阿利坎特大学) 本文提出了一种新的基于星座方法的无监督图聚类方法。该方法是一种基于图形变换的快速匹配，建立典型图形的EM中心聚类算法。我们的实验，无论是在随机图还是在实...
热度：25

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Image Retrieval via Kullback Divergence of Patches of Wavelets Coefficients in the k-NN Framework[K-NN框架下对小波系数补丁Kullback散度的图像检索]
  Michel Barlaud(尼斯索菲亚安蒂波利斯大学) 本文提出了一个框架来定义图像处理中两个图像之间相似性（或相异性）的客观度量。问题是双重的：*定义一组捕获与给定任务相关的图像中包含的信息的功能，并*定义...
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Panel: Semantic Technologies for Big Data analaytics: Challenges and opportunities[面板:大数据分析的语义技术:机遇与挑战]
  Manfred Hauswirth(爱尔兰国立大学) 面板:大数据分析的语义技术:机遇与挑战 
热度：31

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Panel: Semantic Technologies for Big Data analaytics: Challenges and opportunities[面板：大数据分析语义技术：机遇与挑战]
  Marko Grobelnik(约瑟夫·斯特凡学院)
热度：35

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Evaluating the Stability and Credibility of Ontology Matching Methods[本体匹配方法的稳定性和可信性评估]
  Jens Wissmann;Qiu Ji(伦敦城市大学) 本体匹配是语义Web领域的关键研究课题之一。在过去的几年中，人们提出了许多匹配方法来自动或半自动地生成不同本体之间的匹配。为了选择合适的方法，用户需要一...
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