境外开放课程——最近更新(30天)

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Modeling the Food-Energy-Water Nexus in Critical Biodiverse Landscapes: A Case Study of Tonle Sap, Cambodia and Tulalip Tribe, USA[以柬埔寨洞里萨和美国图拉利普部落为例]
  Anuj Karpatne(KDD 2016研讨会) 关键生物多样性景观中的食物-能量-水关系建模：以柬埔寨洞里萨和美国图拉利普部落为例
更新时间：2025-03-25 09:59:17

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What spins the turbine? Finding spatial climate precursors of hydro-lake inflows: Waitaki catchment, New Zealand[寻找水湖流入的空间气候前兆：新西兰怀塔基集水区]
  Varvara Vetrova(KDD 2016研讨会) 什么使涡轮机旋转？寻找水湖流入的空间气候前兆：新西兰怀塔基集水区
更新时间：2025-03-25 09:59:10

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A Bayesian Network approach to County-Level Corn Yield Prediction using historical data and expert-knowledge[县级玉米产量预测的贝叶斯网络方法]
  Vikas Chawla(KDD 2016研讨会) 利用历史数据和专家知识进行县级玉米产量预测的贝叶斯网络方法
更新时间：2025-03-25 09:59:02

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Leveraging Multi-Layer Deep Features for Large-Scale Visual Recognition[利用多层深度特征进行大规模视觉识别]
  Tianyi Zhao(KDD 2016研讨会) 利用多层深度特征进行大规模视觉识别
更新时间：2025-03-25 09:58:47

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Deep Learning for Chemical Compound Stability Prediction[用于化合物稳定性预测的深度学习]
  Ruoqian Liu(KDD 2016研讨会) 用于化合物稳定性预测的深度学习
更新时间：2025-03-24 10:49:59

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Contextual LSTM (CLSTM) models for Large-scale NLP tasks[大规模NLP任务的上下文LSTM（CLSTM）模型]
  Shalini Ghosh(KDD 2016研讨会) 大规模NLP任务的上下文LSTM（CLSTM）模型
更新时间：2025-03-24 10:49:49

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Generating Local Explanations of Network Anomalies via Score Decomposition[通过分数分解生成网络异常的局部解释]
  Timothy La Fond(KDD 2016研讨会) 网络分析中的一个重要应用是检测网络时间序列中的异常事件。这些事件可能只是网络时间线中感兴趣的时间，也可能是恶意活动或网络故障的例子。一旦异常检测算法识...
更新时间：2025-03-24 10:49:36

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Detection of Cyber-Physical Faults and Intrusions from Physical Correlations[从物理相关性检测网络物理故障和入侵]
  Andrey Lokhov(KDD 2016研讨会) 从物理相关性检测网络物理故障和入侵
更新时间：2025-03-24 10:49:27

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Beauty and Brains: Detecting Anomalous Pattern Co-Occurrences[美与大脑：检测异常模式的共现]
  Roel Bertens(KDD 2016研讨会) 美与大脑：检测异常模式的共现
更新时间：2025-03-24 10:49:15

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Fast and Accurate Kmeans Clustering with Outliers[快速准确的Kmeans离群值聚类]
  Shalmoli Gupta(KDD 2016研讨会) 快速准确的Kmeans离群值聚类
更新时间：2025-03-24 10:48:32