图 书 馆境外开放课程——按学科专业列表
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256Streaming Multi-label Classification[流媒体多标签分类]
Jesse Read(巴黎综合理工学院) 本文提出了一个新的实验框架，用于研究多标签演变流分类，并采用有效的方法将流场景中的最佳实践与多标签分类中的最佳实践相结合。许多现实世界中的问题都涉及到...
热度：54
Jesse Read(巴黎综合理工学院) 本文提出了一个新的实验框架，用于研究多标签演变流分类，并采用有效的方法将流场景中的最佳实践与多标签分类中的最佳实践相结合。许多现实世界中的问题都涉及到...
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257Towards a semantic repository of data mining and machine learning datasets[走向数据挖掘和机器学习数据集的语义存储库]
Ana Kostovska(约瑟夫·斯特凡学院) 随着我们生活中各个领域的数据呈指数增长，对开发有效数据管理的新方法的需求日益增长。即，在数据挖掘（DM）和数据库知识发现（KDD）领域，科学家经常投入大量...
热度：53
Ana Kostovska(约瑟夫·斯特凡学院) 随着我们生活中各个领域的数据呈指数增长，对开发有效数据管理的新方法的需求日益增长。即，在数据挖掘（DM）和数据库知识发现（KDD）领域，科学家经常投入大量...
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258Steps Toward Robust Artificial Intelligence[迈向强大的人工智能的步骤]
Thomas G. Dietterich(俄勒冈州立大学) 迈向强大的人工智能的步骤
热度：34
Thomas G. Dietterich(俄勒冈州立大学) 迈向强大的人工智能的步骤
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259Cooperative Visual Dialogue with Deep RL[与Deep RL合作进行视觉对话]
Dhruv Batra(佐治亚理工学院) 与Deep RL合作进行视觉对话
热度：28
Dhruv Batra(佐治亚理工学院) 与Deep RL合作进行视觉对话
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260Distributed, Real-Time Bayesian Learning in Online Service[在线服务中的分布式实时贝叶斯学习]
Ralf Herbrich(亚马逊公司) 过去十年中，基于Internet的在线服务（例如搜索，广告，游戏和社交网络）取得了巨大的增长。如今，分析大量用户交互数据非常重要，这是为这些服务建立预测模型以...
热度：38
Ralf Herbrich(亚马逊公司) 过去十年中，基于Internet的在线服务（例如搜索，广告，游戏和社交网络）取得了巨大的增长。如今，分析大量用户交互数据非常重要，这是为这些服务建立预测模型以...
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261Identifying events in mobility data[识别移动数据中的事件]
Branko Kavšek(约瑟夫·斯特凡学院) 今天，我们习惯于通过智能手机进行互连，并通过不同的应用程序跟踪手机的位置。 ICT技术可以实时监控和处理来自手机GPS坐标的用户位置数据。基于观察用户的移动...
热度：28
Branko Kavšek(约瑟夫·斯特凡学院) 今天，我们习惯于通过智能手机进行互连，并通过不同的应用程序跟踪手机的位置。 ICT技术可以实时监控和处理来自手机GPS坐标的用户位置数据。基于观察用户的移动...
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262263Deep Robotic Learning[深度机器人学习]
Sergey Levine(华盛顿大学) 制造一个自主机器人的问题传统上被视为一个集成问题：将模块化组件连接在一起，每个组件都被设计成处理感知和决策过程的一部分。例如，一个视觉系统可能连接到一...
热度：59
Sergey Levine(华盛顿大学) 制造一个自主机器人的问题传统上被视为一个集成问题：将模块化组件连接在一起，每个组件都被设计成处理感知和决策过程的一部分。例如，一个视觉系统可能连接到一...
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264Smart Learning with European Data Science Academy[欧洲数据科学学院的智能学习]
Inna Novalija(约瑟夫·斯特凡学院) 欧洲数据科学研究院的智能学习
热度：39
Inna Novalija(约瑟夫·斯特凡学院) 欧洲数据科学研究院的智能学习
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265AI Applications in Manufacturing[人工智能在制造业中的应用]
Bogdan Filipič(约瑟夫·斯特凡学院) 人工智能（AI）是工业4.0的关键组成部分，用于处理大量数据并在新兴的智能生产环境中实现自治和灵活性。在这种情况下，人工智能系统面临的一个特殊挑战是利用与...
热度：36
Bogdan Filipič(约瑟夫·斯特凡学院) 人工智能（AI）是工业4.0的关键组成部分，用于处理大量数据并在新兴的智能生产环境中实现自治和灵活性。在这种情况下，人工智能系统面临的一个特殊挑战是利用与...
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266Healthcare Robots and the Right to Privacy[医疗保健机器人和隐私权]
Tjaša Zapušek(哥本哈根大学) 本文揭示了作者的个人结论，该结论来自以下事实：不断增长的机器人自治不是科幻小说，但它却代表了现代时代的臭名昭著的特征，需要全面而系统的法律手段。但是，...
热度：98
Tjaša Zapušek(哥本哈根大学) 本文揭示了作者的个人结论，该结论来自以下事实：不断增长的机器人自治不是科幻小说，但它却代表了现代时代的臭名昭著的特征，需要全面而系统的法律手段。但是，...
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267Cyber-Physical Systems and uncertainty[网络物理系统与不确定性]
Nacim Ramdani(奥尔良大学) 网络物理系统（CPS）是配备嵌入式控制器和通信功能的物理系统。CPS正变得越来越普遍（例如安全关键系统，自主机器人，智能城市，智能建筑，智能汽车），从而增加...
热度：46
Nacim Ramdani(奥尔良大学) 网络物理系统（CPS）是配备嵌入式控制器和通信功能的物理系统。CPS正变得越来越普遍（例如安全关键系统，自主机器人，智能城市，智能建筑，智能汽车），从而增加...
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268269Human-human, human-machine communication: on the HuComTech multimodal corpus[人机交互：HuComTech多模式语料库]
Laszlo Hunyadi(德布勒森大学) 人与人、人与机通信：在湖康科技多模态语料库中
热度：62
Laszlo Hunyadi(德布勒森大学) 人与人、人与机通信：在湖康科技多模态语料库中
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270Geometry, topology, and liquid crystals: The materials applications[几何，拓扑和液晶：材料应用]
Shu Yang(宾夕法尼亚大学) “几何也许是科学中最基础的”。几何与点，线和圆的配置属性有关，而拓扑与空间，尺寸和变换有关。我们将讨论发现几何之美和力量的旅程，以及在各种规模的各种材...
热度：34
Shu Yang(宾夕法尼亚大学) “几何也许是科学中最基础的”。几何与点，线和圆的配置属性有关，而拓扑与空间，尺寸和变换有关。我们将讨论发现几何之美和力量的旅程，以及在各种规模的各种材...
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