境外开放课程——按学科专业列表
开放课程自然科学数学::

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Scaling Laws of Cities[城市缩放法]
  Markus Schläpfer(苏黎世联邦理工学院) 城市缩放法则
热度:29

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Self Organized Criticality[自组织临界]
  Chew Lock Yue(南洋理工大学) 我们的自然世界很复杂。这可以通过以下事实来概括:我们在我们周围观察到的模式和动力学既不是纯规则的,也不是完全无序的。它们似乎处于规则性和随机性机制之间...
热度:68

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The Origin of Computable Numbers: A Tale of Two Classics[可计算数的起源:两个经典的故事]
  Christos H. Papadimitriou(加州大学) 像达尔文一样,图灵通过以鲜明的自我意识风格写作的独特破坏性著作改变了科学和人类文化。我将讲述这两个经典的故事,并以计算思想与进化之间的某些意想不到的联...
热度:34

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Open PHACTS: A Data Platform for Drug Discovery[开放式PHACTS:药物发现的数据平台]
   Paul Groth(阿姆斯特丹维利大学) 数据多样性是大数据的关键挑战。这在药物发现领域尤其明显,在该领域中,数据不仅来自多种来源,而且具有多种异质性类型(例如,有关途径,蛋白质,化学物质等的...
热度:226

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Diffusions and Geodesic Flows on Manifolds: The Differential Geometry of Markov Chain Monte Carlo[流形上的扩散与测地线流:马尔可夫链蒙特卡罗微分几何]
  Mark Girolami(格拉斯哥大学) 马尔可夫链蒙特卡罗方法提供了最全面的基于仿真的工具集,可以对多种统计模型进行推理。许多应用的复杂性对于激励理论,方法和相关算法不断创新的采样方法提出了...
热度:52

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Recent Advances in Bayesian Methods
  Jun Zhu(清华大学) 今年是贝叶斯定理250周年,它在统计应用中发挥着越来越重要的作用。现有的贝叶斯模型,尤其是非参数贝叶斯方法,在很大程度上依赖于专门构思的先验,以结合领域...
热度:26

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Interpretability[可解释性]
  Been Kim(谷歌公司) Interpretability
热度:32

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Marrying Graphical Models & Deep Learning[结合图形模型和深度学习]
  Max Welling(阿姆斯特丹大学) 结合图形模型和深度学习
热度:23

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Extracting Social Events for Learning Better Information Diffusion Models[提取社会事件以学习更好的信息扩散模型]
  Shuyang Lin(伊利诺大学) 信息传播模型的学习是社会网络中信息传播研究的一个基本问题。现有方法从社交网络中的事件中学习扩散模型。但是,社交网络中的事件可能具有不同的根本原因。其中...
热度:31

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The big data challenge in Humanities: Introduction of some research tools in digital humanities[人文科学中的大数据挑战:数字人文科学中的一些研究工具的介绍]
  Róbert Péter(塞格德大学) The big data challenge in Humanities: Introduction of some research tools in digital humanities
热度:24

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Emergence of Power Laws[权力的产生]
  Stefan Thurner(维也纳医科大学) 在复杂的动力学系统中,存在着一些著名的动态导致标度律的机制,包括优先附着过程和自组织临界性。迄今为止,一个极其简单和透明的机制被忽视了。我们提出了一个...
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Free energy and active inference[自由能推理]
  Karl Friston(伦敦大学) 我们与世界的互动和经验有多少可以从基本原则中推断出来?这篇演讲回顾了最近的一些尝试,他们试图理解像我们这样的个体化主体的自组织行为,作为与环境持续交流...
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On Computational Thinking, Inferential Thinking and Data Science[论计算思维、推理思维与数据科学]
  Michael I. Jordan(加州大学) 科学技术中数据集的规模和范围的迅速增长,使得人们对融合了推理科学和计算科学的数据分析的新的基础观点产生了需求。这些领域的经典观点不足以解决“大数据”中...
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New Developments in Quantum Mechanics: Entanglement, and the dream of quantum information processing[量子力学的新进展:纠缠与量子信息处理的梦想]
  F. Duncan M. Haldane(普林斯顿大学) 一系列意想不到的发现为量子材料的研究带来了新的思路。著名的量子拓扑学,把爱因斯坦的第二次纠缠结合在一起。这些进展导致了量子物质拓扑相的发现,这可能是建...
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Introduction to Graphical Models for Data Mining[数据挖掘图形模型简介]
   Arindam Banerjee(明尼苏达大学) 用于大规模数据挖掘的图形模型构成了统计数据分析中令人振奋的发展,在过去十年中获得了巨大的发展势头。与通常会产生“ i.i.d.”的传统统计模型不同假设,图形...
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