境外开放课程——按学科专业列表
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On a Connection between Importance Sampling and the Likelihood Ratio Policy Gradient[重要抽样与似然比策略梯度之间的联系]
  Jie Tang(加州大学伯克利分校) 似然比策略梯度法是目前最成功的强化学习算法之一,尤其是物理系统的强化学习。我们描述了如何从重要性抽样的角度推导似然比策略梯度。这一推导强调了似然比方法...
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The Limsi RT-06 Lecture Transcription System[Limsi RT-06讲座转录系统]
  Lori Lamel(国家科学研究中心)
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Text Mining and Link Analysis for Web and Semantic Web[网络和语义网的文本挖掘与链接分析]
  Blaž Fortuna;Dunja Mladenić;Marko Grobelnik(约瑟夫·斯特凡学院) Web数据的文本挖掘和链接分析教程将重点介绍分析Web数据时的两种主要分析方法:用于分析Web文档及其链接的文本挖掘和链接分析。首先,本教程将介绍处理文本和网...
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Visualizing ontologies: a case study[可视化本体:一个案例研究]
  John Howse(布莱顿大学) 引入概念图是为了以一种比符号符号符号更容易被开发人员和其他利益相关者访问的方式精确地指定本体。本文以概念图为例对语义传感器网络(SSN)本体进行可视化描...
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Linking Data Across Universities: an integrated video lectures dataset[大学间的数据链接:综合视频讲座数据集]
  Miriam Fernández(英国开放大学) 本文介绍了我们的工作和经验,通过使用链接的数据原理和技术,将跨大学的教育信息链接起来。更具体地说,本文主要是对27个不同的教育机构制作的视频讲座信息进行...
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Lifecycle-Support in Architectures for Ontology-Based Information Systems[生命周期架构基于本体信息系统的支持]
  Thanh Tran(卡尔斯鲁厄大学) 基于本体的应用程序在公共和企业语义Web中扮演着越来越重要的角色。尽管目前存在一系列支持特定本体工程和管理活动的工具和技术,但用于构建基于本体的应用程序...
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Exact Acceleration of Linear Object Detectors[线性目标探测器的精确加速度]
  Stefan Carlsson;Antonio Torralba;Charles Dubout(IDIAP研究所) 我们描述了一种通用而精确的方法来大大加快线性物体检测系统以滑动、多尺度窗口方式运行,例如基于零件模型的单个零件检测器。其中许多系统的主要瓶颈是要处理的...
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Matching Point Sets with respect to the Earth Mover’s Distance[相对于地球移动者距离的匹配点集]
  Sergio Cabello(国际货币基金组织) 形状匹配是计算机视觉中的一个基本问题:给定两个形状A和B,根据形状之间的距离测量,人们想确定A与B的相似程度。为了独立于转换(如翻译和/或旋转)来测量A和B...
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Finding Acoustic Regularities in Speech: From Words to Segments[语音中的声学规律:从词到段]
  Jim Glass(麻省理工学院) 自动语音识别器的开发通常是一个高度监督的过程,涉及到语音目录、词汇、声学和语言模型的规范,以及带注释的训练语料库。虽然一些模型参数可以通过自适应来修改...
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Computer Science and Human-Computer Interaction[计算机科学与人机交互 ]
  Robert Jacob(塔夫茨大学) 本课程旨在为新来者在HCI领域提供足够的背景,使他们的会议体验更有意义。它提供了一个框架来理解各种主题是如何与研究和实践相关的。这是一个尝试性的介绍,并...
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The path taken for k-path[为K路径采取的路径]
  Andreas Björklund(隆德大学) 我们给出了k路径问题的参数化结果的历史描述:给定一个图g和一个正整数k,是否存在一个长度为g的简单路径k。多年来,使用了几种巧妙的方法,稳步减少了运行时间...
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Real-time Population of Knowledge Bases: Opportunities and Challenges[知识基础的实时人口:机遇与挑战]
  Ndapandula Nakashole(马克斯普朗克研究所) 动态内容是Web中经常访问的一部分。然而,大多数信息提取方法都是面向批处理的,因此不能有效地收集快速变化的数据。本文提出了一种实时提取数据的模型。我们的...
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Improved Regret Guarantees for Online Smooth Convex Optimization with Bandit Feedback[改进的后悔保证与强盗反馈在线平滑凸优化]
  Ankan Saha(芝加哥大学) Kleinberg(2004)和Flaxman等人发起了Bandit设置中的在线凸优化研究。(2005)。这样的设置模拟了一个决策者,在面对对手选择的凸损失函数时必须做出决策。此外...
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Engineering CEE 20. Lecture 2. Introduction to MATLAB. Part II[土木工程20讲座2 MATLAB入门,第二部分]
  Jasper Vrugt(加州大学尔湾分校) UCI CIvil & Environmental Engineering 20 Engineering Problem Solving (Spring 2013)Lec 02. Engineering Problem Solving -- Introduction to MATLAB --...
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