图 书 馆境外开放课程——按学科专业列表
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526Controlling Humanoid Robots by Means of Genetic Programming[用遗传规划控制仿人机器人]
Hitoshi Iba(东京大学) 我们展示了EC（进化计算）对机器人技术的现实应用，称为“进化机器人”。机器学习技术可以应用于机器人，以便在没有预先确定适当的动作的情况下完成任务。在这种...
热度：104
Hitoshi Iba(东京大学) 我们展示了EC（进化计算）对机器人技术的现实应用，称为“进化机器人”。机器学习技术可以应用于机器人，以便在没有预先确定适当的动作的情况下完成任务。在这种...
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527Two-Way Analysis of High-Dimensional Collinear Data[高维共线数据的双向分析]
Ilkka Huopaniemi(阿尔托大学) 我们提出了贝叶斯模型，用于高维，小样本数据集的双向ANOVA类型分析，具有高度相关的变量组。现代蜂窝测量方法是主要的应用领域;通常，任务是患病和健康样本之间...
热度：74
Ilkka Huopaniemi(阿尔托大学) 我们提出了贝叶斯模型，用于高维，小样本数据集的双向ANOVA类型分析，具有高度相关的变量组。现代蜂窝测量方法是主要的应用领域;通常，任务是患病和健康样本之间...
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528Integrating Logical Reasoning and Probabilistic Chain Graphs[整合逻辑推理和概率链图]
Arjen Hommersom(内梅亨大学) 在过去几年中，概率逻辑引起了极大的关注。虽然逻辑语言在知识表示和自动推理的研究中占据中心位置，但在涉及不确定性的推理时，具有概率基础的概率图形模型已经...
热度：128
Arjen Hommersom(内梅亨大学) 在过去几年中，概率逻辑引起了极大的关注。虽然逻辑语言在知识表示和自动推理的研究中占据中心位置，但在涉及不确定性的推理时，具有概率基础的概率图形模型已经...
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529A Matrix Factorization Approach for Integrating Multiple Data Views[一种集成多数据视图的矩阵分解方法]
Derek Greene(都柏林大学) 在许多域中，将存在描述同一组对象的不同表示或“视图”。单独来看，这些观点往往是缺乏或不完整的。因此，探索性数据分析的一个关键问题是集成多个视图以发现域...
热度：82
Derek Greene(都柏林大学) 在许多域中，将存在描述同一组对象的不同表示或“视图”。单独来看，这些观点往往是缺乏或不完整的。因此，探索性数据分析的一个关键问题是集成多个视图以发现域...
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530Taxonomy-Driven Lumping for Sequence Mining[用于序列挖掘的分类驱动集总]
Aris Gionis(雅虎公司) 鉴于事件的分类和这些事件序列的数据集，我们研究了找到有效和有效的方法来产生序列的紧凑表示的问题。我们使用Markov模型对序列进行建模，其状态对应于所提供的...
热度：44
Aris Gionis(雅虎公司) 鉴于事件的分类和这些事件序列的数据集，我们研究了找到有效和有效的方法来产生序列的紧凑表示的问题。我们使用Markov模型对序列进行建模，其状态对应于所提供的...
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531On Structured Output Training: Hard Cases and an Efficient Alternative[论结构性产出培训：难点和有效的替代方案]
Thomas Gartner(国际原子能机构) 我们考虑一类结构化预测问题，其中现有技术算法所做的假设失败了。为了处理指数大小的输出集，这些算法假设，例如，可以有效地找到给定输入的最佳输出。虽然这适...
热度：79
Thomas Gartner(国际原子能机构) 我们考虑一类结构化预测问题，其中现有技术算法所做的假设失败了。为了处理指数大小的输出集，这些算法假设，例如，可以有效地找到给定输入的最佳输出。虽然这适...
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532Robotics in Planetary Exploration[行星探索中的机器人技术]
Ugo Galassi(皮埃蒙特东方大学) 将描述设计用于行星探索的机器人所面临的一些问题。上下文指的是项目STEPS，针对未来的火星任务，特别是lan der（用于到达行星表面的太空舱）和流动站（一个探索...
热度：81
Ugo Galassi(皮埃蒙特东方大学) 将描述设计用于行星探索的机器人所面临的一些问题。上下文指的是项目STEPS，针对未来的火星任务，特别是lan der（用于到达行星表面的太空舱）和流动站（一个探索...
热度：81
533Solving Deterministic Policy (PO)MDPs using[使用解决确定性策略（PO）MDP]
Thomas Furmston(伦敦大学学院) 解决马尔可夫决策过程及其部分可观察的扩展的观点指的是最大化预期奖励的政策。我们在相关的概率模型中遵循这个问题的重新定义。我们的跨维数分布公式得到的结果...
热度：103
Thomas Furmston(伦敦大学学院) 解决马尔可夫决策过程及其部分可观察的扩展的观点指的是最大化预期奖励的政策。我们在相关的概率模型中遵循这个问题的重新定义。我们的跨维数分布公式得到的结果...
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534Binary Decomposition Methods for Multipartite Ranking[多方排名的二元分解方法]
Johannes Fuernkranz(达姆施塔特工业大学) 二分排名是指从正面和负面标记的示例的训练集中学习排名函数的问题。应用于一组未标记的实例，期望排名函数建立总顺序，其中正实例在负数之前。排名函数的性能通...
热度：76
Johannes Fuernkranz(达姆施塔特工业大学) 二分排名是指从正面和负面标记的示例的训练集中学习排名函数的问题。应用于一组未标记的实例，期望排名函数建立总顺序，其中正实例在负数之前。排名函数的性能通...
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535Inference and Validation of Networks[网络的推理和验证]
Ilias Flaounas(布里斯托尔大学) 我们基于统计测试和机器学习的原理，开发了一种统计方法来验证网络推理算法的结果。通过相似性度量和空模型将结果与参考网络进行比较，使我们能够测量结果的显着...
热度：86
Ilias Flaounas(布里斯托尔大学) 我们基于统计测试和机器学习的原理，开发了一种统计方法来验证网络推理算法的结果。通过相似性度量和空模型将结果与参考网络进行比较，使我们能够测量结果的显着...
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536Margin and Radius Based Multiple Kernel Learning[基于边距和半径的多核学习]
Huyen Thi Thanh Do(日内瓦大学) 内核方法和特别是支持向量机（SVM）的一个严重缺点是难以为给定数据集选择合适的内核函数。解决该问题的方法之一是多核学习（MKL），其中几个内核自适应地组合给...
热度：37
Huyen Thi Thanh Do(日内瓦大学) 内核方法和特别是支持向量机（SVM）的一个严重缺点是难以为给定数据集选择合适的内核函数。解决该问题的方法之一是多核学习（MKL），其中几个内核自适应地组合给...
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537Within-Network Classification Using Local Structure Similarity[基于局部结构相似性的网络内分类]
Christian Desrosiers(蒙特利尔综合理工学院) 在网络分类中，目标是对部分标记的网络的节点进行分类，是一种半监督学习问题，其在若干重要领域中具有应用，例如图像处理，文档分类和恶意活动的检测。虽然针对...
热度：65
Christian Desrosiers(蒙特利尔综合理工学院) 在网络分类中，目标是对部分标记的网络的节点进行分类，是一种半监督学习问题，其在若干重要领域中具有应用，例如图像处理，文档分类和恶意活动的检测。虽然针对...
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538Combining Instance-Based Learning and Logistic Regression for Multi-Label Classification[基于实例学习与逻辑回归相结合的多标签分类方法]
Weiwei Cheng(菲利普森马尔堡大学) 多标签分类是传统分类的扩展，其中单个实例可以与多个标签相关联。最近的研究表明，就像传统分类一样，依赖于最近邻估计原理的基于实例的学习算法可以在这种情况...
热度：81
Weiwei Cheng(菲利普森马尔堡大学) 多标签分类是传统分类的扩展，其中单个实例可以与多个标签相关联。最近的研究表明，就像传统分类一样，依赖于最近邻估计原理的基于实例的学习算法可以在这种情况...
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539Stable and Accurate Feature Selection[稳定准确的特征选择]
Zehra Cataltepe(伊斯坦布尔技术大学) 除了准确性之外，稳定性也是特征选择算法成功的衡量标准。当数据集中的样本数量很少且维度很高时，稳定性尤其令人担忧。在本研究中，我们引入稳定性测量，并对不...
热度：46
Zehra Cataltepe(伊斯坦布尔技术大学) 除了准确性之外，稳定性也是特征选择算法成功的衡量标准。当数据集中的样本数量很少且维度很高时，稳定性尤其令人担忧。在本研究中，我们引入稳定性测量，并对不...
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540Quantification and Minimization of the Simulation-Reality-Gap on a BRIO(R) Labyrinth Game[BRIO（R）迷宫游戏中模拟 - 现实 - 差距的量化和最小化]
Constantin Bergatt(不来梅大学) 在本文中我们提出了一种新方法，即所谓的？隧道，可用于通过比较基线系统（例如真实机器人系统）的行为（状态轨迹）和该系统的模型（例如基于物理的模拟）来量化...
热度：64
Constantin Bergatt(不来梅大学) 在本文中我们提出了一种新方法，即所谓的？隧道，可用于通过比较基线系统（例如真实机器人系统）的行为（状态轨迹）和该系统的模型（例如基于物理的模拟）来量化...
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