境外开放课程——编辑志愿者
1
Kernelized Value Function Approximation for Reinforcement Learning[强化学习的核函数值函数逼近]
Gavin Taylor(杜克大学) 最近,针对强化学习的核心化方法的研究激增,试图将核心机器学习技术的好处带入强化学习。核心强化学习技术相当新,不同的作者用不同的假设和目标来探讨这个主题...
热度:171
Gavin Taylor(杜克大学) 最近,针对强化学习的核心化方法的研究激增,试图将核心机器学习技术的好处带入强化学习。核心强化学习技术相当新,不同的作者用不同的假设和目标来探讨这个主题...
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2
Similarity and differences by finite automata[有限自动机的相似性和差异性]
Tamás Gaál(施乐欧洲研究中心) 有限自动机在HMMs、内核、形态学分析器、编译器和图像压缩器中的相似性和差异性。利用非加权有限自动机求解约束满足问题。加权有限自动机,基础,半连,例子。加...
热度:40
Tamás Gaál(施乐欧洲研究中心) 有限自动机在HMMs、内核、形态学分析器、编译器和图像压缩器中的相似性和差异性。利用非加权有限自动机求解约束满足问题。加权有限自动机,基础,半连,例子。加...
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3
Interactive Session [交互会话]
Andrea Bifulco(欧洲并行企业网络协会) author: Andrea Bifulco, ESoCE-Net published: Feb. 25, 2007, recorded: June 2006, views: 74 Categories Top » Business
热度:45
Andrea Bifulco(欧洲并行企业网络协会) author: Andrea Bifulco, ESoCE-Net published: Feb. 25, 2007, recorded: June 2006, views: 74 Categories Top » Business
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4
Discussion and Closure [讨论和结束]
Roberto Santoro(欧洲并行企业网络协会) esoce net工业论坛:服务产品开发中的共同创新以及用于创建和管理协作集群的解决方案,罗马2007年
热度:52
Roberto Santoro(欧洲并行企业网络协会) esoce net工业论坛:服务产品开发中的共同创新以及用于创建和管理协作集群的解决方案,罗马2007年
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5
Nanotechnology, development and public policy[纳米技术,发展与公共政策]
John Armstrong(麻省大学) 在这次谈话中,阿姆斯特朗博士将讨论在处理发展和公共政策问题时在纳米技术方面应考虑的五点。阿姆斯特朗博士着重于纳米技术这个术语的模糊性,它被概念化的抽象...
热度:62
John Armstrong(麻省大学) 在这次谈话中,阿姆斯特朗博士将讨论在处理发展和公共政策问题时在纳米技术方面应考虑的五点。阿姆斯特朗博士着重于纳米技术这个术语的模糊性,它被概念化的抽象...
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6
16.682 Prototyping Avionics (MIT)[16.682成型电子设备(麻省理工学院)]
Dr. Alvar Saenz-Otero(麻省理工学院) 在过去,用于新项目/产品的电子元件的建筑原型仅限于使用原型板和线束。制造印刷电路板仅限于最终生产,其中实施中的错误意味着在板上物理切割痕迹并添加电线跳...
热度:49
Dr. Alvar Saenz-Otero(麻省理工学院) 在过去,用于新项目/产品的电子元件的建筑原型仅限于使用原型板和线束。制造印刷电路板仅限于最终生产,其中实施中的错误意味着在板上物理切割痕迹并添加电线跳...
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7
12.091 Basics of Analysis with Antineutrinos from Heat Producing Elements - K, U, Th in the Earth (MIT)[12.091基本分析与生产要素中热反中微子-地球上的K、U、Th(麻省理工学院)]
Dr. Ila Pillalamarri(麻省理工学院) 本课程包括以下问题。地球上主要的产热元素是什么?它们在哪里和多少?它们是否存在于地球的核心?检测地球中产生的反中微子提供:1)关于地热的来源的信息,2)...
热度:64
Dr. Ila Pillalamarri(麻省理工学院) 本课程包括以下问题。地球上主要的产热元素是什么?它们在哪里和多少?它们是否存在于地球的核心?检测地球中产生的反中微子提供:1)关于地热的来源的信息,2)...
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8
12.158 Molecular Biogeochemistry (MIT)[12.158分子生物地球化学(麻省理工学院)]
Prof. Roger Summons;Dr. Florence Schubotz;Dr. Julio Sepulveda;Dr. Paula Welander(麻省理工学院) 本课程涵盖分子生物信号的所有方面,例如它们的脂质生物合成途径,脂质生物合成途径在系统发育和生理学方面的分布模式,同位素含量,现代生物和环境中的发生,成...
热度:68
Prof. Roger Summons;Dr. Florence Schubotz;Dr. Julio Sepulveda;Dr. Paula Welander(麻省理工学院) 本课程涵盖分子生物信号的所有方面,例如它们的脂质生物合成途径,脂质生物合成途径在系统发育和生理学方面的分布模式,同位素含量,现代生物和环境中的发生,成...
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9
3.034 Organic & Biomaterials Chemistry (MIT)[3.034有机与生物化学(麻省理工学院)]
Krystyn van Vliet;Michael Rubner ;Angela M. Belcher(麻省理工学院) 本课程涵盖从生物多肽到工程嵌段共聚物等有机材料常见的材料化学原理。主题包括分子结构,聚合物合成反应,蛋白质 - 蛋白质相互作用,多功能有机材料,包括聚合...
热度:50
Krystyn van Vliet;Michael Rubner ;Angela M. Belcher(麻省理工学院) 本课程涵盖从生物多肽到工程嵌段共聚物等有机材料常见的材料化学原理。主题包括分子结构,聚合物合成反应,蛋白质 - 蛋白质相互作用,多功能有机材料,包括聚合...
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10
3.044 Materials Processing (MIT)[3.044材料加工(麻省理工学院)]
Kirchain, Randolph, Powell IV, Adam(麻省理工学院) 3.04 44 的目标是教授具有成本效益和可持续性的固体材料生产, 具有所需的几何形状、结构或结构分布以及产量。为此, 它围绕不同类型的相变进行组织, 这些相变决定...
热度:113
Kirchain, Randolph, Powell IV, Adam(麻省理工学院) 3.04 44 的目标是教授具有成本效益和可持续性的固体材料生产, 具有所需的几何形状、结构或结构分布以及产量。为此, 它围绕不同类型的相变进行组织, 这些相变决定...
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5.44 Organometallic Chemistry (MIT)[5.44金属有机化学(麻省理工学院]
Gregory Fu(麻省理工学院) 本课程研究有机过渡金属物种的重要转化,重点介绍基本机理,结构 - 反应性关系以及有机合成中的应用。
热度:63
Gregory Fu(麻省理工学院) 本课程研究有机过渡金属物种的重要转化,重点介绍基本机理,结构 - 反应性关系以及有机合成中的应用。
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12
13
10分钟英语史
Clive Anderson (英国开放大学) 中文字幕;共10讲;简介:“a wolf in sheep’s clothing(披着羊皮的狼)”这个短语出自何处?科学家们从 什么时候才开始给性器官命名呢?由Clive Anderson配音...
热度:99
Clive Anderson (英国开放大学) 中文字幕;共10讲;简介:“a wolf in sheep’s clothing(披着羊皮的狼)”这个短语出自何处?科学家们从 什么时候才开始给性器官命名呢?由Clive Anderson配音...
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9.96 Experimental Methods of Adjustable Tetrode Array Neurophysiology (MIT)[可调节的四极阵列的神经生理学实验方法(MIT)9.96]
Prof. Matthew Wilson(麻省理工学院) 学生将在高度结构化,团队导向的环境中接触现代电生理学中尖端技术的各个方面。研究项目将通过四极管阵列记录与图案化微刺激相结合来探索学习和记忆的神经机制。...
热度:62
Prof. Matthew Wilson(麻省理工学院) 学生将在高度结构化,团队导向的环境中接触现代电生理学中尖端技术的各个方面。研究项目将通过四极管阵列记录与图案化微刺激相结合来探索学习和记忆的神经机制。...
热度:62
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Topic Models with Power-Law Using Pitman-Yor Process[皮特曼-尤尔用幂律主题模型]
Issei Sato(东京大学) 一个重要方法的知识发现和数据挖掘是估计观察到的变量,因为潜变量可以显示隐藏的特性,观察到的数据。潜在因素模型假设在记录中的每个项目都有一个潜在的因素;...
热度:388
Issei Sato(东京大学) 一个重要方法的知识发现和数据挖掘是估计观察到的变量,因为潜变量可以显示隐藏的特性,观察到的数据。潜在因素模型假设在记录中的每个项目都有一个潜在的因素;...
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