图 书 馆境外开放课程——按学科专业列表
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151Learning and Reasoning with Qualitative Models of Physical Behavior[物理行为定性模型的学习与推理]
Scott E. Friedman(西北大学) 从示例中构建物理世界模型是定性推理系统的重要挑战。我们描述了一个系统，它可以从多模态，多状态刺激的语料库中学习物理行为的直观模型，包括草图和文本。系统...
热度：60
Scott E. Friedman(西北大学) 从示例中构建物理世界模型是定性推理系统的重要挑战。我们描述了一个系统，它可以从多模态，多状态刺激的语料库中学习物理行为的直观模型，包括草图和文本。系统...
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152Commonsense Inference in Dynamic Spatial Systems “Phenomenal and Reasoning Requirements”[动态空间系统的常识推理“现象与推理要求”]
Mehul Bhatt(不来梅大学) 环境中的空间变化通常是交互行为和事件发生的结果。关于这种变化的推理，在定性空间结构和行动与变化逻辑的背景下正式处理时，在多个维度上提出了若干困难：（a...
热度：80
Mehul Bhatt(不来梅大学) 环境中的空间变化通常是交互行为和事件发生的结果。关于这种变化的推理，在定性空间结构和行动与变化逻辑的背景下正式处理时，在多个维度上提出了若干困难：（a...
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153Sequence-based Prediction of Protein Secretion Success in Aspergillus niger [基于序列的黑曲霉蛋白质分泌成功率预测 ]
Bastiaan van den Berg(德尔夫特理工大学 ) 细胞工厂Aspergillus niger广泛用于工业酶生产。为了选择用于大规模生产的潜在蛋白质，我们开发了基于序列的分类器，其预测是否将成功地产生和分泌过表达的同源...
热度：42
Bastiaan van den Berg(德尔夫特理工大学 ) 细胞工厂Aspergillus niger广泛用于工业酶生产。为了选择用于大规模生产的潜在蛋白质，我们开发了基于序列的分类器，其预测是否将成功地产生和分泌过表达的同源...
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154RNA Structure Prediction Including Pseudoknots Based on Stochastic Multiple Context-Free Grammar[基于随机多上下文无关文法的伪节点rna结构预测 ]
Yuki Kato(奈良先端科学技术大学院大学) 已经提出了几种用于对RNA假结构进行建模的语法。在本文中，我们关注多个无上下文语法（MCFG），它们是上下文无关语法的自然扩展，可以表示假结，并将MCFG的特定...
热度：54
Yuki Kato(奈良先端科学技术大学院大学) 已经提出了几种用于对RNA假结构进行建模的语法。在本文中，我们关注多个无上下文语法（MCFG），它们是上下文无关语法的自然扩展，可以表示假结，并将MCFG的特定...
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155Dynamic Modelling of Microarray Data[微阵列数据的动态建模 ]
Martino Barenco(伦敦大学学院) 我们最近发布了rHVDM（隐藏变量动态建模），一种R / Bioconductor软件包，使用时间过程微阵列数据预测已知转录因子的目标。该算法背后的关键特征是mRNA浓度的简...
热度：37
Martino Barenco(伦敦大学学院) 我们最近发布了rHVDM（隐藏变量动态建模），一种R / Bioconductor软件包，使用时间过程微阵列数据预测已知转录因子的目标。该算法背后的关键特征是mRNA浓度的简...
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156Approaching Textual Entailment with LFG and FrameNet Frames[用lfg和framenet框架探讨文本蕴涵 ]
Aljoscha Burchardt(萨尔兰大学 ) 我们提出了一个用于建模文本蕴涵的基线系统，它将深层句法分析与FrameNet范例中的结构化词汇意义描述相结合。文本蕴涵由文本和假设的结构和语义重叠程度近似，我...
热度：56
Aljoscha Burchardt(萨尔兰大学 ) 我们提出了一个用于建模文本蕴涵的基线系统，它将深层句法分析与FrameNet范例中的结构化词汇意义描述相结合。文本蕴涵由文本和假设的结构和语义重叠程度近似，我...
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157Multi Period Information Retrieval and Optimal Relevance Feedback using Dynamic Programming[基于动态规划的多周期信息检索与最优相关反馈 ]
Marc Sloan(伦敦大学学院) 在多周期信息检索中，我们将检索视为随机但可控的过程，过程中的排名动作持续控制检索系统的动态，并且找到最优的排序策略以最大化整体用户的满意度。我们的推导...
热度：40
Marc Sloan(伦敦大学学院) 在多周期信息检索中，我们将检索视为随机但可控的过程，过程中的排名动作持续控制检索系统的动态，并且找到最优的排序策略以最大化整体用户的满意度。我们的推导...
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158Determinantal Point Processes[行列式点过程 ]
Ben Taskar(宾夕法尼亚大学 ) 决策点过程（DPP）在随机矩阵理论和量子物理学中出现，作为具有负相关的随机变量的模型。在众多卓越的属性中，它们为精确推理提供易处理算法，包括计算边缘，计...
热度：174
Ben Taskar(宾夕法尼亚大学 ) 决策点过程（DPP）在随机矩阵理论和量子物理学中出现，作为具有负相关的随机变量的模型。在众多卓越的属性中，它们为精确推理提供易处理算法，包括计算边缘，计...
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159Label Propagation for Fine-Grained Cross-Lingual Genre Classification[细粒度跨语言体裁分类的标签传播 ]
Philipp Petrenz(爱丁堡大学 ) 跨语言方法可以将类型分类的好处带到缺乏类型注释的训练数据的语言中。但是，此领域的先前工作仅针对粗略类型进行了评估。为了预测跨语言的细粒度类型，我们提出...
热度：66
Philipp Petrenz(爱丁堡大学 ) 跨语言方法可以将类型分类的好处带到缺乏类型注释的训练数据的语言中。但是，此领域的先前工作仅针对粗略类型进行了评估。为了预测跨语言的细粒度类型，我们提出...
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160Provable Matrix Completion using Alternating Minimization[交替极小化的可证矩阵完备化 ]
Praneeth Netrapalli(德克萨斯大学) 交替最小化已成为涉及低秩矩阵的大规模机器学习问题的流行启发式算法。但是，对其性能的理论保证很少（如果有的话）。在这项工作中，我们研究了[RFP07]中首次提...
热度：72
Praneeth Netrapalli(德克萨斯大学) 交替最小化已成为涉及低秩矩阵的大规模机器学习问题的流行启发式算法。但是，对其性能的理论保证很少（如果有的话）。在这项工作中，我们研究了[RFP07]中首次提...
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161Old and New algorithm for Blind Deconvolution[盲反卷积的新旧算法 ]
Yair Weiss(耶路撒冷希伯来大学 ) 我将讨论几十年来已经成功应用于通信领域的盲去卷积算法，以及它们如何适应图像的盲去卷积问题。这产生了可以在某些条件下严格显示以恢复正确模糊内核的算法。我...
热度：60
Yair Weiss(耶路撒冷希伯来大学 ) 我将讨论几十年来已经成功应用于通信领域的盲去卷积算法，以及它们如何适应图像的盲去卷积问题。这产生了可以在某些条件下严格显示以恢复正确模糊内核的算法。我...
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162Fast first-order methods for convex optimization with line search[线性搜索凸优化的快速一阶方法]
Katya Scheinberg(里海大学) 我们建议使用非单调选择prox参数的加速一阶方法，它基本上控制步长。这与大多数加速方案形成对比，其中prox参数被假定为常数或非增加。特别地，我们证明了回溯策...
热度：74
Katya Scheinberg(里海大学) 我们建议使用非单调选择prox参数的加速一阶方法，它基本上控制步长。这与大多数加速方案形成对比，其中prox参数被假定为常数或非增加。特别地，我们证明了回溯策...
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163Approximate Inference in Natural Language Processing[自然语言处理中的近似推理 ]
Noah Smith(卡内基梅隆大学 ) 我将首先介绍解析的自然语言处理问题的理想化版本。我会肆无忌惮地建议大多数NLP可以简化为解析问题的变化。我将展示动态编程如何解决问题的理想化版本，包括计...
热度：76
Noah Smith(卡内基梅隆大学 ) 我将首先介绍解析的自然语言处理问题的理想化版本。我会肆无忌惮地建议大多数NLP可以简化为解析问题的变化。我将展示动态编程如何解决问题的理想化版本，包括计...
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164Multi-Task Discriminative Estimation for Generative Models and Probabilities[生成模型和概率的多任务判别估计]
Tony Jebara(哥伦比亚大学) 最大熵辨别是用于估计分布的方法，使得它们满足分类约束并执行准确预测。这些分布超过分类器的参数，例如，对数线性预测模型或生成模型的对数似然比。许多最终的...
热度：67
Tony Jebara(哥伦比亚大学) 最大熵辨别是用于估计分布的方法，使得它们满足分类约束并执行准确预测。这些分布超过分类器的参数，例如，对数线性预测模型或生成模型的对数似然比。许多最终的...
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165Single Data, Multiple Clusterings[单一数据，多重聚类 ]
Sajib Dasgupta(德克萨斯大学) 群集社区已经对形式化给定数据聚类质量的定义进行了广泛的研究。然而，除非考虑人的判断，否则是否有可能测量聚类的质量？质量的概念是主观的：例如，考虑到聚集...
热度：113
Sajib Dasgupta(德克萨斯大学) 群集社区已经对形式化给定数据聚类质量的定义进行了广泛的研究。然而，除非考虑人的判断，否则是否有可能测量聚类的质量？质量的概念是主观的：例如，考虑到聚集...
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