境外开放课程——按学科专业列表
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Introduction to Planning Domain Modeling in RDDL[RDDL中规划领域建模简介]
   Scott Sanner(澳大利亚信息通信技术研究中心) RDDL是关系动态影响图语言，这是ICAPS 2011国际概率规划竞赛中使用的领域建模语言。 RDDL的开发是为了对现实世界中的规划问题进行紧凑建模，这些问题使用布尔值...
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Active Inference and Uncertainty[主动推理与不确定性]
  Karl Friston(伦敦大学) 在本演示中，我将练习动作和感知的自由能公式，特别着重于不确定性的表示形式：自由能原理基于这样的观念，即动作和感知都试图将意外最小化（预测错误）与感觉输...
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Causal inference: from effects of interventions to learning and inference with partial observability.[因果推理：从干预的效果到部分可观察的学习和推理。]
   Ilya Shpitser(哈佛大学) 建立因果关系是经验科学发展的基础。因此，一种支持人类因果直觉的因果关系的通用数学理论对于形式化（也许有一天使科学探究自动化）至关重要。本教程将基于图形...
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Fundamentals of Auditing[审计基础]
  Mian Ahmad Farhan(巴基斯坦虚拟大学) 审计的基础知识（引言），宗旨和一般性原则，合理的保证，关于审计权的法律考虑，审计师的职责和责任，审计师的责任，账目和财务报表，了解实体及其环境，记录内...
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Worst-case bounds on the quality of max-product fixed-points[最大乘积不动点质量的最坏情况界]
  Meritxell Vinyals(人工智能研究所) 我们研究了马尔可夫随机场（MRF）的最大乘积算法的任何定点分配质量的最坏情况下的界​​限。我们开始证明一个与MRF结构和参数无关的界线。之后，我们展示了如何...
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Why Bayesian nonparametrics?[为什么是贝叶斯非参数？]
   Zoubin Ghahramani(剑桥大学) 简而言之，贝叶斯非参数模型是其参数为无限维的贝叶斯模型。参数模型是要知道变量的分布，而不是该分布的参数。例如，我们知道x服从参数P的二项式分布。因此，在...
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LSD-SLAM: Large-Scale Direct Monocular SLAM[LSD-SLAM：大范围直接单眼SLAM]
  Jakob Engel(慕尼黑大学) 我们提出了一种直接的（特征较少的）单眼SLAM算法，与目前有关直接方法的现有技术相反，该算法允许构建大规模，一致的环境图。除了基于直接图像对齐的高精度姿势...
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Cross-View Action Recognition via a Transferable Dictionary Pair[基于可转移字典对的跨视图动作识别]
   Jingjing Zheng(马里兰大学) 区别性外观特征可有效识别固定视图中的动作，但对视点变化的概括性较差。我们提出了一种基于稀疏表示的视图不变动作识别方法，该方法使用可转移字典对。可转移的...
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Data-Driven Scene Understanding from 3D Models[基于三维模型的数据驱动场景理解]
  Scott Satkin(卡内基梅隆大学) 在本文中，我们提出了一种数据驱动的方法，以利用3D模型的存储库来进行场景理解。我们将图像中看到的内容与大量3D模型相关联的能力使我们能够从这些模型中传输信...
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A Globally Optimal Data-Driven Approach for Image Distortion Estimation[一种全局最优数据驱动的图像失真估计方法]
   Yuandong Tian(卡内基梅隆大学) 在存在非刚性变形的情况下进行图像对齐是一项艰巨的任务。通常，这涉及估计密集变形场的参数，该变形场将扭曲的图像扭曲回到其未扭曲的模板。基于参数优化的生成...
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PMBP: PatchMatch Belief Propagation for Correspondence Field Estimation[PMBP：用于对应场估计的匹配信念传播算法]
   Frederic Besse(伦敦大学) PatchMatch是用于优化连续标签问题的简单但功能强大且成功的方法。该算法具有两个主要成分：通过采样更新解空间以及使用空间邻域传播采样。我们展示了这些成分...
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On the design of robust classifiers for computer vision[计算机视觉鲁棒分类器的设计]
   Hamed Masnadi-Shirazi(加州大学) 研究了鲁棒分类器的设计，该分类器可以与计算机视觉中典型的嘈杂和离群值较高的数据集抗衡。有人认为，这种鲁棒性要求损失函数同时惩罚较大的正和负边距。采用分...
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Multi-view Pictorial Structures for 3D Human Pose Estimation[三维人体姿态估计的多视图图形结构]
   Sikandar Amin(慕尼黑大学) 图片结构模型是2D人体姿势估计的事实上的标准。已经提出了许多改进和改进，例如，经过区别训练的身体部位检测器，灵活的身体模型以及局部和全局混合物。尽管这些...
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Factor Graphs for Fast and Scalable 3D Reconstruction and Mapping[用于快速可伸缩三维重建和映射的因子图]
   Frank Dellaert(乔治亚理工学院) 同时定位和制图（SLAM）和运动结构（SFM）是机器人技术和视觉领域中重要且密切相关的问题。我将展示如何通过图形模型，因子图来构成SLAM和SFM实例，并且这些图中...
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3D Morphable Model Construction for Robust Ear and Face Recognition[鲁棒性人耳人脸识别的三维变形模型构建]
  John David Bustard(南安普顿大学) 最近的工作表明，人耳在不同的受试者之间差异很大，可用于识别。因此，原则上，在识别系统内除面部外使用耳朵还可以提高准确性和鲁棒性，特别是对于非正视图。本...
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