境外开放课程——按学科专业列表
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Automatic Detection of Irony and Humour in Twitter[推特中反讽和幽默的自动检测]
   Francesco Barbieri(庞培法布拉大学) 反讽和幽默只是比喻语言的两种形式。在互联网等海量数据中识别幽默或讽刺性陈述的方法不仅从理论角度很重要，而且在社交网络或人机交互系统中也具有潜在的适用性...
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Big Data – Big opportunities – Big risks? And what about Europe?[大数据——大机遇——大风险？欧洲呢？]
   Richard Benjamins(数字电话) 在这次演讲中，Telefonica Digital的商业智能总监Richard Benjamins将从商机、风险和挑战的角度回顾大数据领域，特别是欧洲的商机、风险和挑战。
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Leading with Information Technology[以信息技术领先]
  Marshall Carter(纽约证券交易所集团) 马歇尔·卡特(Marshall Carter)通过一个关于企业转型的案例研究，带领麻省理工学院的一个班级，强调了他认为对工科学生和那些专注于商业服务的学生同样重要的技巧...
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Using the past to explain the present: interlinking current affairs with archives via the Semantic Web[用过去解释现在：通过语义网将时事与档案联系起来]
   Yves Raimond(英国广播公司) 英国广播公司有一个非常大的节目档案，涵盖了广泛的主题。该档案馆保存着BBC机构记忆的重要部分，是英国和世界其他地区文化史的重要组成部分。这些节目或其中的...
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Introduction to Computer Science and Programming in Python[计算机科学和Python编程入门]
  Prof. Samuel Madden ;Prof. Robert Morris ;Prof. Michael Stonebraker ;Dr. Carlo Curino(麻省理工学院) 本课程依靠来自数据库社区的初级读物向研究生介绍数据库系统的基础，重点是关系代数和数据模型、模式规范化、查询优化和事务等基础知识。它是为已经参加 6.033（...
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Learning multi-scale temporal dynamics with recurrent neural networks[用递归神经网络学习多尺度时间动力学]
  Graham Taylor(圭尔夫大学) 在过去三年中，研究循环神经网络 (RNN) 的活动呈爆炸式增长，这是一种前馈神经网络的泛化，可以将序列映射到序列。使用时间反向传播训练 RNN 可能很困难，并且直...
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On Big Data Learning for Small Data Problems[面向小数据问题的大数据学习研究]
   Yee Whye Teh(牛津大学) 机器学习的最新进展得益于可用数据的数量和多样性的爆炸性增长，以及处理数据所需的计算资源。这就引出了机器学习系统是否一定需要大量数据才能很好地解决任务的...
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Fast R-CNN[快速R-CNN]
   Ross B. Girshick(脸书公司) 本文提出了一种基于快速区域的卷积网络方法（Fast R CNN）用于对象检测。 Fast R CNN 建立在先前工作的基础上，使用深度卷积网络对对象提议进行有效分类。与之前...
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DNA matching as an example of Bayesian inference[DNA匹配作为贝叶斯推理的一个例子]
  Bert Kappen(内梅亨大学) 在本次演讲中，我将展示贝叶斯网络如何用于法医中的失踪人员识别。在大规模灾难中，快速准确地识别悲剧的受害者非常重要。但是，当可用信息有限且只有部分 DNA ...
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Zgostitveni algoritmi in zagotavljanje integritete digitalnih dokazov[比较算法与保证数字证据的完整性]
   Matej Kovačič(约瑟夫·斯特凡研究所) 取证数据的主要目标之一是如何确保捕获的数据保持其完整性（身份），从而在法庭上具有证明价值。 在讲座中，我们将首先了解我们如何复制数字取证数据或其分区...
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Detecting Errors in Numerical Linked Data using Cross-Checked Outlier Detection[用交叉检验离群点检测法检测数值链接数据中的错误]
   Daniel Fleischhacker(曼海姆大学) 用于识别数据中错误值的异常值检测通常应用于单个数据集，以搜索它们以查找意外行为的值。在这项工作中，我们提出了一种方法，该方法结合了两个独立的异常值检测...
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A Cross-Platform Benchmark Framework for Mobile Semantic Web Reasoning Engines[移动语义网推理引擎的跨平台基准框架]
   William Van Woensel(布鲁塞尔自由大学) 语义 Web 技术被用于各种领域，因为它们能够促进数据集成，并支持基于标准的表达性推理。直接在移动设备上部署语义 Web 推理过程具有许多优势，包括对连接丢失的...
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Linkify: Enhanced Reading Experience by Augmenting Text Using Linked Open Data[Linkify：通过使用链接的开放数据扩充文本来增强阅读体验]
   Ikuya Yamada(Studio Ousia公司) 我们在阅读报纸、杂志和网页等文本时经常会遇到不熟悉的实体名称（例如，人名或地理位置）。当它发生时，我们通常会执行一系列令人厌烦的操作：选择实体名称，将...
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DIVE into the Event-Based Browsing of Linked Historical Media[深入到基于事件的链接历史媒体浏览]
   Victor de Boer(荷兰声音与视觉研究所) DIVE 是一个链接数据数字文化遗产收藏浏览器。它的开发是为了提供对来自异类藏品的遗产物品的创新访问，使用历史事件和叙述作为搜索、浏览和展示单个和一组物品...
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Linked Biomedical Dataspace: Lessons Learned integrating Data for Drug Discovery[链接生物医学数据空间：整合药物发现数据的经验教训]
  Ali Hasnain(国立爱尔兰大学) 生物医学数据源的数量和异质性的增加促使研究人员采用关联数据 (LD) 技术来解决随之而来的集成挑战并加强信息发现。作为 EU GRANATUM 项目的一个组成部分，链接...
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