图 书 馆境外开放课程——按学科专业列表
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121Learning First-Order Definite Theories via Object-Based Queries[通过基于对象的查询学习一阶定理论]
Joseph Selman(俄勒冈州立大学) 我们通过查询研究了一阶确定理论的精确学习问题，目的是让人们更有效地将一阶概念教授给计算机。先前的工作表明，可以使用多项式数的隶属度和等价查询来学习一阶...
热度：48
Joseph Selman(俄勒冈州立大学) 我们通过查询研究了一阶确定理论的精确学习问题，目的是让人们更有效地将一阶概念教授给计算机。先前的工作表明，可以使用多项式数的隶属度和等价查询来学习一阶...
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122Statistical Relational Learning with Formal Ontologies[基于形式本体的统计关系学习]
Achim Rettinger(卡尔斯鲁厄理工学院) 我们提出了一种学习方法，通过将本体作为一种语义丰富且完全正式的先验知识表示，将形式知识整合到统计推断中。通过在潜在多关系图形模型中实施描述逻辑可满足性...
热度：50
Achim Rettinger(卡尔斯鲁厄理工学院) 我们提出了一种学习方法，通过将本体作为一种语义丰富且完全正式的先验知识表示，将形式知识整合到统计推断中。通过在潜在多关系图形模型中实施描述逻辑可满足性...
热度：50
123The Sensitivity of Latent Dirichlet Allocation for Information Retrieval[信息检索中潜在dirichlet分配的敏感性]
Laurence A. F. Park(墨尔本大学) 已经表明，当以适当的形式使用时，使用主题模型进行信息检索可以提高精度。 Latent Dirichlet Allocation（LDA）是一个生成主题模型，它允许我们使用Dirichlet先...
热度：56
Laurence A. F. Park(墨尔本大学) 已经表明，当以适当的形式使用时，使用主题模型进行信息检索可以提高精度。 Latent Dirichlet Allocation（LDA）是一个生成主题模型，它允许我们使用Dirichlet先...
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124Characterizing Semantic Relatedness of Search Query Terms[表征搜索查询术语的语义相关性]
Dominik Benz(卡塞尔大学) 在搜索引擎查询日志中挖掘语义信息对于优化搜索引擎和引导语义Web应用程序都具有巨大潜力。最近，用户与搜索引擎的交互（更具体的点击日志信息）被视为通过查询...
热度：112
Dominik Benz(卡塞尔大学) 在搜索引擎查询日志中挖掘语义信息对于优化搜索引擎和引导语义Web应用程序都具有巨大潜力。最近，用户与搜索引擎的交互（更具体的点击日志信息）被视为通过查询...
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125Topic Significance Ranking of LDA Generative Models[生成LDA主题模型对主题意义排名]
Loulwah AlSumait(科威特大学) 像Latent Dirichlet Allocation（LDA）这样的主题模型最近被用于自动生成文本语料库主题，并在这些主题中细分语料库单词。但是，并非所有估计的主题都具有同等重...
热度：116
Loulwah AlSumait(科威特大学) 像Latent Dirichlet Allocation（LDA）这样的主题模型最近被用于自动生成文本语料库主题，并在这些主题中细分语料库单词。但是，并非所有估计的主题都具有同等重...
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126Large-Scale Clustering through Functional Embedding[通过功能嵌入进行大规模聚类]
Mathew L. Miller, Frederic Ratle, Jason Weston(洛桑大学) 我们提出了一个用于大规模数据集群的新框架。主要思想是修改功能降维技术，使用随机梯度下降直接优化离散标签。与光谱聚类等方法相比，我们的方法解决了单个优化...
热度：72
Mathew L. Miller, Frederic Ratle, Jason Weston(洛桑大学) 我们提出了一个用于大规模数据集群的新框架。主要思想是修改功能降维技术，使用随机梯度下降直接优化离散标签。与光谱聚类等方法相比，我们的方法解决了单个优化...
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127Web Spam Challenge 2007 Track II - Secure Computing Corporation Research[2007年网络垃圾邮件挑战第二轨道——安全计算公司研究]
Sven Krasser(安全计算公司) 为了区分垃圾邮件Web主机/页面与正常垃圾邮件，为Web垃圾邮件挑战跟踪II提供了基于文本和基于链接的数据。给定一小部分标记节点（约10％）在Web链接图中，挑战是...
热度：46
Sven Krasser(安全计算公司) 为了区分垃圾邮件Web主机/页面与正常垃圾邮件，为Web垃圾邮件挑战跟踪II提供了基于文本和基于链接的数据。给定一小部分标记节点（约10％）在Web链接图中，挑战是...
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128Beyond the line of sight: labeling the underlying surfaces[超越视线：标记下面的表面]
Silvio Savarese, Ruiqi Guo, Aude Oliva(麻省理工学院) 场景理解需要推理我们可以看到的内容和被遮挡的内容。我们提供了一种简单而通用的方法来推断遮挡背景区域的标签。我们的方法包括对转移的训练区域中可见周围背景...
热度：31
Silvio Savarese, Ruiqi Guo, Aude Oliva(麻省理工学院) 场景理解需要推理我们可以看到的内容和被遮挡的内容。我们提供了一种简单而通用的方法来推断遮挡背景区域的标签。我们的方法包括对转移的训练区域中可见周围背景...
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129“Clustering by Composition” for Unsupervised Discovery of Image Categories[“按构图聚类”用于无监督发现图像类别]
Tinne Tuytelaars, Alon Faktor, Serge J. Belongie(魏茨曼科学研究所) 我们将一个好的图像聚类定义为一个图像可以很容易地组合（如拼图），使用彼此的碎片，而很难从聚类外的图像组成。片段越大，统计上越显着，图像之间的亲和力越强...
热度：51
Tinne Tuytelaars, Alon Faktor, Serge J. Belongie(魏茨曼科学研究所) 我们将一个好的图像聚类定义为一个图像可以很容易地组合（如拼图），使用彼此的碎片，而很难从聚类外的图像组成。片段越大，统计上越显着，图像之间的亲和力越强...
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130Examining Higher Order Transformations for Scale-free Small World Graphs[无规模小世界图的高阶变换检验]
Uwe Quasthoff(莱比锡大学) 无规模小世界网络的程度分布遵循幂律。对于随机图生成器，其指数受构造机制的约束，而在现实世界数据中，可以观察到不同的斜率。然而，单独的度分布并未揭示这些...
热度：35
Uwe Quasthoff(莱比锡大学) 无规模小世界网络的程度分布遵循幂律。对于随机图生成器，其指数受构造机制的约束，而在现实世界数据中，可以观察到不同的斜率。然而，单独的度分布并未揭示这些...
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131A Social Network Approach to Unsupervised Induction of Syntactic Clusters for Bengali[孟加拉语单词聚类无监督引导进行归纳的社会网络方法]
Monojit Choudhury(微软公司) 在本文中，我们描述了从原始文本语料库中完全无监督地引导孟加拉语单词的部分语音标签的实验。为此，我们构建了5000个最频繁的孟加拉语单词网络，其中节点是类型...
热度：73
Monojit Choudhury(微软公司) 在本文中，我们描述了从原始文本语料库中完全无监督地引导孟加拉语单词的部分语音标签的实验。为此，我们构建了5000个最频繁的孟加拉语单词网络，其中节点是类型...
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132Practical PostgreSQL[实用PostgreSQL]
Simon Riggs(无) 了解什么是PostgreSQL高级开源数据库，及其在欧洲科学和工业中的运用，并讨论事物如何随时间变化。演讲包括了解大数据对各种用例的各种要求以及我们当前如何应对...
热度：58
Simon Riggs(无) 了解什么是PostgreSQL高级开源数据库，及其在欧洲科学和工业中的运用，并讨论事物如何随时间变化。演讲包括了解大数据对各种用例的各种要求以及我们当前如何应对...
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133Big data: a new world of opportunities for software services[大数据：软件服务的新机遇]
Julie Marguerite(法国泰利斯公司) 本演讲介绍了欧洲技术平台NESSI对大数据的看法。大数据是一个重要的创新驱动因素，随着新的社会行为，社会变革以及软件系统在所有经领域的传播，可用数据将爆炸...
热度：31
Julie Marguerite(法国泰利斯公司) 本演讲介绍了欧洲技术平台NESSI对大数据的看法。大数据是一个重要的创新驱动因素，随着新的社会行为，社会变革以及软件系统在所有经领域的传播，可用数据将爆炸...
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134Combining Discriminative and Generative Methods for 3D Deformable Surface and Articulated Pose Reconstruction[结合3D表面和关节姿态重建的判别和生成方法]
Mathieu Salzmann(澳大利亚ICT卓越研究中心) 历史上，非刚性形状恢复和铰接式估计已经演变为单独的领域。最近的非刚性形状恢复方法着重于改进算法公式，但仅考虑了从点到点对应的重建的情况。相比之下，许多...
热度：37
Mathieu Salzmann(澳大利亚ICT卓越研究中心) 历史上，非刚性形状恢复和铰接式估计已经演变为单独的领域。最近的非刚性形状恢复方法着重于改进算法公式，但仅考虑了从点到点对应的重建的情况。相比之下，许多...
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135Object-Graphs for Context-Aware Category Discovery[用于上下文感知类别发现的对象图]
Yong Jae Lee(德克萨斯大学) 如何了解某些类别有助于我们在未标记的图像中揭示新的类别？无监督的视觉类别发现对于在没有人工监督的情况下挖掘重复对象是有用的，但是现有方法假定先前信息并...
热度：23
Yong Jae Lee(德克萨斯大学) 如何了解某些类别有助于我们在未标记的图像中揭示新的类别？无监督的视觉类别发现对于在没有人工监督的情况下挖掘重复对象是有用的，但是现有方法假定先前信息并...
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