境外开放课程——按学科专业列表
开放课程→工程与技术科学::

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Evaluating Ontology Matching Tools[评价的本体匹配工具]
  Christian Meilicke(曼海姆大学) ＆NBSP;大纲 ＆公牛;背景＆nbsp; on＆nbsp; Ontology＆nbsp;匹配 ＆公牛;度量＆NBSP;对于＆NBSP;评估＆NBSP;匹配＆NBSP;系统 ＆公牛; OAEI＆nbsp;数据集＆NBS...
热度：59

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Evaluating [评价]
  Liliana Cabral(公开大学) ＆nbsp; SWS Discovery场景 ＆公牛; SWS发现活动包括基于语义描述查找Web服务。 ＆公牛;用于SWS发现或匹配的工具在检索性能上进行评估 ＆公牛;对于给定目标和...
热度：58

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One Tag to bind them all: Measuring Term Abstractness in Social Metadata[一个标签绑定他们：测量在社会的元数据术语抽象]
  Denny Vrandečić, Dominik Benz(卡尔斯鲁厄理工学院) 最近的研究表明协同标记系统的广泛采用如何产生紧急语义。近年来，人们已经学会了很多关于如何收集标记器为工程轻量级本体产生的数据的知识。例如，标签相似性和...
热度：42

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From Web 2.0 to Web 3.0 using Data Mining[从Web 2到Web 3应用数据挖掘]
  Steffen Staab(科布伦茨兰道大学) Web 2应用程序，如Flickr提供了一套丰富的由人类用户开发一个巨大的潜在的数据。不幸的是，筛选通过这样的数据是从由于缺乏语义容易和有益的一面和缺乏对对方的...
热度：47

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Semantic Sitemaps: Efficient and Flexible Access to Datasets on the Semantic Web[语义地图：高效、灵活的访问数据的语义Web]
  Richard Cyganiak(爱尔兰国立大学)
热度：45

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News Agency needs: XML News[新闻机构需要的XML消息]
  Stephane Guerillot( AFP公司) 新闻社需求：XML新闻
热度：33

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Interview with Aldo Gangemi[阿尔多Gangemi访谈]
  Aldo Gangemi(认知科学与技术研究所) 采访Aldo Gangemi
热度：32

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Semantic Business Automation[语义业务自动化]
  Christian Drumm(SAP公司)
热度：30

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Use of Ontology for production of access systems on Legislation Jurisprudence and Comments[对立法的法学评论生产准入制度本体的使用]
  Jean Delahousse(蒙德卡公司)
热度：17

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Semantic web technology Roadmap[语义Web技术路线图]
  Roberta Cuel(特伦托大学)
热度：47

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Getting at the Semantics of Texts[在文本的语义]
  Hans Uszkoreit(德国人工智能研究中心) 随着语义技术不断发展和成熟，人们越来越关注在所谓的非结构化数据中编码的巨大知识财富。实际上，网络（和书籍）中的大部分人类知识都体现在文本中。即使是最乐...
热度：52

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Does Semantics Bring Business Intelligence to Search[是语义带来商业智能搜索]
  Gregor Honse, Jörg Wurzer, Atanos Kiryakov, Dickson Lukose, Francisco Eduardo De Sousa Webber, Peter Jackson(无) 长期以来，人们一直宣称商业情报和搜索可能最终会相互吞并;基本上都是为了发现信息及其向目标用户的有效呈现。虽然谷歌企业搜索组的首席产品经理Nitin Mangtani...
热度：69

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Modelling competences[造型能力]
  Jure Ferlež(约瑟夫·斯特凡学院)
热度：41

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CNO trends and emerging collaborative forms[CNO的趋势和新的合作形式]
  Ted Goranson(回声风暴公司) 有关CNO的趋势和新的合作形式的讲座
热度：40

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Fast projections onto l1,q-norm balls for grouped feature selection[快速预测到L1范数，Q球组合特征选择]
  Suvrit Sra(马克斯普朗克研究所) 联合稀疏性被广泛认为是在设置中执行特征选择的强大结构线索，其中变量有望展示“分组”和“分组”。行为。这种分组行为通常由Group-Lasso或Multitask Lasso类型...
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