境外开放课程——按学科专业列表
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Physical implementations and limitations in control theory[控制理论中的物理实现和限制]
  Henrik Sandberg(皇家理工学院) 我们讨论如何以及何时使用无损/哈密顿系统实现和近似给定的主动和被动系统。特别是，我们表明无损系统在某种意义上在被动系统中是密集的。我们进一步讨论了统计...
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The Quantum Geometric Limit[量子几何极限]
  Seth Lloyd(麻省理工学院) 这种说法对时钟和信号的精确度产生了基本的限制。全球定位系统（GPS）可以测量空间和时间。通过将量子极限与测量精度结合起来，要求时钟和信号的局部能量密度小...
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A thermodynamical theory for nonequilibrium systems[非平衡系统的热力学理论]
  Claudio Landim(国立纯数学与应用数学研究所) 我们提出了一类不平衡的热力学系统的“物理理论”，它建立在一大系随机微观模型分析的基础上并得到支持。我们描述了非平衡静态，以及系统的非平衡自由能。我们通...
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The statistical physics of optimal control theory[最优控制理论的统计物理学]
  Bert Kappen(拉德堡德大学) 在这个介绍性的演讲中，我将提出我个人对于随机控制理论如何与量子力学，统计推断，统计物理学和大偏差理论相关的观点。它也为我的会议提供了动力。讲座由三部分...
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Free energy and active inference[自由能量和主动推断]
  Karl Friston(伦敦大学学院) 我们可以从基本原则中推断出我们与世界的互动和经验有多少？本次会议回顾了最近试图了解像我们这样的具体代理人的自我组织行为，以满足与环境持续交流的基本要求...
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A Generative Perspective on MRFs in Low-Level Vision[低层视觉中磁共振的生成视角]
  Uwe Schmidt(达姆施塔特理工大学) 马尔可夫随机场（MRFs）是低水平视觉中先验知识的流行和通用概率模型。它们的生成属性很少被检验，而应用特定模型和非概率学习越来越受到关注。在本文中，我们重...
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Visual Tracking Decomposition[视觉跟踪分解]
  Junseok Kwon(首尔国立大学) 我们提出了一种新颖的跟踪算法，该算法可以在具有挑战性的场景中稳健地工作，从而在同一时间发生对象的几种外观和运动变化。我们的算法基于视觉跟踪分解方案，用...
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A Novel Riemannian Framework for Shape Analysis of 3D Objects[一种新的黎曼三维物体形状分析框架]
  Sebastian Kurtek(佛罗里达州立大学) 在本文中，我们介绍了一种新的黎曼框架，用于参数化表面的形状分析。我们在任何两个表面之间创建一个距离函数，该函数对刚体运动，全局缩放和重新参数化不变。这...
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The chains model for detecting parts by their context[基于上下文的零件检测链模型]
  Leonid Karlinsky(魏茨曼科学研究所) 检测对象部分依赖于两个信息源，即部件本身的外观，以及周围部分的上下文。在本文中，我们考虑使用其自身外观不能可靠地识别目标部分的问题，例如检测低分辨率，...
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Using Cloud Shadows to Infer Scene Structure and Camera Calibration[使用云阴影推断场景结构和相机校准]
  Nathan Jacobs(华盛顿大学) 我们探索使用云作为结构光照的一种形式来捕捉从静态相机观察到的室外场景的3D结构。我们得出两个线索，将3D距离与由于阴影引起的像素强度变化相关联。第一个提示...
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Object Separation In X-Ray Image Sets[X射线图像集中的对象分离]
  Geremy Heitz(奎尔安全系统公司) 在自然图像的分割中，大多数算法都是关于遮挡的概念。然而，在x射线图像中，这种假设被违反，因为x射线光子穿透了材料。在本文中，我们介绍了SATISφ，这是一种...
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Layered Object Detection for Multi-Class Segmentation[多类分割的分层目标检测]
  Sam Hallman(加州大学) 我们为对象检测和多类分割制定了分层模型。我们的系统使用物体探测器的输出来定义形状先验，支持掩模，然后估计图像中像素的外观，深度排序和标记。我们在PASCAL...
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Tracking the Invisible: Learning Where the Object Might Be[跟踪隐形：学习物体的位置]
  Helmut Grabner(苏黎世联邦理工学院) 对象通常嵌入到上下文中。视觉上下文已成功用于对象检测任务，但在对象跟踪中经常被忽略。我们提出了一种方法来学习支持者，这些支持者暂时只能用于确定感兴趣对...
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Cascade Object Detection with Deformable Part Models[可变形零件模型的级联目标检测]
  Ross B. Girshick(脸书公司) 我们描述了从基于部件的可变形模型（例如图形结构）构建级联分类器的一般方法。我们主要关注星型结构模型的情况，并展示基于部分假设修剪的简单算法如何在不牺牲...
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Piecewise Planar and Non-Planar Stereo for Urban Scene Reconstruction[用于城市场景重建的分段平面和非平面立体]
  David Gallup(北卡罗来纳大学) 用于立体声的分段平面模型最近已成为用于建模室内和城市户外景观的流行模型。强平面性假设克服了纹理不良表面所带来的挑战，并且导致用于渲染，存储和传输的低复...
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