Neuste Artikel für Transparenz

Eine Studie zu den Ansichten von Studenten über Fairness und Ethik in MMLA.

Untersuchung der Anpassungen von Februar 2023 und deren Auswirkungen auf das Nutzerengagement.

Ein neuer Ansatz, um zu schätzen, wie sich Trainingsdaten auf die Vorhersagen des Modells auswirken.

Untersuchung der Faktoren, die das Vertrauen in KI-Technologie aus verschiedenen Perspektiven beeinflussen.

Die Prinzipien und die Bedeutung der ethischen Nutzung von KI erkunden.

Ein Rahmen, um zu bewerten, wie KI-Lösungen die Gesundheitsgerechtigkeit im Gesundheitswesen beeinflussen.

Blockchain nutzen, um die Dokumentation für die Restauration von Oldtimern zu verbessern.

XpertAI bietet massgeschneiderte Einblicke in KI-Vorhersagen für bessere Entscheidungen.

Die Verbesserung von Transparenz ist entscheidend für glaubwürdige wissenschaftliche Forschung und verlässliche Ergebnisse.

Untersuchung der Auswirkungen von Anreizen der Pharmakonzerne auf das Vertrauen in das Gesundheitswesen und die Meinungen der Patienten.

Die ethischen Bedenken von grossen Sprachmodellen in der Medizin untersuchen.

Konzentrier dich darauf, solide Forschung zu nutzen, um die Praktiken in der Softwareentwicklung zu verbessern.

Dieser Artikel bespricht die Notwendigkeit für bessere Benchmarks in der Grafverarbeitung Forschung.

Die Rolle von Ethik in der Übersetzungstechnologie erkunden.

Entdecke, wie interaktive Visualisierung menschenzentrierte KI-Tools für bessere Entscheidungen verbessert.

Diese Forschung untersucht, wie Leute auf Angebote von Robotern und die wahrgenommenen Motive reagieren.

Dieses Auktionsmodell zielt auf Fairness und Effizienz beim Verkauf von Artikeln ab.

Untersuchen, wie Transparenz und Anreize das Teilen von Nutzerdaten auf Amazon beeinflussen.

Verantwortung und Nachvollziehbarkeit in ML durch verbesserte Forschungsansprüche angehen.

Zu verstehen, wie KI Entscheidungen trifft, ist wichtig für Transparenz und Vertrauen.

Die verantwortungsvolle Nutzung von generativer KI-Technologie in verschiedenen Bereichen erkunden.

Rad4XCNN verbindet Deep Learning und Radiomics für klarere medizinische KI-Einblicke.

Erkunde, wie interpretierbares maschinelles Lernen Wetter- und Klimavorhersagen verbessern kann.

Richtlinien für Forscher, um generative KI ethisch und effektiv zu nutzen.

Die Risiken und die Governance von Claude, einem AI-Chatbot von Anthropic, unter die Lupe nehmen.

Ein neues Modell hilft, die wirtschaftlichen Auswirkungen von Alzheimer-Behandlungen zu bewerten.

Medienorganisationen erstellen Richtlinien für den verantwortungsvollen Einsatz von KI im Journalismus.

Die Risiken und Chancen von Open-Source-Generative-AI-Technologie unter die Lupe nehmen.

Lerne, wie Eingabeaufforderungen die Interaktionen mit grossen Sprachmodellen für bessere Ergebnisse beeinflussen.

Ein Leitfaden für ethische Prüfmethoden für Machine-Learning-Technologien.

ExES bringt Licht ins Dunkel über Entscheidungen beim Expertensuchen und Teambildungssystemen.

Eine Studie zeigt mögliche Vorurteile bei der Entscheidungsfindung von KI für Polizeieingriffe.

Ein Blick darauf, wie generative KI die Faktencheck-Landschaft verändert.

Diese Modelle verbessern das Verständnis und die Anpassungsfähigkeit bei Entscheidungen von KI.

Dieser Artikel spricht über die Bedeutung von Datenpraktiken für Fairness im maschinellen Lernen.

Dieser Artikel behandelt die Auswirkungen von differenzieller Privatsphäre auf das Vertrauen in die US-V Volkszählung.

Die wachsende Rolle von KI im Recruiting wirft Bedenken bezüglich Vorurteilen und Fairness auf.

Die Rolle von logikbasierten Methoden in der Transparenz von Entscheidungen in der KI erkunden.

Ein Blick darauf, wie AutoML besser auf die unterschiedlichen Bedürfnisse der Nutzer eingehen kann.

Die Lücke zwischen KI-Technologie und regulatorischen Rahmenbedingungen bewerten.