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→计算机应用::
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16Using R for Scalable Data Science: Single Machines to Hadoop Spa0rk Clusters[将R用于可扩展数据科学：单机到Hadoop Spark集群]
Hang Zhang(微软) 在本教程中，我们将演示如何在单机、SQL Server中的数据库和运行Spark的Hadoop集群上用R创建可扩展的端到端数据分析过程。我们将在公共GitHub存储库中提供实践练...
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Hang Zhang(微软) 在本教程中，我们将演示如何在单机、SQL Server中的数据库和运行Spark的Hadoop集群上用R创建可扩展的端到端数据分析过程。我们将在公共GitHub存储库中提供实践练...
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17Learning Deep Structured Models[学习深度结构化模型]
Liang-Chieh Chen(加州大学洛杉矶分校) 现实世界应用中的许多问题涉及预测几个统计相关的随机变量。马尔可夫随机场（MRF）是一个伟大的数学工具来编码这种依赖关系。本文的目标是将MRF与深度学习相结合...
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Liang-Chieh Chen(加州大学洛杉矶分校) 现实世界应用中的许多问题涉及预测几个统计相关的随机变量。马尔可夫随机场（MRF）是一个伟大的数学工具来编码这种依赖关系。本文的目标是将MRF与深度学习相结合...
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18The Seen and Unseen Factors Influencing Knowledge in AI Systems[人工智能系统中影响知识的看得见和看不见的因素]
Margaret Mitchell(谷歌、股份有限公司的研究) 人工智能系统中影响知识的看得见和看不见的因素
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Margaret Mitchell(谷歌、股份有限公司的研究) 人工智能系统中影响知识的看得见和看不见的因素
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19Discovering the Spatial Extent of Relative Attributes[发现相对属性的空间范围]
Fanyi Xiao(加州大学戴维斯分校) 我们提出了一种弱监督方法，该方法仅在给定成对有序图像的情况下发现相对属性的空间范围。与使用全局外观特征或依赖于关键点检测器的传统方法相比，我们的目标是...
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Fanyi Xiao(加州大学戴维斯分校) 我们提出了一种弱监督方法，该方法仅在给定成对有序图像的情况下发现相对属性的空间范围。与使用全局外观特征或依赖于关键点检测器的传统方法相比，我们的目标是...
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20Discovering the Spatial Extent of Relative Attributes[发现相对属性的空间范围]
Fanyi Xiao(加州大学戴维斯分校) 我们提出了一种弱监督方法，该方法仅在给定成对有序图像的情况下发现相对属性的空间范围。与使用全局外观特征或依赖于关键点检测器的传统方法相比，我们的目标是...
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Fanyi Xiao(加州大学戴维斯分校) 我们提出了一种弱监督方法，该方法仅在给定成对有序图像的情况下发现相对属性的空间范围。与使用全局外观特征或依赖于关键点检测器的传统方法相比，我们的目标是...
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21Neural Embeddings of Graphs in Hyperbolic Space[图在双曲空间中的神经嵌入]
Ben Chamberlain(伦敦帝国理工学院) 神经嵌入在自然语言处理（NLP）中已经取得了巨大的成功。它们提供了封装单词相似性的紧凑表示，并在一系列语言任务中获得了最先进的性能。神经嵌入的成功促使人...
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Ben Chamberlain(伦敦帝国理工学院) 神经嵌入在自然语言处理（NLP）中已经取得了巨大的成功。它们提供了封装单词相似性的紧凑表示，并在一系列语言任务中获得了最先进的性能。神经嵌入的成功促使人...
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22A Large-Scale Study of MySpace: Observations and Implications for Online Social Networks[MySpace的大规模研究：对在线社交网络的观察和启示]
James Caverlee(德州农工大学) MySpace的大规模研究：对在线社交网络的观察和启示
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James Caverlee(德州农工大学) MySpace的大规模研究：对在线社交网络的观察和启示
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23Generative Adversarial Network Applications for PHM[PHM的生成对抗性网络应用]
Michael Giering(联合技术研究中心) PHM的生成对抗性网络应用
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Michael Giering(联合技术研究中心) PHM的生成对抗性网络应用
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24Event Detection[事件检测]
Daniel B. Neill;Weng-Keen Wong(卡内基梅隆大学；俄勒冈州立大学) 监测、科学发现和数据清理中的一项常见任务是监测常规收集的异常事件数据。使用公认的技术，如Box-Jenkins模型、回归和统计质量控制方法，可以有效地检测单变量...
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Daniel B. Neill;Weng-Keen Wong(卡内基梅隆大学；俄勒冈州立大学) 监测、科学发现和数据清理中的一项常见任务是监测常规收集的异常事件数据。使用公认的技术，如Box-Jenkins模型、回归和统计质量控制方法，可以有效地检测单变量...
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25Optimal Reserve Price for Online Ads Trading Based on Inventory Identification[基于库存识别的网络广告交易最优底价]
Kuang-Chih Lee(雅虎股份有限公司) 在线广告交易平台在连接出版商和广告商方面发挥着至关重要的作用，并在便利我们的生活方面产生了巨大的价值。它已经演变成一个越来越复杂的结构。在本文中，我们...
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Kuang-Chih Lee(雅虎股份有限公司) 在线广告交易平台在连接出版商和广告商方面发挥着至关重要的作用，并在便利我们的生活方面产生了巨大的价值。它已经演变成一个越来越复杂的结构。在本文中，我们...
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26Analyzing Evolving Stories in News Articles[分析新闻文章中不断演变的故事]
Roberto Camacho Barranco(德克萨斯大学埃尔帕索分校) 分析新闻文章中不断演变的故事
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Roberto Camacho Barranco(德克萨斯大学埃尔帕索分校) 分析新闻文章中不断演变的故事
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27Deep multi-view representation learning of brain responses to natural stimuli[大脑对自然刺激反应的深度多视角表征学习]
Leila Wehbe(海伦·威尔斯神经科学研究所，加州大学伯克利分校) 大脑对自然刺激反应的深度多视角表征学习
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Leila Wehbe(海伦·威尔斯神经科学研究所，加州大学伯克利分校) 大脑对自然刺激反应的深度多视角表征学习
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28Mining Online Networks and Communities[挖掘在线网络和社区]
Jure Leskovec(斯坦福大学) 互联网和网络从根本上改变了我们的日常生活方式，也拓宽了计算机科学的范围。如今，网络是一个捕捉人类脉搏的“传感器”，使我们能够观察到曾经基本上看不见的现...
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Jure Leskovec(斯坦福大学) 互联网和网络从根本上改变了我们的日常生活方式，也拓宽了计算机科学的范围。如今，网络是一个捕捉人类脉搏的“传感器”，使我们能够观察到曾经基本上看不见的现...
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29Show, Attend and Tell: Neural Image Caption Generation with Visual Attention[显示、出席和讲述：具有视觉注意力的神经图像标题生成]
Kelvin Xu(蒙特利尔大学) 受机器翻译和对象检测领域最近工作的启发，我们介绍了一种基于注意力的模型，该模型可以自动学习描述图像的内容。我们描述了如何使用标准反向传播技术以确定性的...
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Kelvin Xu(蒙特利尔大学) 受机器翻译和对象检测领域最近工作的启发，我们介绍了一种基于注意力的模型，该模型可以自动学习描述图像的内容。我们描述了如何使用标准反向传播技术以确定性的...
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30The Co-Evolution Model for Social Network Evolving and Opinion Migration[社会网络进化与意见迁移的协同进化模型]
Yupeng Gu(加州大学洛杉矶分校) 几乎所有现实世界的社交网络都是动态的，并随着时间的推移而演变，其中新的链接可能形成，旧的链接可能会消失，这在很大程度上取决于社交参与者（即网络中的节点...
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Yupeng Gu(加州大学洛杉矶分校) 几乎所有现实世界的社交网络都是动态的，并随着时间的推移而演变，其中新的链接可能形成，旧的链接可能会消失，这在很大程度上取决于社交参与者（即网络中的节点...
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