图 书 馆境外开放课程——按学科专业列表
开放课程→工程与技术科学→计算机科学技术→计算机工程::
571
572
573
574
575
576
577
578
579
580
581
582
583
584
585
571Lecture 22: Advanced Topics[讲座22：高级主题]
Leiserson Charles E(麻省理工学院) 我们只剩下四节课了，德玛恩教授和我决定做的是就一些高级主题进行两系列讲座。所以，今天星期三我们将讨论并行算法，即多个处理器处理问题的算法。现在这是一个...
热度：32
Leiserson Charles E(麻省理工学院) 我们只剩下四节课了，德玛恩教授和我决定做的是就一些高级主题进行两系列讲座。所以，今天星期三我们将讨论并行算法，即多个处理器处理问题的算法。现在这是一个...
热度：32
572Lecture 15: Dynamic Programming, Longest Common Subsequence[讲座15：动态规划，最长公共子序列]
Leiserson Charles E(麻省理工学院) 所以，今天的主题是动态编程。以这个术语命名的程序设计一词并不指计算机程序设计。好的，编程是一个古老的词，它意味着任何完成某件事情的表格方法。所以，你会...
热度：38
Leiserson Charles E(麻省理工学院) 所以，今天的主题是动态编程。以这个术语命名的程序设计一词并不指计算机程序设计。好的，编程是一个古老的词，它意味着任何完成某件事情的表格方法。所以，你会...
热度：38
573574575LarKC Software Developement Environment (GForge)[LarKC软件发展环境(GForge) ]
Alexey Cheptsov(斯图加特高性能计算中心)
热度：27
Alexey Cheptsov(斯图加特高性能计算中心)
热度：27
576Semantic Web: Next Generation Web Services and Knowledge Management[语义网：下一代网络服务和知识管理]
Peter Haase(metaphacts股份有限公司)
热度：40
Peter Haase(metaphacts股份有限公司)
热度：40
577TIARA: A Visual Exploratory Text Analytic System[头饰：视觉探索性的文本分析系统]
Furu Wei(IBM公司) 在本文中，我们提出了一个新的探索性视觉分析系统，称为TIARA（文本洞察通过自动响应分析），它结合了文本分析和交互式可视化，以帮助用户探索和分析大量的文本...
热度：88
Furu Wei(IBM公司) 在本文中，我们提出了一个新的探索性视觉分析系统，称为TIARA（文本洞察通过自动响应分析），它结合了文本分析和交互式可视化，以帮助用户探索和分析大量的文本...
热度：88
578The community-search problem and how to plan a successful cocktail party[社区搜索问题以及如何策划一个成功的鸡尾酒会]
Mauro Sozio(马克斯普朗克研究所) 图形挖掘的许多研究都致力于社区的发现。大部分工作都集中在只需要参考输入图就可以发现社区的场景中。然而，对于许多有趣的应用程序来说，我们有兴趣找到由一组...
热度：120
Mauro Sozio(马克斯普朗克研究所) 图形挖掘的许多研究都致力于社区的发现。大部分工作都集中在只需要参考输入图就可以发现社区的场景中。然而，对于许多有趣的应用程序来说，我们有兴趣找到由一组...
热度：120
579Connecting the Dots Between News Articles[连接新闻文章之间的点]
Dafna Shahaf(卡内基梅隆大学) 从大数据集中提取有用知识的过程已成为当今社会最紧迫的问题之一。这个问题涉及到整个行业，从科学家到情报分析师和网络用户，所有这些人都在不断努力跟上每天发...
热度：36
Dafna Shahaf(卡内基梅隆大学) 从大数据集中提取有用知识的过程已成为当今社会最紧迫的问题之一。这个问题涉及到整个行业，从科学家到情报分析师和网络用户，所有这些人都在不断努力跟上每天发...
热度：36
580Redefining Class Definitions using Constraint-Based Clustering: An Application to Remote Sensing of the Earth's Surface[使用基于约束的聚类重新定义类定义：一个应用于地球表面遥感的程序]
Preston Dan R(塔夫茨大学) 在构建任何现实世界的监督分类任务时，有两个方面是至关重要的：一组类的区别可能对领域专家有用，另一组分类实际上可以通过数据来区分。通常，一组标签是用一些...
热度：49
Preston Dan R(塔夫茨大学) 在构建任何现实世界的监督分类任务时，有两个方面是至关重要的：一组类的区别可能对领域专家有用，另一组分类实际上可以通过数据来区分。通常，一组标签是用一些...
热度：49
581Time Series Shapelets: A New Primitive for Data Mining[时间序列小单元：数据挖掘的新开始]
Lexiang Ye(加利福尼亚大学) 在过去的十年里，时间序列的分类一直吸引着人们的极大兴趣。最近的经验证明，对于大多数时间序列问题，简单的最近邻算法是很难克服的。尽管这可能被认为是好消息...
热度：131
Lexiang Ye(加利福尼亚大学) 在过去的十年里，时间序列的分类一直吸引着人们的极大兴趣。最近的经验证明，对于大多数时间序列问题，简单的最近邻算法是很难克服的。尽管这可能被认为是好消息...
热度：131
582Effective Multi-Label Active Learning for Text Classification[文本分类中的有效多标签主动学习]
Bishan Yang(北京大学) 标记文本数据非常耗时，但对于自动文本分类非常重要。尤其是，当培训多标签文本分类器需要大量数据时，为每个文档手动创建多个标签可能变得不切实际。为了尽可能...
热度：121
Bishan Yang(北京大学) 标记文本数据非常耗时，但对于自动文本分类非常重要。尤其是，当培训多标签文本分类器需要大量数据时，为每个文档手动创建多个标签可能变得不切实际。为了尽可能...
热度：121
583Towards Combining Web Classification and Web Information Extraction: A Case Study[将网络分类与网络信息抽取相结合：一个案例研究]
Ping Luo(中国科学院) Web内容分析通常有两个连续和独立的步骤：Web分类以识别目标网页，Web信息提取以提取目标网页中包含的元数据。这种分离策略非常无效，因为Web分类中的错误将传播...
热度：31
Ping Luo(中国科学院) Web内容分析通常有两个连续和独立的步骤：Web分类以识别目标网页，Web信息提取以提取目标网页中包含的元数据。这种分离策略非常无效，因为Web分类中的错误将传播...
热度：31
584Characteristic Relational Patterns[特征的关系模式]
Arne Koopman(荷兰乌得勒支大学) 关系数据挖掘的研究有两个主要方向：寻找关系数据库的全局模型和在数据库中发现局部关系模式。虽然关系模式详细地显示了属性值是如何共存的，但是它们的大量数据...
热度：43
Arne Koopman(荷兰乌得勒支大学) 关系数据挖掘的研究有两个主要方向：寻找关系数据库的全局模型和在数据库中发现局部关系模式。虽然关系模式详细地显示了属性值是如何共存的，但是它们的大量数据...
热度：43
585Integrating Linked Metadata Repositories into the Web of Data[将元数据链接库集成到数据网络中]
Gofran Shukair(爱尔兰国立大学) 数据交换所处环境的异质性在整个欧洲的数字公共服务执行过程中造成了许多挑战。在成员国之间交换信息的含义和格式上缺乏一致性和指导是主要的障碍。语义互操作性...
热度：51
Gofran Shukair(爱尔兰国立大学) 数据交换所处环境的异质性在整个欧洲的数字公共服务执行过程中造成了许多挑战。在成员国之间交换信息的含义和格式上缺乏一致性和指导是主要的障碍。语义互操作性...
热度：51