境外开放课程——按学科专业列表
开放课程→工程与技术科学→计算机科学技术→计算机科学技术基础学科::

46
From Word Embeddings To Document Distances[从词嵌入到文档距离]
  Matt J. Kusner(康奈尔大学) 我们提出了词移动器距离（WMD），这是文本文档之间的一种新颖的距离函数。我们的工作基于词嵌入的最新结果，该结果从句子中的局部共现中学习单词的语义有意义的...
热度：9

47
Large Scale Machine Learning at Verizon: Theory and Applications[Verizon 的大规模机器学习：理论与应用]
  Jeff Stribling(威瑞森电信) 本次演讲将涵盖大规模机器学习的最新创新及其在 Verizon 的海量真实世界数据集上的应用。这些应用程序为公司提供新的创收产品和服务，并托管在名为 Orion 的大型...
热度：15

48
Compressing Neural Networks with the Hashing Trick[使用哈希技巧压缩神经网络]
  Kilian Q. Weinberger(康奈尔大学) 随着深度网络越来越多地用于适合移动设备的应用程序，一个基本的困境变得显而易见：深度学习的趋势是增长模型以吸收不断增加的数据集大小；然而，移动设备的内存...
热度：16

49
Machine Learning - Finding Patterns in the World[机器学习 - 寻找世界模式]
  Mark Dredze(约翰霍普金斯大学) 机器学习 - 寻找世界模式
热度：11

50
Building (Production) Semantic Applications[构建（生产）语义应用程序]
   Barry Norton(大英博物馆 ) 构建（生产）语义应用程序
热度：14

51
Discovering Missing Semantic Relations between Entities in Wikipedia[发现维基百科中实体之间缺失的语义关系]
  王志春(北京师范大学 ) 维基百科的信息框包含各种实体的丰富结构化信息，DBpedia 项目已对这些信息进行了探索，以生成大规模关联数据集。在所有信息框属性中，那些值中具有超链接的属性...
热度：14

52
STEM-ming the Tide: Predicting STEM Attrition using Student Transcript Data[STEM 潮流：使用学生成绩单数据预测 STEM 流失]
   Lysia Li; Rohan Aras(华盛顿大学) STEM 潮流：使用学生成绩单数据预测 STEM 流失
热度：15

53
Building an automatic statistician[建立自动统计员]
  Zoubin Ghahramani(剑桥大学) 建立自动统计员
热度：17

54
Machine Learning, Probability and Graphical Models[机器学习、概率和图形模型]
  Sam Roweis() 机器学习、概率和图形模型
热度：17

55
Deep Edge-Aware Filters[深层边缘感知滤波器]
  Jimmy SJ. Ren(香港城市大学) 有许多边缘感知滤波器的构造形式和过滤特性各不相同。在单一框架中统一表示和加速它们似乎是不可能的。我们尝试从数据中学习大量重要的边缘感知运算符。我们的方...
热度：27

56
Izziv interneta prihodnosti: varnost, povezljivost in vidiki humanosti[未来互联网的挑战：安全、连通性和人性化]
   Borka Jerman Blažič(约瑟夫·斯特凡研究所) 尽管美国国防高级研究计划局 (DARPA) 在 20 世纪下半叶就提出了开发基于计算机通信的强大指挥系统的早期倡议，但互联网是由科学家开发的，目的是促进最新发现的...
热度：8

57
Unlocking New Possibilities for Rare Disease Healthcare Professionals and Patient Communities Through AI[通过人工智能为罕见病医疗保健专业人员和患者社区释放新的可能性]
   João Pita Costa() 通过人工智能为罕见病医疗保健专业人员和患者社区释放新的可能性
热度：18

58
From AI-Biosening to Precision Medicine and Health[从人工智能生物传感到精准医疗与健康]
  张学吉(深圳大学 ) 从人工智能生物传感到精准医疗与健康
热度：12

59
Označevanje dialoških dejanj[标记对话框操作]
  Darinka Verdonik() 标记对话框操作
热度：14

60
Machine Learning and Causal Inference for Advertising Effectiveness[广告效果的机器学习和因果推理]
  Susan Athey(斯坦福大学) 本演讲将回顾最近几种衡量治疗效果的方法，例如广告活动。我们将讨论处理向用户非随机分配广告的方法，以及估计向用户分配广告的最佳策略的方法。
热度：13