图 书 馆境外开放课程——按学科专业列表
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106Linked USDL: A Vocabulary for Web-scale Service Trading[链接USDL：网络规模服务交易词汇]
Carlos Pedrinaci(开放教育大学) 从云解决方案到咨询的现实世界服务目前主导着经济活动。然而，尽管在线服务市场的数量不断增加，但 Web 上的服务交易仍然受到高度限制。服务充其量只能在封闭的...
热度：41
Carlos Pedrinaci(开放教育大学) 从云解决方案到咨询的现实世界服务目前主导着经济活动。然而，尽管在线服务市场的数量不断增加，但 Web 上的服务交易仍然受到高度限制。服务充其量只能在封闭的...
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107"To be or to do?": The Semantics for Smart Cities and Communities[“做还是做？”：智慧城市和社区的语义]
Paolo Traverso(布鲁诺·凯斯勒基金会) 所谓智慧城市和社区的主要挑战是为人们提供增值服务，以提高他们的生活质量。海量个人和领土数据集——（开放的）公共和私人数据，以及它们的语义，使我们能够将...
热度：41
Paolo Traverso(布鲁诺·凯斯勒基金会) 所谓智慧城市和社区的主要挑战是为人们提供增值服务，以提高他们的生活质量。海量个人和领土数据集——（开放的）公共和私人数据，以及它们的语义，使我们能够将...
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108Dynamics of Web: Analysis and Implications from Search Perspective[网络动态：搜索视角的分析与启示]
Ismail Sengor Altingovde; Nattiya Kanhabua(莱布尼茨汉诺威大学) Web 的动态性及其对搜索系统各个组件的影响在过去十年中引起了广泛关注。本课程首先旨在向学生介绍 Web 进化的一般性和广泛主题，然后探讨与搜索和 IR 的时间方...
热度：37
Ismail Sengor Altingovde; Nattiya Kanhabua(莱布尼茨汉诺威大学) Web 的动态性及其对搜索系统各个组件的影响在过去十年中引起了广泛关注。本课程首先旨在向学生介绍 Web 进化的一般性和广泛主题，然后探讨与搜索和 IR 的时间方...
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109Grading Computer Programming Skills using Machine Learning[使用机器学习对计算机编程技能进行分级]
Varun Aggarwal; Shashank Srikant(Aspiring Minds就业能力评估公司) 计算机程序的自动评估是一个新兴的研究领域，具有产生大规模影响的潜力。现有的程序评估系统主要根据通过的测试用例的数量进行评分，无法深入了解程序员的能力。...
热度：39
Varun Aggarwal; Shashank Srikant(Aspiring Minds就业能力评估公司) 计算机程序的自动评估是一个新兴的研究领域，具有产生大规模影响的潜力。现有的程序评估系统主要根据通过的测试用例的数量进行评分，无法深入了解程序员的能力。...
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110Automatically Labeling Facts in a Never-Ending Language Learning system[永无止境语言学习系统中的事实自动标注]
Estevam R. Hruschka(美国联邦大学) Never Ending Language Learner (NELL)1 是一个 24/7 全天候运行的计算机系统，永远学习阅读网络。从网络中提取（阅读）更多事实，并将其整合到其不断增长的信仰...
热度：86
Estevam R. Hruschka(美国联邦大学) Never Ending Language Learner (NELL)1 是一个 24/7 全天候运行的计算机系统，永远学习阅读网络。从网络中提取（阅读）更多事实，并将其整合到其不断增长的信仰...
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111Submodularity in Machine Learning and Vision[机器学习与视觉中的子模块化]
Andreas Krause(苏黎世理工学院) 机器学习和视觉领域的许多问题本质上都是离散的。通常，这些会导致具有挑战性的优化问题。虽然凸性是解决连续优化问题的重要属性，但子模块性通常被视为凸性的离...
热度：53
Andreas Krause(苏黎世理工学院) 机器学习和视觉领域的许多问题本质上都是离散的。通常，这些会导致具有挑战性的优化问题。虽然凸性是解决连续优化问题的重要属性，但子模块性通常被视为凸性的离...
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112A Quarter Century of AI Applications: What We Knew Then versus What We Know Now[四分之一世纪的人工智能应用：我们当时知道的和现在知道的]
Reid G. Smith(Connect有限责任公司) 多年来，人工智能应用已被构建、部署和用于工业和政府目的。自 1989 年以来，IAAI 会议记录中记录了这些经验。在此期间，应用范围扩大了许多倍。技术方法的多样...
热度：40
Reid G. Smith(Connect有限责任公司) 多年来，人工智能应用已被构建、部署和用于工业和政府目的。自 1989 年以来，IAAI 会议记录中记录了这些经验。在此期间，应用范围扩大了许多倍。技术方法的多样...
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113Rethinking Computation: Substrates for Machine Intelligence[重新思考计算：机器智能的基础]
Naveen Rao(英特尔公司) 深度学习在过去 3 年中产生了重大影响。深度学习已经使与机器的不完美交互（例如语音、自然语言或图像处理）变得稳健，并且深度学习有望在大型数据集中找到使用...
热度：36
Naveen Rao(英特尔公司) 深度学习在过去 3 年中产生了重大影响。深度学习已经使与机器的不完美交互（例如语音、自然语言或图像处理）变得稳健，并且深度学习有望在大型数据集中找到使用...
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114Artificial Intelligence Handling Text Data[人工智能处理文本数据]
Dunja Mladenić;Marko Grobelnik(约瑟夫·斯特凡研究所) 文字是人与人之间传统的交流方式之一。随着电子形式文本数据的日益普及，通过计算机处理和分析文本变得流行起来。使用机器学习方法处理文本数据给该领域带来了有...
热度：54
Dunja Mladenić;Marko Grobelnik(约瑟夫·斯特凡研究所) 文字是人与人之间传统的交流方式之一。随着电子形式文本数据的日益普及，通过计算机处理和分析文本变得流行起来。使用机器学习方法处理文本数据给该领域带来了有...
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115Beyond Jeopardy! The Future of Watson
David Ferrucci(国际商业机器公司) 自从计算机问世以来，科学家和作家就一直在设想能够直接、准确地理解和回答人们在广泛人类知识领域提出的问题的计算机系统。当知识范围很窄并且程序员预期查询时...
热度：32
David Ferrucci(国际商业机器公司) 自从计算机问世以来，科学家和作家就一直在设想能够直接、准确地理解和回答人们在广泛人类知识领域提出的问题的计算机系统。当知识范围很窄并且程序员预期查询时...
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116Spatio-temporal clustering methods[时空聚类方法]
Matej Senožetnik(约瑟夫·斯特凡研究所) 跟踪人、动物或车辆会生成大量时空数据，必须以不同于知识发现中常用的普通数据的方式处理和分析这些数据。本文介绍了适用于此类数据的现有时空聚类算法，并比较...
热度：308
Matej Senožetnik(约瑟夫·斯特凡研究所) 跟踪人、动物或车辆会生成大量时空数据，必须以不同于知识发现中常用的普通数据的方式处理和分析这些数据。本文介绍了适用于此类数据的现有时空聚类算法，并比较...
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117The Qualitative Learner of Action and Perception, QLAP[行动与知觉的质性学习者]
Jonathan Mugan; Benjamin Kuipers(奥斯丁德克萨斯大学) 该视频介绍了行动和感知定性学习者 QLAP。 QLAP 在连续环境中自主学习有用的状态抽象和一组分层动作。 QLAP 中的学习是无监督的。代理从对世界的非常广泛的离散...
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Jonathan Mugan; Benjamin Kuipers(奥斯丁德克萨斯大学) 该视频介绍了行动和感知定性学习者 QLAP。 QLAP 在连续环境中自主学习有用的状态抽象和一组分层动作。 QLAP 中的学习是无监督的。代理从对世界的非常广泛的离散...
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118Optimal Recommendations under Attraction, Aversion, and Social Influence[吸引、厌恶和社会影响下的最优推荐]
Wei Lu(不列颠哥伦比亚大学) 人们的兴趣是动态变化的，通常会受到外部因素的影响，例如媒体宣传或朋友采用的趋势。在这项工作中，我们通过动态兴趣级联对兴趣演变进行建模：我们考虑一个场景...
热度：43
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119Meta-path based Multi-network Collective Link Prediction[Meta path based ensemble link prediction in multiple networks]
Jiawei Zhang(芝加哥伊利诺伊大学) 提供各种服务的在线社交网络在我们的日常生活中无处不在。同时，现在的用户通常同时参与多个在线社交网络，以享受不同网络提供的特定服务。正式地，共享一些共同...
热度：37
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120Adversarial bandit problems: the power of randomization[对抗性土匪问题：随机化的力量]
http://videolectures.net/ecmlpkdd2010_lugosi_abp/(庞贝法布拉大学) 在本教程中，我们讨论序列预测问题，其中预测者对序列过去结果的信息有限。我们专注于所谓的“对抗性”框架，其中没有可用的序列概率。我们描述了各种有限反馈模...
热度：65
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