图 书 馆境外开放课程——按学科专业列表
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346General Graph Refinement with Polynomial Delay[具有多项式时滞的一般图形细化]
Jan Ramon(鲁汶大学) 许多图形挖掘算法中的一个基本组件是枚举图的程序，不是两个枚举图是同构的。所有频繁的子图矿工需要这样的组件[14,1,5,1,6]，还有其他组件数据挖掘算法，例如[7...
热度：37
Jan Ramon(鲁汶大学) 许多图形挖掘算法中的一个基本组件是枚举图的程序，不是两个枚举图是同构的。所有频繁的子图矿工需要这样的组件[14,1,5,1,6]，还有其他组件数据挖掘算法，例如[7...
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347Weighted Substructure Mining for Image Analysis[图像分析的加权子结构挖掘]
Sebastian Nowozin(马克斯普朗克研究所) 在与图像分类的网络相关的应用程序中，它是希望得到一个可解释的分类规则高精确度。使用词袋表示和线性支持向量机，可以部分实现目标，但线性分类器的准确性并不...
热度：14
Sebastian Nowozin(马克斯普朗克研究所) 在与图像分类的网络相关的应用程序中，它是希望得到一个可解释的分类规则高精确度。使用词袋表示和线性支持向量机，可以部分实现目标，但线性分类器的准确性并不...
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348A Universal Kernel for Learning Regular Languages[学习常规语言的通用核心]
Leonid Kontorovich(魏茨曼科学研究所) 我们提供了一个通用内核，使所有常规语言可以线性分离。 我们无法计算这个核有效地推测它是难以处理的，但我们确实有一个有效的ǫ近似
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Leonid Kontorovich(魏茨曼科学研究所) 我们提供了一个通用内核，使所有常规语言可以线性分离。 我们无法计算这个核有效地推测它是难以处理的，但我们确实有一个有效的ǫ近似
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349Mining, Indexing, and Searching Graphs in Large Data Sets[在大型数据集中挖掘，索引和搜索图形]
Jiawei Han(伊利诺伊大学) 最近对模式发现的研究已经从挖掘频繁项目集和序列发展到挖掘结构化模式，包括树，格子和图形。作为一般数据结构，图形可以模拟数据之间复杂的关系，广泛应用于We...
热度：39
Jiawei Han(伊利诺伊大学) 最近对模式发现的研究已经从挖掘频繁项目集和序列发展到挖掘结构化模式，包括树，格子和图形。作为一般数据结构，图形可以模拟数据之间复杂的关系，广泛应用于We...
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350Support Computation for Mining Frequent Subgraphs in a Single Graph[在单个图中挖掘频繁子图的支持计算]
Mathias Fiedler(欧洲软计算中心) 定义子图的支持（或频率）是给出图表数据库时很简单：它只是数字数据库中包含子图的图表。 然而，如果输入是一个大图，则很难找到适当的支持定义。 在本文中我们...
热度：32
Mathias Fiedler(欧洲软计算中心) 定义子图的支持（或频率）是给出图表数据库时很简单：它只是数字数据库中包含子图的图表。 然而，如果输入是一个大图，则很难找到适当的支持定义。 在本文中我们...
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351An Efficient Sampling Scheme For Comparison of Large Graphs[一种有效的大图比较抽样方案]
Karsten Michael Borgwardt(马克斯普朗克研究所) 随着新图形结构化数据的生成，图形比较已成为分子生物学，电信，化学信息学和社交网络等应用领域中的一个重要且具有挑战性的问题。最近已经提出图形内核作为解决...
热度：15
Karsten Michael Borgwardt(马克斯普朗克研究所) 随着新图形结构化数据的生成，图形比较已成为分子生物学，电信，化学信息学和社交网络等应用领域中的一个重要且具有挑战性的问题。最近已经提出图形内核作为解决...
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352Statistical Natural Language Parsing: Reliable Models of Language?[统计自然语言解析：可靠的语言模型？]
Sandiway Fong(亚利桑那大学) 统计自然语言语言学家很大程度上归功于宾夕法尼亚大学着名的Treebank项目。但这一百万字的巨型语料库 - 实际上，来自华尔街日报的49,000个句子都被仔细标记为语...
热度：45
Sandiway Fong(亚利桑那大学) 统计自然语言语言学家很大程度上归功于宾夕法尼亚大学着名的Treebank项目。但这一百万字的巨型语料库 - 实际上，来自华尔街日报的49,000个句子都被仔细标记为语...
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353Lecture 22: Using Graphs to Model Problems, Part 2[第22讲：使用图形模拟问题，第2部分]
John Guttag(麻省理工学院) 本讲座回归图论。它定义并给出了一些经典图形问题的示例：最短路径，最短加权路径，派系和最小切割。然后展示了如何使用memoization来加速某些算法。覆盖的主题...
热度：32
John Guttag(麻省理工学院) 本讲座回归图论。它定义并给出了一些经典图形问题的示例：最短路径，最短加权路径，派系和最小切割。然后展示了如何使用memoization来加速某些算法。覆盖的主题...
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354Lecture 12: Introduction to Simulation and Random Walks[第12讲：模拟和随机游走简介]
Eric Grimson(麻省理工学院) 本讲座通过展示实现用户定义迭代器的方法来完成类的引入。然后通过对模拟模型的讨论启动一个新单元，并通过模拟随机游走来说明模拟建模的一些基本思路。涵盖的主...
热度：69
Eric Grimson(麻省理工学院) 本讲座通过展示实现用户定义迭代器的方法来完成类的引入。然后通过对模拟模型的讨论启动一个新单元，并通过模拟随机游走来说明模拟建模的一些基本思路。涵盖的主...
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355Fully Bayesian Source Separation with Application to the CMB[完全贝叶斯源分离及其在CMB中的应用]
Simon Wilson(都柏林圣三一大学) 盲源分离是指从作为它们的线性组合的观察中推断变量值（称为源）。 观察和来源通常是矢量。 线性系数的源和矩阵都可能是未知的。 在这里，我们描述了一种方法，...
热度：95
Simon Wilson(都柏林圣三一大学) 盲源分离是指从作为它们的线性组合的观察中推断变量值（称为源）。 观察和来源通常是矢量。 线性系数的源和矩阵都可能是未知的。 在这里，我们描述了一种方法，...
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356Hierarchical Bayesian Models for Audio and Music Processing[音频和音乐处理的分层贝叶斯模型]
A. Taylan Cemgil(剑桥大学) 近年来，对用于分析音频和音乐信号的机器学习的统计方法和工具的兴趣日益增加，部分地由音乐信息检索，计算机辅助音乐教育和交互式音乐表演系统中的应用驱动。统...
热度：74
A. Taylan Cemgil(剑桥大学) 近年来，对用于分析音频和音乐信号的机器学习的统计方法和工具的兴趣日益增加，部分地由音乐信息检索，计算机辅助音乐教育和交互式音乐表演系统中的应用驱动。统...
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357Information Dynamics and the Perception of Temporal Structure in Music[信息动力学与音乐时间结构的感知]
Samer A. Abdallah(伦敦大学学院) 人们经常观察到，听音乐在听众中产生期望的一个更显着的影响，以及制作音乐的艺术部分创造了不确定性，期望，实现和惊喜的动态相互作用。然而，直到Shannon的信...
热度：58
Samer A. Abdallah(伦敦大学学院) 人们经常观察到，听音乐在听众中产生期望的一个更显着的影响，以及制作音乐的艺术部分创造了不确定性，期望，实现和惊喜的动态相互作用。然而，直到Shannon的信...
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358Bayesian Nonparametric Modeling of Suicide Attempts[自杀未遂的贝叶斯非参数模型]
Isabel Valera(卡洛斯三世马德里大学) 关于酒精和相关病症的国家流行病学调查（NESARC）数据库包含大量关于美国人口代表性样本的生活方式，医疗状况，抑郁等的信息。在本文中，我们有兴趣寻找自杀企图...
热度：48
Isabel Valera(卡洛斯三世马德里大学) 关于酒精和相关病症的国家流行病学调查（NESARC）数据库包含大量关于美国人口代表性样本的生活方式，医疗状况，抑郁等的信息。在本文中，我们有兴趣寻找自杀企图...
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359Pattern Recognition for Neuroimaging Toolbox[神经影像工具箱的模式识别]
Jessica Schrouff(列日大学) 在过去几年中，通过使用多变量模式分析，特别是基于机器学习模型，补充了神经成像数据的大规模单变量统计分析。虽然与单变量技术相比，这些可以提高检测空间分布...
热度：107
Jessica Schrouff(列日大学) 在过去几年中，通过使用多变量模式分析，特别是基于机器学习模型，补充了神经成像数据的大规模单变量统计分析。虽然与单变量技术相比，这些可以提高检测空间分布...
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360Visual Categorization with Bags of Keypoints[用一袋袋的关键点进行视觉分类 ]
Chris Williams(爱丁堡大学 ) 我们提出了一种新的通用视觉分类方法：识别自然图像的对象内容，同时推广对象类固有的变化。这袋关键点方法基于图像块的仿射不变描述符的矢量量化。我们使用不同...
热度：40
Chris Williams(爱丁堡大学 ) 我们提出了一种新的通用视觉分类方法：识别自然图像的对象内容，同时推广对象类固有的变化。这袋关键点方法基于图像块的仿射不变描述符的矢量量化。我们使用不同...
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