境外开放课程——按学科专业列表
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Purpose-Aware Reasoning about Interoperability of Heterogeneous Training Systems[异构培训系统互操作性的目标感知推理]
  David Martin(SRI人工智能中心) 我们描述了一种新的方法，通过这种方法，软件可以评估异构系统联合的能力，从而实现给定的目的。该方法一方面使用本体和知识库(KBs)来捕捉系统的显著特征，另一...
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American Political Science Association and the Enterprise of Political Science[美国政治科学协会与政治科学事业]
  Michael Brintnall(美国政治科学协会 ) 学术协会是影响其学科实践的众多机构之一。本文着眼于美国政治科学协会在美国及其他地区政治科学发展中所起的作用。同样，我们将研究该学科内的组织力量之间的相...
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Identifying Personal Stories in Millions of Weblog Entries[在数以百万计的日志条目中识别个人故事 ]
  Andrew S. Gordon(南加利福尼亚大学) 人们日常经历的故事长期以来一直是心理学和社会学研究的焦点，并且越来越多地被用于创新的知识技术。然而，由于缺乏足够大小的标准语料库以及从头开始创建一个语...
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Online Learning by Ellipsoid Method[椭球法在线学习]
  Liu Yang(卡内基梅隆大学) 在这项工作中，我们扩展了椭球方法，该方法最初是为凸优化而设计的，用于在线学习。关键思想是通过椭球来近似与迄今为止收到的所有训练样例一致的分类假设。这与...
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Third Annual Reinforcement Learning Competition[第三届年度强化学习竞赛]
  David Wingate(麻省理工学院) 在去年的竞赛和之前的基准赛事的基础上，本次活动将成为强化学习研究人员在一系列具有挑战性的领域中严格比较其方法表现的论坛。比赛决赛和研讨会将在加拿大蒙特...
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Unsupervised Prediction of Citation Influences[无监督预测引文影响]
  Laura Dietz(马克斯普朗克研究所) 出版物库包含有关科学研究领域发展的大量信息。我们解决了创建研究领域可视化的问题，该研究领域描述了论文之间的主题流，量化了论文对彼此的影响，并有助于确定...
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Speeding Up Stochastic Gradient Descent[加速随机梯度下降]
  Yoshua Bengio(蒙特利尔大学) 为了解决大规模学习问题，其解决方案必然涉及具有许多可调参数的大型模型，必须有效地执行困难的非凸优化。计算复杂性参数强烈表明，深层体系结构将是表示AI所涉...
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The UNESCO Open Educational Resources (OER) Programme – challenging the 1,000 year old academic paradigm[教科文组织开放教育资源（OER）计划 - 挑战1000年前的学术范式]
  Abel Caine(联合国) 教科文组织的OER计划为各国政府和教育机构提供全面的服务，以可持续地开发，使用和分享OER，以实现学习目标。这些服务包括政策制定，机构和个人能力建设，关于建...
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The DANTE database: what it is, how it was created, and what it can contribute to the dictionaries and lexicons of the future[DANTE数据库：它是什么，它是如何创建的，以及它对未来词典和词典的贡献]
  Michael Rundell(词典编纂大师班) Dante是一个词汇数据库，提供基于语料库的精细英语核心词汇描述。记录在数据库中的每个事实都来自当前英语的17亿字语料库的证据，并得到其明确支持。几乎所有这...
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EDM and the 4th Paradigm of Scientific Discovery - Reflections on the 2010 KDD Cup Competition[EDM与科学发现的第四范式 - 对2010年KDD杯比赛的思考]
  John Stamper(卡内基梅隆大学) 技术的进步使得收集大量数据的能力比以往任何时候都更容易。这些庞大的数据集为许多领域提供了机遇和挑战，教育也不例外。了解如何在EDM领域处理极端数量的学生...
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Unifying Guilt-by-Association Approaches: Theorems and Fast Algorithms[用关联方法统一内疚：定理和快速算法]
  Danai Koutra(密歇根大学) 如果史密斯的几个朋友犯过小偷，你会对史密斯说些什么？如果史密斯是一个坚强的罪犯，大多数人都不会感到惊讶。通过关联方法的内疚结合弱信号来获得更强的信号，...
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Constrained Semi-Supervised Learning using Attributes and Comparative Attributes[基于属性和比较属性的约束半监督学习]
  Stefan Carlsson, Antonio Torralba, Abhinav Shrivastava(卡内基梅隆大学) 我们考虑用于场景分类的半监督引导学习的问题。现有的半监督方法通常是不可靠的并且面临语义漂移，因为学习任务受到约束。这主要是因为它们忽略了场景类别之间经...
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Passive Learning with Target Risk[目标风险的被动学习]
  Mehrdad Mahdavi(密歇根大学) 在本文中，我们考虑在被动设置中学习，但稍作修改。我们假设目标预期损失（也称为目标风险）是作为先验知识提前为学习者提供的。与大多数学习理论中仅将先验知识...
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Online Learning: Beyond Regret [在线学习：排除遗憾]
  Karthik Sridharan(康奈尔大学) 我们研究了一系列问题的在线可学习性，将[21]的结果扩展到性能测量的一般概念，远远超出了外部的遗憾。我们的框架同时涵盖了众所周知的概念，如内部和一般的φ遗...
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Missing information impediments to learnability[缺少信息的可学习性障碍]
  Loizos Michael(塞浦路斯开放大学) 在学习实例中缺少信息时，可学习性受到何种程度的阻碍？我们在PAC学习模型的自然扩展的背景下呈现相关的已知结果和具体的开放问题，该模型解释了任意缺失的信息...
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