图 书 馆境外开放课程——按学科专业列表
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856Visualisation of Cost Landscapes in Combinatorial Optimisation Problems[组合优化问题中的成本景观可视化]
Adam Prügel-Bennett(南安普敦大学) 了解优化问题的成本环境结构对算法设计具有重要意义。在本次讲座中, 我讨论了一种基于障碍树的方法, 它捕获了具有 10 ^ 12态的搜索空间的局部极小值和障碍之间的...
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Adam Prügel-Bennett(南安普敦大学) 了解优化问题的成本环境结构对算法设计具有重要意义。在本次讲座中, 我讨论了一种基于障碍树的方法, 它捕获了具有 10 ^ 12态的搜索空间的局部极小值和障碍之间的...
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857A near-optimal algorithm for finite partial-monitoring games against adversarial opponents[附近的一个有限部分监控比赛的对抗对手的优化算法]
Gábor Bartók(苏黎世联邦理工学院) 局部监控是一种在线学习模式, 在每个时间步骤中, 在学习者和对手选择自己的行为后, 对学习者的损失和反馈都是根据损失和反馈函数计算的, 这两者都是学习者在之前...
热度：37
Gábor Bartók(苏黎世联邦理工学院) 局部监控是一种在线学习模式, 在每个时间步骤中, 在学习者和对手选择自己的行为后, 对学习者的损失和反馈都是根据损失和反馈函数计算的, 这两者都是学习者在之前...
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858Activized Learning: Transforming Passive to Active with Improved Label Complexity [活跃的学习：改变被动为主动改进标签的复杂性]
Steve Hanneke(卡内基梅隆大学) 在主动学习中, 学习算法被允许访问大量未标记的示例, 并允许以交互方式请求该池中任何特定示例的标签。在经验驱动的研究中, 设计新的主动学习算法最常见的技术之...
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Steve Hanneke(卡内基梅隆大学) 在主动学习中, 学习算法被允许访问大量未标记的示例, 并允许以交互方式请求该池中任何特定示例的标签。在经验驱动的研究中, 设计新的主动学习算法最常见的技术之...
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859Broadening statistical machine translation with comparable corpora and generalized models[扩大统计机器翻译与可比语料库和广义模型]
Chris Quirk(微软公司) 随着统计机器翻译系统扩展到一般领域, 我们面临着许多挑战。本讲座概述了构建更好的广域系统的两种方法。 首先, 数据驱动翻译的进展受到并行数据可用性的限制。...
热度：45
Chris Quirk(微软公司) 随着统计机器翻译系统扩展到一般领域, 我们面临着许多挑战。本讲座概述了构建更好的广域系统的两种方法。 首先, 数据驱动翻译的进展受到并行数据可用性的限制。...
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860Are Linear Models Right for Language?[线性模型是正确的语言吗？]
Fernando C. N. Pereira(谷歌公司) 在过去十年中, 线性模型已成为监督分类、排序和结构化预测自然语言处理的标准机器学习方法。它们可以处理非常高维的问题表示, 易于设置和使用, 并且可以自然地扩...
热度：43
Fernando C. N. Pereira(谷歌公司) 在过去十年中, 线性模型已成为监督分类、排序和结构化预测自然语言处理的标准机器学习方法。它们可以处理非常高维的问题表示, 易于设置和使用, 并且可以自然地扩...
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861Statistical Inference Based on Distances Between Empirical Distributions with Applications to AIRS Level-3 Data[基于经验分布与空气之间的距离三级数据应用统计推断]
Tao Shi(俄亥俄州立大学) 美国宇航局 aqua 卫星上的传感器--大气红外发声仪 (airs) 一直在收集温度、水汽质量混合比、不同大气压力水平的云分数和其他大气观测。airs 2级数据的地面足迹为...
热度：37
Tao Shi(俄亥俄州立大学) 美国宇航局 aqua 卫星上的传感器--大气红外发声仪 (airs) 一直在收集温度、水汽质量混合比、不同大气压力水平的云分数和其他大气观测。airs 2级数据的地面足迹为...
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862Incorporating Natural Variation into Time Series-Based Land Cover Change Detection[将自然变化纳入时间序列的土地覆盖变化检测]
Varun Mithal(明尼苏达大学) 监测森林相关变化事件的能力, 如森林资源、农业集约化的毁林和伐木, 对森林资源至关重要。 有效的森林管理。可以利用 modis 增强植被指数等时间序列遥感数据集来...
热度：33
Varun Mithal(明尼苏达大学) 监测森林相关变化事件的能力, 如森林资源、农业集约化的毁林和伐木, 对森林资源至关重要。 有效的森林管理。可以利用 modis 增强植被指数等时间序列遥感数据集来...
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863A Machine Learning Approach for Probabilistic Drought Classification[一种机器学习的概率分类方法]
Ganeshchandra Mallya(普渡大学) 目前的干旱评估方法利用干旱指数, 如标准化降水指数和帕尔默干旱严重程度指数, 这些指标依赖于主观阈值, 因此不能在不同的气候区域普遍应用。此外, 大多数现有的...
热度：42
Ganeshchandra Mallya(普渡大学) 目前的干旱评估方法利用干旱指数, 如标准化降水指数和帕尔默干旱严重程度指数, 这些指标依赖于主观阈值, 因此不能在不同的气候区域普遍应用。此外, 大多数现有的...
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864Pseudo-Label Generation for Multi-Label Text Classification[多标签文本分类的伪标签生成]
Latifur Khan(德克萨斯大学) 随着社交网络的出现和扩大, 生成的文本数据量急剧增加。为了处理如此庞大的文本数据量, 新的和改进的文本挖掘技术是必要的。文本数据的特点之一是多小度, 这使得...
热度：116
Latifur Khan(德克萨斯大学) 随着社交网络的出现和扩大, 生成的文本数据量急剧增加。为了处理如此庞大的文本数据量, 新的和改进的文本挖掘技术是必要的。文本数据的特点之一是多小度, 这使得...
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865Anomaly Construction in Climate Data: Issues and Challenges[气候资料中的异常构造：问题与挑战]
Jaya Kawale(明尼苏达大学) 地球科学数据由一个强大的季节性成分组成, 空气压力、温度和降水等气候变量的重复模式周期就表明了这一点。季节性形成了此数据中最强的信号, 为了消除其他模式, ...
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Jaya Kawale(明尼苏达大学) 地球科学数据由一个强大的季节性成分组成, 空气压力、温度和降水等气候变量的重复模式周期就表明了这一点。季节性形成了此数据中最强的信号, 为了消除其他模式, ...
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866On the Statistics and Predictability of Go-Arounds[对复飞的可预测性统计]
Maxime Gariel(罗克韦尔·柯林斯公司) 本文采用实证方法来确定繁忙机场的运营因素, 这些因素可能会发生在绕行前。利用旧金山国际机场四年的数据, 我们首先分析了可能增加绕行发生概率的着陆飞机序列。...
热度：28
Maxime Gariel(罗克韦尔·柯林斯公司) 本文采用实证方法来确定繁忙机场的运营因素, 这些因素可能会发生在绕行前。利用旧金山国际机场四年的数据, 我们首先分析了可能增加绕行发生概率的着陆飞机序列。...
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867A Model-Free Time Series Segmentation Approach for Land Cover Change Detection[土地覆盖变化检测的模型时间序列分割方法]
Ashish Garg(明尼苏达大学) 从卫星上的遥感器进行的与生态系统有关的观测 了解全球土地覆被变化的地点和程度的巨大可能性。本文重点研究了土地覆被变化检测背景下的时间序列分割技术。在统...
热度：41
Ashish Garg(明尼苏达大学) 从卫星上的遥感器进行的与生态系统有关的观测 了解全球土地覆被变化的地点和程度的巨大可能性。本文重点研究了土地覆被变化检测背景下的时间序列分割技术。在统...
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868Topic Summarization for Large Text Data Sets[大文本数据集的主题汇总]
Laurent El Ghaoui(加州大学伯克利分校) 稀疏机器学习最近已成为以较低的计算成本获取高维数据模型的有力工具。本文认为, 这些方法对于理解大量的文本文档集合非常有用, 而不需要用户在机器学习方面的专...
热度：39
Laurent El Ghaoui(加州大学伯克利分校) 稀疏机器学习最近已成为以较低的计算成本获取高维数据模型的有力工具。本文认为, 这些方法对于理解大量的文本文档集合非常有用, 而不需要用户在机器学习方面的专...
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869A Novel Time Series Based Approach to Detect Gradual Vegetation Changes in Forests[一种新的时间序列为基础的方法来检测森林植被的变化]
Yashu Chamber(明尼苏达大学) 众所周知, 森林在维护整个地球的生物多样性和生态系统健康方面发挥着至关重要的作用。这一重要的生态资源正受到人为和生物压力的威胁, 从虫害到商业伐木。因此, ...
热度：29
Yashu Chamber(明尼苏达大学) 众所周知, 森林在维护整个地球的生物多样性和生态系统健康方面发挥着至关重要的作用。这一重要的生态资源正受到人为和生物压力的威胁, 从虫害到商业伐木。因此, ...
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870Towards Web-scale content search: the SAPIR approach[对网络规模的内容搜索：萨丕尔方法]
Pavel Zezula;Fausto Rabitti(马萨里克大学)
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Pavel Zezula;Fausto Rabitti(马萨里克大学)
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