境外开放课程——按学科专业列表
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Time Varying Graphical Models: Reverse Engineering and Analyzing Rewiring Networks[时变图形模型:逆向工程和分析重布线网络]
  Eric P. Xing(卡内基梅隆大学) 动态系统（例如社交社区或活细胞）中的实体之间的关系信息的合理表示是随着时间的推移在拓扑上重新布线和语义演变的随机网络。尽管有关静态或时间不变网络建模的...
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Challenges in Developing Collaborative Workspaces for Solving Complex Problems[开发协同工作空间解决复杂问题的挑战]
  Terrence Fernando(萨尔福大学) 本次演讲主要关注为航空航天，汽车，建筑和城市规划等领域创建协作工作空间的工业，人力和技术挑战。它最初以设计飞机的复杂性为例，说明了团队的分布式特性，在...
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Learning with Millions of Examples and Dimensions - Competition proposal[学习数以百万计的例子和维度 - 竞赛意图]
  Sören Sonnenburg(弗劳恩霍夫智能分析与信息系统研究所) 多年来，已经在机器学习中提出了许多不同的分类方法。然而，目前很难判断哪种方法在训练时间和记忆要求以及分类性能方面最有效，这是实际相关的标准。对此困难的...
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Free Energy and Relative Entropy Dualities: Connections to Path Integral Control and Applications to Robotics[自由能和相对熵对偶：路径积分控制的连接和机器人学的应用]
  Evangelos Theodorou(南加利福尼亚大学) 虽然最佳控制和强化学习是学习和控制应用的基本框架，但迄今为止，它们在人形和仿生机器人的复杂性的高维控制系统中的应用基本上是不可能的。关键问题之一是基于...
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Generalizations of the Theory of Linearly Solvable MDPs[线性可解MDPs理论的推广]
  Krishnamurthy Dvijotham(华盛顿大学) 我们提出了线性可解的最优控制理论的各种概括。一个概括是游戏理论和风险敏感设置的扩展，这需要用Renyi分歧取代KL成本。另一个扩展是有效的策略梯度算法的推导...
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Stochastic Control as a Non-Equilibrium Statistical Physics: Gauge Invariant Bellman Equation
  Vladimir Chernyak(韦恩州立大学) 在随机控制（SC）中，最小化平均成本，包括控制成本（努力量），空间成本（人们想要系统）和目标成本（人们希望系统完成的成本） ），为系统服从强制和受控的Lan...
热度：63

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1.151 Probability and Statistics in Engineering[工程概率与统计学]
  Prof. Daniele Veneziano(麻省理工学院) 本课程涵盖工程应用中不确定性和风险的定量分析。包括概率基础、随机过程、统计和决策分析，以及随机变量和向量、不确定性传播、条件分布和二阶矩分析。介绍了系...
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Lecture 24: Principles of Good Software Engineering for Managing Large Amounts of Data[讲座24：用于管理大量数据的良好软件工程原则]
  Mehran Sahami(斯坦福大学) 所以在我们开始之前，先做几个简短的通知。一个是有一份讲义，这是本周的分区讲义。本周的主题之一就是“大”。从某种意义上说，编写更大的程序、更大的数据结构...
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Operator Induced Multi-Task Gaussian Processes for Solving Differential Equations[操作员引用多任务高斯过程去求解微分方程]
  Arman Melkumyan(悉尼大学) 常微分方程和偏微分方程在科学和工程的不同分支中被广泛地用于模拟各种各样的现象，如扩散、稳定性、波传播、人口增长和化学反应，仅举几个例子。对于大多数实际...
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Graphical Models via Generalized Linear Models[基于广义线性模型的图形化模型]
  Eunho Yang(德克萨斯大学) 无向图形模型或马尔可夫网络，如高斯图形模型和伊辛模型，在各种应用中都很受欢迎。然而，在许多情况下，数据可能不会遵循这些模型假定的高斯或二项式分布。我们...
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A Unifying Perspective of Parametric Policy Search Methods for Markov Decision Processes[马尔可夫决策过程中的一个参数策略搜索方法的统一视角]
  Thomas Furmston(伦敦大学学院) 参数策略搜索算法是马尔可夫决策过程优化的一种选择方法，期望最大化和自然梯度上升被认为是该领域的最新技术。本文通过证明这两种算法在参数空间中的步进方向与...
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Bayesian nonparametric models for bipartite graphs[二分图的贝叶斯非参数模型]
  François Caron(INRIA研究机构) 本文提出了一种新的随机二部图的贝叶斯非参数模型。该模型基于完全随机测度理论，能够处理可能无穷多的节点。我们证明该模型具有吸引人的特性，特别是它可能表现...
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Classification Calibration Dimension for General Multiclass Losses[一般多类损失的分类标准尺寸]
  Harish Guruprasad(印度科学研究所) 我们研究了由一般损失矩阵定义的一般多类分类问题的替代损失函数的一致性。我们扩展了分类校准的概念，研究了二进制和多类0-1分类问题（以及某些其他特定的学习...
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Randomization Methods in Data Mining[数据挖掘中的随机化方法]
  Heikki Mannila(赫尔辛基大学) 数据挖掘研究为大型和复杂数据集的各种分析任务开发了许多算法。然而，评估数据挖掘结果的重要性却很少受到关注。分析方法很少可用，因此必须使用计算密集型方法...
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A novel aproach to visualizing and navigation ontologies[一个可视化和本体导航的新方法]
  Enrico Motta(英国开放大学) 文献中的观察研究强调了用户对现有本体工程工具提供的本体可视化和探索支持的满意度较低。这些问题对于非专家用户来说尤其有问题，他们依靠有效的工具支持从表示...
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