境外开放课程——按学科专业列表
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14.451 Dynamic Optimization Methods with Applications (MIT)[14.451 动态优化方法及其应用（MIT）]
  Prof. Guido Lorenzoni(麻省理工学院) 本课程主要介绍离散时间和连续时间下的动态优化方法。我们从动态规划和最优控制的角度来处理这些问题。我们还研究了这些问题的解决方案所产生的动力系统。本课程...
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iAd (Norwegian Initiative) - Part 2[iAd（挪威倡议） - 第2部分]
  Dag Kavlie(挪威研究委员会) 你想把这个讲座的链接放到你的主页上吗? 去吧!复制,HTML snippet  !
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Opening of the Technology Transfer Conference[技术转移大会开幕]
  Jadran Lenarčič(约瑟夫·斯特凡学院)
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XML structure mapping[XML结构映射]
  Ludovic Denoyer(巴黎第六大学) 半结构化资源处理自动化的一个关键问题是数据源之间的格式异质性。对于处理异构半结构化数据，必须建立不同格式之间的对应关系。信息源的多样性和快速增长促使研...
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Future dark energy probes and their robustness to systematics[未来的暗能量探测及其鲁棒性研究]
  Marisa Cristina March(萨塞克斯大学) 我们扩展了通常用于量化未来暗能量探测器的统计性能的优点形式主义图，以评估未来任务对可信系统偏差的稳健性。我们引入了一个新的优点稳健性图，该图可以在Fish...
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Perceiving Nanoscale Phenomena: Interpreting and Disseminating Nanoscale Images[感知纳米级现象：解读和传播纳米级图像]
  Otávio Bueno(迈阿密大学) 科学成像技术在纳米研究中发挥着越来越重要的作用。但是，如何解释产生的图像呢？他们提供了什么样的目标信息（目标和关系）？如何理解和传播这些信息（特别是信...
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The Art of Mobility[流动的艺术]
  Martin Rieser(蒙特福特大学) 今天的屏幕文化主要是叙事和它的框架模式。“普及”或“无处不在”媒体的出现，如移动智能手机和GPS感应，意味着新的分散形式的叙述互动现在对公众来说是可能的...
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The End of the Ubicomp World is Near, My Friend[普适计算的世界末日临近了，我的朋友]
  Pertti Huuskonen(诺基亚公司) 我们生活在无所不在计算的黄金时代。威瑟大胆愿景的许多要素如今在数十亿人的生活中司空见惯。今天，我们甚至不去想它，而是经常搜索网络，用我们的移动互联网设...
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Ontologies and Machine Learning[本体论和机器学习]
  Blaž Fortuna;Marko Grobelnik(约瑟夫·斯特凡学院) 我们解决了从社会网络数据构建轻量级本体的问题。作为一个例子，我们使用了一个基于电子邮件通信的中型研究机构的社交网络。主要贡献是由五个主要步骤组成的体系...
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Ontogen Software Demo[本体论的软件演示]
  Blaž Fortuna(约瑟夫·斯特凡学院) 我们解决了从社会网络数据构建轻量级本体的问题。作为一个例子，我们使用了一个基于电子邮件通信的中型研究机构的社交网络。主要贡献是由五个主要步骤组成的体系...
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Representative Subgraph Sampling using Markov Chain Monte Carlo Methods[用马尔可夫链蒙特卡罗方法进行代表性子抽样]
  Karsten Michael Borgwardt(马克斯普朗克研究所) 生物信息学和互联网不断地生成带有数千个节点的图形数据。大多数用于数据分析的传统图算法对于分析这些大型图来说都太慢了。解决这个问题的一种方法是从原始大图...
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A Polynomial-time Metric for Outerplanar Graphs (Extended Abstract)[外平面图的一个多项式时间度量（扩展摘要）]
  Leander Schietgat(鲁汶大学) 在化学信息学的背景下，图已经成为分子表示的非常流行的。然而，许多处理图形的算法计算起来非常昂贵。本文主要研究外平面图，这是一类能代表大多数分子的图。我...
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Learning and Charting Chemical Space with Strings and Graphs: Challenges and Opportunities for AI and Machine Learning[用字符串和图表学习图表化学空间：人工智能和机器学习的挑战和机遇]
  Pierre Baldi(加利福尼亚大学) 信息学方法和计算机尚未像物理和生物学那样普及到化学中。从生物信息学中提取类比，化学信息学进展的关键要素是可获得大的、注释的化合物和反应数据库、有效搜索...
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Spectral Clustering[谱聚类算法]
  Arik Azran(剑桥大学) **机器学习教程讲座**光谱聚类是一种在数据中发现群结构的技术。它是基于将数据点作为连接图的节点来查看的，并通过将该图基于其光谱分解划分为具有某些期望属性...
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Proactive Computing: A Progress Report[主动计算：一个进度报告]
  David Tennenhouse(英特尔公司) 近40年来，计算机科学一直由J.C.R.Licklider的交互计算的强大愿景所主导。尽管这条以人为中心的研究线已经取得了巨大的成效，但随着网络计算机的数量开始超过十...
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