图 书 馆热门境外开放课程排行榜
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81Theory and Application of Electrocorticographic (ECoG) Signals in Humans[理论和应用皮层脑电图（ECoG）信号在人类中]
Gerwin Schalk(纽约州卫生部) 脑机接口 (bci) 将大脑信号转换为传达用户意图的输出。bci 可供人们用来与环境进行沟通和交互。 然而, 目前流行的非侵入性和侵入性传感器方法存在着重要的局限性...
热度：477
Gerwin Schalk(纽约州卫生部) 脑机接口 (bci) 将大脑信号转换为传达用户意图的输出。bci 可供人们用来与环境进行沟通和交互。 然而, 目前流行的非侵入性和侵入性传感器方法存在着重要的局限性...
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82Integer Programming and Combinatorial Optimization (MIT)[整数规划和组合优化]
Bertsimas, Dimitris, Schulz, Andreas(麻省理工学院) 本课程全面介绍了整数优化的理论、算法和应用, 分为四个部分: 公式和松弛、整数优化的代数和几何、整数优化算法和整数优化的扩展。
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Bertsimas, Dimitris, Schulz, Andreas(麻省理工学院) 本课程全面介绍了整数优化的理论、算法和应用, 分为四个部分: 公式和松弛、整数优化的代数和几何、整数优化算法和整数优化的扩展。
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836.042J / 18.062J Mathematics for Computer Science[6.042 J / 18.062 J 计算机科学的数学模型 ]
Ronitt Rubinfeld ;Albert Meyer(麻省理工学院) 这是一门离散数学的导论课程，以计算机科学与工程为导向。过程大致划分成三:数学基本概念:定义,证明,集,函数,离散结构的关系:模运算、图形、状态机、计算离散a ...
热度：475
Ronitt Rubinfeld ;Albert Meyer(麻省理工学院) 这是一门离散数学的导论课程，以计算机科学与工程为导向。过程大致划分成三:数学基本概念:定义,证明,集,函数,离散结构的关系:模运算、图形、状态机、计算离散a ...
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84Online Learning by Ellipsoid Method[椭球法在线学习]
Liu Yang(卡内基梅隆大学) 在这项工作中，我们扩展了椭球方法，该方法最初是为凸优化而设计的，用于在线学习。关键思想是通过椭球来近似与迄今为止收到的所有训练样例一致的分类假设。这与...
热度：474
Liu Yang(卡内基梅隆大学) 在这项工作中，我们扩展了椭球方法，该方法最初是为凸优化而设计的，用于在线学习。关键思想是通过椭球来近似与迄今为止收到的所有训练样例一致的分类假设。这与...
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85The Coming China Wars: Where They will be Fought, How They can be Won[即将到来的中国战争：他们将在那里打，他们如何才能取得胜利]
Peter Navarro(加州大学尔湾分校) "即将到来的中国战争: 他们将在哪里失败, 他们如何能赢得" 加州大学欧文分校经济与公共政策教授彼得·纳瓦罗是畅销书的作者, 如果它在巴西下雨, 买星巴克和完善的...
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Peter Navarro(加州大学尔湾分校) "即将到来的中国战争: 他们将在哪里失败, 他们如何能赢得" 加州大学欧文分校经济与公共政策教授彼得·纳瓦罗是畅销书的作者, 如果它在巴西下雨, 买星巴克和完善的...
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86Fast Euclidean Minimum Spanning Tree: Algorithm, Analysis, and Applications[快速欧氏最小生成树算法，分析，和应用程序]
William March(乔治亚理工学院) 欧几里德最小生成树问题在广泛的领域中有应用，并且已经开发了许多有效的算法来解决它。我们提出了一种新的，快速的，通用的EMST算法，其动机是对天文数据的聚类...
热度：471
William March(乔治亚理工学院) 欧几里德最小生成树问题在广泛的领域中有应用，并且已经开发了许多有效的算法来解决它。我们提出了一种新的，快速的，通用的EMST算法，其动机是对天文数据的聚类...
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87Topic Models with Power-Law Using Pitman-Yor Process[皮特曼-尤尔用幂律主题模型]
Issei Sato(东京大学) 一个重要方法的知识发现和数据挖掘是估计观察到的变量，因为潜变量可以显示隐藏的特性，观察到的数据。潜在因素模型假设在记录中的每个项目都有一个潜在的因素；...
热度：471
Issei Sato(东京大学) 一个重要方法的知识发现和数据挖掘是估计观察到的变量，因为潜变量可以显示隐藏的特性，观察到的数据。潜在因素模型假设在记录中的每个项目都有一个潜在的因素；...
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88Machine Vision[机器视觉]
Prof. Berthold Horn(麻省理工学院) 本课程介绍从图像生成环境符号描述的过程。它涵盖了图像形成、图像分析、二值图像处理和滤波的物理过程。机器视觉在机器人和机器与其环境的智能交互方面有着广泛...
热度：467
Prof. Berthold Horn(麻省理工学院) 本课程介绍从图像生成环境符号描述的过程。它涵盖了图像形成、图像分析、二值图像处理和滤波的物理过程。机器视觉在机器人和机器与其环境的智能交互方面有着广泛...
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8918.404J Theory of Computation (MIT)[18.404j计算理论（MIT）]
Sipser Michael(麻省理工学院) 这个研究生水平课程在可计算性和复杂性（6.045J / 18.400J）中对材料进行了更广泛和理论性的处理。主题包括自动机和语言理论，可计算性理论和复杂性理论。
热度：465
Sipser Michael(麻省理工学院) 这个研究生水平课程在可计算性和复杂性（6.045J / 18.400J）中对材料进行了更广泛和理论性的处理。主题包括自动机和语言理论，可计算性理论和复杂性理论。
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90Gene Regulatory Network Inference: In Silico Hypotheses and Experimental Validation[基因调控网络推理: 在硅片假设和实验验证中的研究]
David Wild(凯克研究院) The literature is replete with various approaches to extracting gene regulatory networks from microarray profiling data. Although many of these method...
热度：458
David Wild(凯克研究院) The literature is replete with various approaches to extracting gene regulatory networks from microarray profiling data. Although many of these method...
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