境外开放课程——按学科专业列表
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Compliance of crowd-oriented educational systems with new EU regulations[符合新的欧盟法规的面向人群的教育系统]
  Katerina Zdravkova(斯科普里圣西里尔和美多迪乌斯大学) 面向人群的教育系统符合新的欧盟法规
热度：45

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Human rights in digital era[数字时代的人权]
  Verica Trstenjak(乔治华盛顿大学) 这堂课涉及数字时代的人权法律问题。根据对欧盟法院判例法的分析，对数字时代的影响显而易见，尤其是通过强调数据保护和隐私权。我们是否有“被遗忘的权利”，是...
热度：50

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Knowledge Graphs & Natural Language in Finance[金融学中的知识图与自然语言]
   Anju Kambadur(彭博公司) 金融决策涉及发现和总结相关信息、产生交易想法、寻找流动性和交易对手、进行事后分析以及发布报告。在彭博社，我们利用机器学习、知识图表和语言技术的最新发展...
热度：23

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Commonsense Intelligence: Cracking the Longstanding Challenge in AI[常识智能：破解人工智能的长期挑战]
  Yejin Choi(华盛顿大学) 尽管在深度学习方面取得了相当大的进步，人工智能仍然是狭隘而脆弱的。一个根本的限制是它缺乏常识：对日常情况和事件的直觉推理，这反过来又需要对物理和社会世...
热度：22

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The web of data: how are we doing so far?[数据网络：到目前为止我们做得怎么样？]
   Elena Simperl(伦敦国王学院) 纵观其历史，网络塑造了我们对数据的理解和互动。在人工智能时代，这主要是它通过无数相互关联的应用程序和用户社区帮助创建、发现、组织和利用的数据。这些数据...
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NLP Text and Speech Datasets for Low Resourced Languages in East Africa[东非资源匮乏语言的NLP文本和语音数据集]
   Andrew Katumba(马凯雷雷大学) 东非资源匮乏语言的NLP文本和语音数据集
热度：23

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User needs for a mobility app to support living in rural areas[用户需要移动应用程序来支持农村地区的生活]
   Vera Spitzer(柯布伦兹兰道大学) 用户需要移动应用程序来支持农村地区的生活
热度：28

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14th International Technology Transfer Conference - Round Table[第14届国际技术转让大会-圆桌会议]
  () 第14届国际技术转让大会-圆桌会议
热度：23

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Data Science or Process Science?[数据科学还是过程科学?]
   Ralf Klischewski(德国东柏林大学和德国国际大学) 数据科学还是过程科学?
热度：32

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International Rankings in E-GOV Strategy formulation: Appraisal of their use and relevance[电子政务战略制定的国际排名:评估其使用和相关性]
   Wagner Araujo(联合国) 电子政务战略制定的国际排名:评估其使用和相关性
热度：34

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Lawyers and Smart Technologies: experiences of apps development in justice environment[律师与智能技术：司法环境下应用程序开发的经验]
   Giampiero Lupo(法律信息学和司法系统研究所) 律师与智能技术：司法环境下应用程序开发的经验
热度：38

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A Translation Service for Open Data Portals[面向开放数据门户的翻译服务]
   Sebastian Urbanek(魏森鲍姆网络社会研究所) 面向开放数据门户的翻译服务
热度：34

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researching Digital Society: Using data-mining to Identify Relevant Themes From an Open Access Journal[研究数字社会：使用数据挖掘从开放存取期刊中识别相关主题]
   Nina Rizun(哥但斯克工业大学) 研究数字社会：使用数据挖掘从开放存取期刊中识别相关主题
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Multitask Learning using Task Clustering with Applications to Predictive Modeling and GWAS of Plant Varieties[使用任务聚类进行多任务学习，并应用于植物品种的预测建模和GWAS]
   Ming Yu(IBM Thomas J. Watson 研究中心) 在多个输入和多个输出变量或任务之间推断预测图在数据科学中有无数的应用。多任务学习尝试同时学习到多个输出任务的映射，并在它们之间共享信息。我们为稀疏线性...
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Personalized Purchase Prediction of Market Baskets with Wasserstein-Based Sequence Matching[基于Wasserstein的序列匹配的市场篮筐个性化购买预测]
  Mathias Kraus(苏黎世联邦理工学院) 营销中的个性化旨在通过为个人量身定制服务来改善客户的购物体验。为了实现这一目标，企业必须能够对下一次购买进行个性化预测。也就是说，必须预测将构成下一次...
热度：62