图 书 馆境外开放课程——按学科专业列表
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61Physics for Students of Science I[科学学生物理学I]
(中东技术大学) 向量;三维运动学;dynamics-Newton定律;工作和能源;能量守恒;万有引力;粒子系统;碰撞;刚体运动学;刚体动力学;静力学和弹性;振荡;流体力学;动力学理论和热力学。
热度：41
(中东技术大学) 向量;三维运动学;dynamics-Newton定律;工作和能源;能量守恒;万有引力;粒子系统;碰撞;刚体运动学;刚体动力学;静力学和弹性;振荡;流体力学;动力学理论和热力学。
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62Adaptation and organization in the economy of living matter[生活物质经济的适应与组织]
Daniel Segre(波士顿大学) 代谢网络保证了维持生命所必需的能量和积木的供应。利用基因组信息、数学模型和最优性标准，人们可以了解它们的进化历史和组织原则。
热度：35
Daniel Segre(波士顿大学) 代谢网络保证了维持生命所必需的能量和积木的供应。利用基因组信息、数学模型和最优性标准，人们可以了解它们的进化历史和组织原则。
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6320.181 Computation for Biological Engineers[计算生物工程师]
Prof. Eric Alm;Prof. Andrew Endy(麻省理工学院) 本课程涵盖了支持综合生物系统分析和设计的分析、图形和数值方法。主题包括生物系统的模块化和抽象、详细物理问题的数学编码、求解连续和离散化学系统动力学的数...
热度：36
Prof. Eric Alm;Prof. Andrew Endy(麻省理工学院) 本课程涵盖了支持综合生物系统分析和设计的分析、图形和数值方法。主题包括生物系统的模块化和抽象、详细物理问题的数学编码、求解连续和离散化学系统动力学的数...
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64Statistics for Laboratory Scientists I[实验室科学家统计]
Karl Broman(布隆博格公共卫生学院) 本课程介绍统计学的基本概念和方法，以及在实验生物科学中的应用。演示探索、组织和呈现数据的方法，并介绍概率的基本原理。介绍了统计推断的基础，包括参数和估...
热度：32
Karl Broman(布隆博格公共卫生学院) 本课程介绍统计学的基本概念和方法，以及在实验生物科学中的应用。演示探索、组织和呈现数据的方法，并介绍概率的基本原理。介绍了统计推断的基础，包括参数和估...
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65Methods in Biostatistics I[生物统计学方法1]
Brian Caffo(布隆博格公共卫生学院) 介绍了应用概率、探索性数据分析和统计推断的基本概念，重点介绍了一个和两个样本的概率和分析。主题包括离散和连续概率模型；期望和方差；中心极限定理；推理，...
热度：46
Brian Caffo(布隆博格公共卫生学院) 介绍了应用概率、探索性数据分析和统计推断的基本概念，重点介绍了一个和两个样本的概率和分析。主题包括离散和连续概率模型；期望和方差；中心极限定理；推理，...
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66The Complexity and Application of Syntactic Pattern Recognition Using Finite Inductive Strings[基于有限归纳法的句法模式识别的复杂性与应用]
Elijah Myers(温斯顿·塞勒姆州立大学) 本文介绍了利用有限归纳序列（FI）概念实现句法模式识别算法的结果。我们讨论了这个想法，然后对算法的执行时间提供了一个大的O估计。然后我们提供一些经验数据...
热度：44
Elijah Myers(温斯顿·塞勒姆州立大学) 本文介绍了利用有限归纳序列（FI）概念实现句法模式识别算法的结果。我们讨论了这个想法，然后对算法的执行时间提供了一个大的O估计。然后我们提供一些经验数据...
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67Computational Analysis of Metagenomes [宏基因组的计算分析]
Daniel Huson(蒂宾根大学) 下一代测序技术的投入和成本效率的持续改进推动了元基因组学项目的数量和范围的快速增长，该项目旨在在土壤、水、肠道、古骨和人类生物群落等多种环境中通过测序...
热度：55
Daniel Huson(蒂宾根大学) 下一代测序技术的投入和成本效率的持续改进推动了元基因组学项目的数量和范围的快速增长，该项目旨在在土壤、水、肠道、古骨和人类生物群落等多种环境中通过测序...
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68Optimization and Applications in Bioinformatics[生物信息学的优化与应用]
Clarisse Dhaenens(里尔理工学院) 大多数生物信息学问题都涉及大变量集的操作。因此，寻找这些变量的良好组合需要先进的搜索机制。本教程的目的是提供有关如何使用组合优化来帮助应对生物信息学挑...
热度：66
Clarisse Dhaenens(里尔理工学院) 大多数生物信息学问题都涉及大变量集的操作。因此，寻找这些变量的良好组合需要先进的搜索机制。本教程的目的是提供有关如何使用组合优化来帮助应对生物信息学挑...
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69Biologically-aware Latent Dirichlet Allocation (BaLDA) for the Classification of Expression Microarray[用生物意识的隐含狄利克雷分布来表示微阵列的分类]
Manuele Bicego(维罗纳大学) 主题模型最近被证明是用于微阵列实验分析的真正有用的工具。特别是，它们已经成功地应用于基因聚类，最近，也应用于样本分类。然而，在后一种情况下，基因间功能...
热度：49
Manuele Bicego(维罗纳大学) 主题模型最近被证明是用于微阵列实验分析的真正有用的工具。特别是，它们已经成功地应用于基因聚类，最近，也应用于样本分类。然而，在后一种情况下，基因间功能...
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70Iterated Local Search for Biclustering of Microarray Data[微阵列数据的双聚类迭代局部搜索]
Wassim Ayadi(昂热大学) 在微阵列数据分析的背景下，双聚集旨在同时识别一组在一组实验条件下高度相关的基因。针对微阵列数据的双聚类问题，提出了一种双聚类迭代局部搜索算法。利用新的...
热度：39
Wassim Ayadi(昂热大学) 在微阵列数据分析的背景下，双聚集旨在同时识别一组在一组实验条件下高度相关的基因。针对微阵列数据的双聚类问题，提出了一种双聚类迭代局部搜索算法。利用新的...
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71A comparison of hypothesis testing methods for ODE models of biochemical systems[生化系统常微分方程模型假设检验方法的比较]
Vladislav Vyshemirsky(格拉斯哥大学) 在这篇文章中，我们比较了不同的方法来测试用生化系统的ODE模型表达的替代假设。我们研究了一系列假设测试方法的适用性、局限性和稳定性，包括基于最大似然的信...
热度：31
Vladislav Vyshemirsky(格拉斯哥大学) 在这篇文章中，我们比较了不同的方法来测试用生化系统的ODE模型表达的替代假设。我们研究了一系列假设测试方法的适用性、局限性和稳定性，包括基于最大似然的信...
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72Stochastic Parameter Estimation in Biochemical Signalling Pathways[生化信号通路中的随机参数估计]
George Papadopoulos(曼彻斯特大学) 在对生化网络进行建模时，通常使用诸如通用ODE模型结构之类的定性信息来进行参数估计，同时保留基本模型结构，最能代表控制细胞的生化过程。然而，当来自每个参...
热度：39
George Papadopoulos(曼彻斯特大学) 在对生化网络进行建模时，通常使用诸如通用ODE模型结构之类的定性信息来进行参数估计，同时保留基本模型结构，最能代表控制细胞的生化过程。然而，当来自每个参...
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73Stochastic estimation of fluxes in metabolic networks[代谢网络通量的随机估计]
Visakan Kadirkamanathan(谢菲尔德大学) 代谢网络传递的定性和定量信息对于调节机体代谢以达到预期目标具有重要意义。一种量化方法是13C示踪实验，目的是提供有关代谢流量的信息。本文讨论了稳态和动态...
热度：47
Visakan Kadirkamanathan(谢菲尔德大学) 代谢网络传递的定性和定量信息对于调节机体代谢以达到预期目标具有重要意义。一种量化方法是13C示踪实验，目的是提供有关代谢流量的信息。本文讨论了稳态和动态...
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74Over-complete representations on recurrent neural networks can support persistent percepts[循环神经网络的完整表现可以支持持续的知觉]
Shaul Druckmann(霍华德休斯医学院) 皮质神经网络的一个显著的方面是，从周围感觉器官到大量皮质神经元的输入通道数量相对较少，这是一种过度完整的表示策略。皮质神经元通过稀疏的侧突触网络相连。...
热度：57
Shaul Druckmann(霍华德休斯医学院) 皮质神经网络的一个显著的方面是，从周围感觉器官到大量皮质神经元的输入通道数量相对较少，这是一种过度完整的表示策略。皮质神经元通过稀疏的侧突触网络相连。...
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75Anti-Learning[反学习]
Adam Kowalczyk(澳大利亚信息通信技术研究中心) 生物领域对统计学习提出了新的挑战。在谈话中，我们将分析并从理论上解释一些反直觉的实验和理论发现，当从训练转向独立的测试数据（反学习现象）时，分类器决策...
热度：74
Adam Kowalczyk(澳大利亚信息通信技术研究中心) 生物领域对统计学习提出了新的挑战。在谈话中，我们将分析并从理论上解释一些反直觉的实验和理论发现，当从训练转向独立的测试数据（反学习现象）时，分类器决策...
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