境外开放课程——编辑志愿者
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From clustering to algorithms[从聚类算法]
  Riccardo Zecchina(都灵理工大学) 在本次演讲中,我们首先提供了一个严格的概率证明,证明了在随机组合问题解决空间中发生的聚类现象。其次,我们将讨论有效探索聚类几何的调查传播方程的推广。最...
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Structure and tie strengths in a mobile communication network[移动通信网络的结构和优势]
  Jari Saramaki(阿尔托大学) 我们研究了数百万匿名移动电话用户的通信模式。基于呼叫记录,我们构建了一个通信网络,其中顶点是订户,边缘权重被定义为呼叫的聚合持续时间,反映了呼叫者之间...
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Building Responsive Cities: Technology, Design, and Development[建设响应城市:技术和设计发展]
  Martha Lampkin Welborne, Tom Campanella, Dennis Frenchman, Antonio di Mambro, Lawerence Vale(麻省理工学院) 即使世界各地涌现出新的超级城市,人口数以千万计,但城市规划仍处于较旧的时期。正如Dennis Frenchman所说:“令人惊讶的是,我们已经取得了很大的进步......我...
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Beyond the line of sight: labeling the underlying surfaces[超越视线:标记下面的表面]
  Silvio Savarese, Ruiqi Guo, Aude Oliva(麻省理工学院) 场景理解需要推理我们可以看到的内容和被遮挡的内容。我们提供了一种简单而通用的方法来推断遮挡背景区域的标签。我们的方法包括对转移的训练区域中可见周围背景...
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Informative Brain-Mind Feature Space[信息脑思维特征空间]
  Mark Cohen(加州大学洛杉矶分校) 目前有各种各样的脑源信号用于驱动大脑计算机接口设备。其中包括流行的脑电图记录、脑磁图、功能性磁共振成像(fMRI)、近红外光谱等。众所周知,每一个都被有意识...
热度:83

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DB-CSC: A density-based approach for subspace clustering in graphs with feature vectors[DB-CSC:基于密度的子空间聚类与特征向量图的方法]
  Stephan Günnemann(亚琛工业大学) 表示属性信息和网络信息的数据源在当今的应用中广泛使用。为了充分发挥知识提取的潜力,集群之类的挖掘技术应该同时考虑这两种信息类型。最近的聚类方法将子空间...
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Spotlights 2[聚光灯2]
  (23届NIPS年度会议)
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The Effect of User Features on Churn in Social Networks[社交网络中用户特征对客户流失的影响]
  Marcel Karnstedt(爱尔兰国立大学) 社会网站和服务依靠捐助者的持续活动、善意和行为来保持活力。关于社交网站维持可行的用户基础的机制, 几乎没有进行实证研究。这些研究将提供对导致用户流失的模...
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