境外开放课程——按学科专业列表
开放课程工程与技术科学电子、通信与自动控制技术信息处理技术::

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On the Borders of Statistics and Computer Science[论统计与计算机科学的边界]
  Peter J. Bickel(加州大学伯克利分校) 计算机科学中的机器学习和统计学中的预测和分类基本上是等同的领域。我将通过一些例子和结果来试图在这个巨大的领域中说明理论与实践之间的关系。特别是我将尝试...
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The AMI Meeting Corpus: A Pre-Announcement[AMI会议语料库:预先公告]
  Jean Carletta(爱丁堡大学) AMI会议语料库是一种多模式数据集,包含100小时的会议录音。它是在开发会议浏览技术的项目环境中创建的,最终将公开发布。它包含的一些会议是自然发生的,有些会...
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An Integrated framework for the management of video collection[视频采集管理的综合框架]
  Nicolas Moënne-Loccoz(日内瓦大学) 视频文档检索现在是多媒体检索领域的活跃部分。然而,与其他媒体不同,视频文档集合的管理增加了有效处理大量时间数据的问题。 挑战包括平衡高效内容建模和存储...
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Using Static Documents as Structured and Thematic Interfaces to Multimedia Meeting Archives[使用静态文档作为多媒体会议档案的结构化和主题界面]
  Denis Lalanne(弗里堡大学) 文档在多模式应用程序(如会议录制和浏览)中发挥着核心作用。 它们提供各种结构,特别是主题,用于分割会议,通常很难从音频和视频中提取的结构。 在本文中,我...
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Zakim - A multimodal sofware system for large-scale teleconferencing[Zakim - 用于大规模电话会议的多模式软件系统]
  Max Froumentin(巴斯大学) 本文描述了Zakim,一种在万维网联盟\ cite {W3C}中使用的多模式电话会议系统。 虽然这里介绍的系统没有利用先进的研究工作,但所提出的技术在开发时考虑了稳健性...
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The NITE XML Toolkit meets the ICSI Meeting Corpus: import, annotation, and browsing[NITE XML Toolkit符合ICSI会议语料库:导入,注释和浏览]
  Jean Carletta(爱丁堡大学) NITE XML Toolkit(NXT)为使用多模式语言语料库提供了库支持。我们通过将其应用于ICSI会议语料库来描述正在进行的工作,以探索其AMI项目的潜力。我们讨论将现有...
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Automatic pedestrian tracking using discrete choice models and image correlation techniques[使用离散选择模型和图像相关技术的自动行人跟踪]
  Gianluca Antonini(信号处理研究所) 在本文中,我们处理多目标跟踪问题,具体参考行人的视觉跟踪,假设行人检测步骤已经完成。 我们使用贝叶斯框架将简单图像相关算法提供的视觉信息与行人动态的行...
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Efficient Discriminative Training Method for Structured Predictions[结构预测的有效判别训练方法]
  Huizhen Yu(阿尔伯塔大学) 我们提出了一种在监督学习下生成模型的有效判别训练方法。在我们的设置中,完全观察到的实例作为训练样例,以及预测感兴趣的变量的规范。我们将训练表示为凸规划...
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Min, Max and PTIME Anti-Monotonic Overlap Graph Measures[Min,Max和PTIME反单调重叠图测量]
  Dries Van Dyck(林堡跨国大学) 本文的主要贡献是:(1)我们将Vanetik,Gudes和Shimony的反单调性结果扩展到带有边缘的标记或未标记,有向或无向图上的所有24种iso-,homo-或同胚的组合。 - ...
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Biomine search engine for probabilistic graphs[用于概率图的Biomine搜索引擎]
  Hannu Toivonen(赫尔辛基大学) Biomine是一个正在开发的搜索引擎原型。 它可用于查找与给定查询实体(间接)相关的生物实体,以及显示和评估关系。 Biomine基于对许多公共生物数据库的综合指数...
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An Online Algorithm for Learning a Labeling of a Graph[一种学习图形标注的在线算法]
  Kristiaan Pelckmans(乌普萨拉大学) 这份简短的报告分析了一种简单直观的在线学习算法 - 称为graphtron - 用于在给定一系列标签的情况下学习固定图形上的标记。 贡献是双重的,(a)我们对可能的错...
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Parameter Learning in Probabilistic Databases: A Least Squares Approach[概率数据库中的参数学习:最小二乘法]
  Bernd Gutmann(鲁汶大学) 概率数据库计算成功查询的概率。 我们介绍了学习参数的问题概率数据库ProbLog。 鉴于观察到一组的成功概率在查询中,我们计算附加到训练数据上具有低近似误差的...
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Improved Software Fault Detection with Graph Mining[用图挖掘改进软件故障检测]
  Frank Eichinger(卡尔斯鲁厄大学) 这项工作解决了发现软件开发中的错误的问题。 我们研究了程序执行的调用图和图挖掘算法的使用,以解决这个问题。 我们提出了一种新的呼叫减少技术引入边权重的图...
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Induction of Node Label Controlled Graph Grammar Rules[节点标签控制图语法规则的引入]
  Hendrik Blockeel(鲁汶大学) 之前已经提出了用于从图形集合中引入图形语法的算法。 一类重要的算法是基于Subdue图挖掘系统的算法。 但Subdue及其衍生物所学到的规则并不适合任何经过深入研究...
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DIGDAG, a first algorithm to mine closed frequent embedded sub-DAGs[DIGDAG,第一个挖掘封闭频繁嵌入式子DAG的算法]
  Alexandre Termier(统计数学研究所) 虽然树和图挖掘吸引了很多注意,几乎没有专门用于DAGmining的算法,而许多应用程序迫切需要这样的算法。 我们在本文中提出DIGDAG,第一种算法能够挖掘封闭的频繁...
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