境外开放课程——编辑志愿者

46
Cell Physiology[细胞生理学]
  Robert Zorec(卢布尔雅那大学) 化学信使和激素储存在细胞膜结合囊泡中。囊泡内容物在囊泡膜与质膜融合后释放到细胞外培养基中，这一过程称为胞吐。在许多细胞中，刺激需要触发胞吐作用（调节胞...
热度：51

47
Molecular Mechanisms in Muscle Development and Function[肌肉发育和功能的分子机制]
  Tomaž Marš;Vita Čebašek;Matej Podbregar(卢布尔雅那大学) 该计划加入了两个研究小组：“骨骼肌：其结构和功能”和“体外条件下的人体肌肉”。A组提出的方案是对正常和患病肌肉进行形态学、形态学和免疫组化分析。它包括...
热度：51

48
Architecture in the Age of Globalisation[全球化时代的建筑]
  Kenneth Frampton(哥伦比亚大学) 由于近年来的全球化进程，我们的环境发生了根本性的变化。这些过程也影响了体系结构。在本次讲座中，我将在这些变化的背景下以及与之相关的背景下考察当代建筑生...
热度：64

49
The Complexity and Application of Syntactic Pattern Recognition Using Finite Inductive Strings[基于有限归纳法的句法模式识别的复杂性与应用]
  Elijah Myers(温斯顿·塞勒姆州立大学) 本文介绍了利用有限归纳序列（FI）概念实现句法模式识别算法的结果。我们讨论了这个想法，然后对算法的执行时间提供了一个大的O估计。然后我们提供一些经验数据...
热度：44

50
Iterated Local Search for Biclustering of Microarray Data[微阵列数据的双聚类迭代局部搜索]
  Wassim Ayadi(昂热大学) 在微阵列数据分析的背景下，双聚集旨在同时识别一组在一组实验条件下高度相关的基因。针对微阵列数据的双聚类问题，提出了一种双聚类迭代局部搜索算法。利用新的...
热度：39

51
Predicting co-evolving pairs in Pfam using information theory where entropy is determined by phylogenetic mutation events[用熵是由进化突变事件所确定的信息理论来预测蛋白质家族结构域数据库的不断发展]
  Scooter Willis(佛罗里达大学) 蛋白质序列共进化对的精确预测在三级蛋白质结构预测和蛋白质工程中具有重要作用。利用信息理论检测共进化对受到系统发育对熵测量的影响。基于系统发生树（RPE）...
热度：26

52
Estimation of human endogeneous retrovirus activities from expressed sequence databases[表达序列数据库内的人类内源性逆转录病毒活性的估计]
  Merja Oja(赫尔辛基大学) 人类内源性逆转录病毒（hervs）是古代逆转录病毒感染的残余物，现在存在于人类DNA中。最近在正常组织和患病患者中都检测到了疱疹病毒的表达。然而，单个疱疹病毒...
热度：44

53
A comparison of hypothesis testing methods for ODE models of biochemical systems[生化系统常微分方程模型假设检验方法的比较]
  Vladislav Vyshemirsky(格拉斯哥大学) 在这篇文章中，我们比较了不同的方法来测试用生化系统的ODE模型表达的替代假设。我们研究了一系列假设测试方法的适用性、局限性和稳定性，包括基于最大似然的信...
热度：31

54
Stochastic Parameter Estimation in Biochemical Signalling Pathways[生化信号通路中的随机参数估计]
  George Papadopoulos(曼彻斯特大学) 在对生化网络进行建模时，通常使用诸如通用ODE模型结构之类的定性信息来进行参数估计，同时保留基本模型结构，最能代表控制细胞的生化过程。然而，当来自每个参...
热度：39

55
Stochastic estimation of fluxes in metabolic networks[代谢网络通量的随机估计]
  Visakan Kadirkamanathan(谢菲尔德大学) 代谢网络传递的定性和定量信息对于调节机体代谢以达到预期目标具有重要意义。一种量化方法是13C示踪实验，目的是提供有关代谢流量的信息。本文讨论了稳态和动态...
热度：47

56
Transductive Rademacher complexities for learning over a graph[直推式Rademacher复杂性学习图]
  Kristiaan Pelckmans(乌普萨拉大学) 最近的调查表明，与传统的算法“计算”观点不同，在单个图表上定义的任务使用概率“学习”观点。本文讨论了Rademacher复杂性在该设置中的应用，并说明了基于最近...
热度：41

57
Learning Theory[学习理论]
  Mark Reid(澳大利亚国立大学) 本课程重点介绍了替代损失、评分规则、F-发散、Bregman发散、统计信息和ROC曲线之间的一些关系及其对发散估计等应用的影响。
热度：43

58
Knowledge Representation and Reasoning[知识表达与推理]
  Maurice Pagnucco(新南威尔士大学) 知识表示和推理的研究在人工智能领域有着悠久的历史，基于逻辑的方法在该领域的发展中发挥了重要作用。在本课程中，我们将从非单调逻辑到描述逻辑和语义网，对KR...
热度：209

59
Data Mining[数据的挖掘]
  Rao Kotagiri(墨尔本大学) 在数据挖掘中，区分、区分和对比不同数据集的能力是一个关键目标。这种能力可以帮助领域专家了解他们的数据，并有助于建立分类模型。本演示将介绍对比数据集的主...
热度：51

60
Understanding Spatiality in the Brain or: does Spatiality matter?[理解大脑内的空间性或：空间性重要吗？]
  Steve Womble(利兹大学)
热度：62