Neues Modell erkennt Ablenkungen von Fahrern, um die Verkehrssicherheit zu verbessern.
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Computerwissenschaften - Computer und Gesellschaft
RSSNeue Methoden zielen darauf ab, die Fairness im maschinellen Lernen an verschiedenen Standorten zu verbessern.
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Untersuchen, wie Sprache die kulturelle Ausrichtung in KI-Modellen beeinflusst.
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Diese Studie zeigt Vorurteile in Sprachmodellen auf, die auf Namen basieren, die mit Rasse und Geschlecht zu tun haben.
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Neue Benchmark-Tests bewerten MLLMs bei Aufgaben in sozialen Medien wie Fehlinformationen und Hassrede.
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Diese Studie untersucht die Fehler von Gesichtserkennungssystemen bei der Identifizierung von maskierten Personen und hebt Vorurteile hervor.
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Eine Studie über menschliche Werte durch die Analyse von Reddit-Daten.
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Untersuchen, wie Empfehlungssysteme unsere Medienentscheidungen und Erlebnisse beeinflussen.
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KI-Modelle nutzen, um die persönliche Mobilitätsplanung in Städten zu verbessern.
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Diese Studie zeigt, wie KI neue Forschungsideen in der Psychologie mit Hilfe von Ursachen-Grafiken generieren kann.
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Das Verständnis von Wiederherstellungsstrategien nach Katastrophen ist entscheidend für die Gemeinschaften.
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Untersuchen, wie die Ausrichtung von Sprachmodellen Dialekte, Mehrsprachigkeit und globale Perspektiven beeinflusst.
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Erforsche, wie KI die Effizienz im Gesundheitswesen, in der Wartung und in der Landwirtschaft verbessert.
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Strategien zur Reduzierung von Vorurteilen in ML, die sich auf kontinuierliche sensible Attribute konzentrieren.
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Erforschen, wie Technologie im Kampf gegen Menschenhandel durch multimediale Geolokalisierung hilft.
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Dieses Modell verbessert die Vorhersagen von Pendelmuster für eine bessere Stadtplanung.
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Ein neues Framework verbessert die Erkennung von Hassrede, indem es realistische Testfälle generiert.
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MemeCraft erstellt coole Memes, um soziale Anliegen sicher zu fördern.
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Ein tiefer Einblick in Methoden zur Erkennung von missbräuchlicher Sprache und Textstil-Transfer.
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Die Studie zeigt Unterschiede in UAD-Modellen, die die Fairness im Gesundheitswesen beeinflussen.
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Regelmässige Transparenzberichte für Fundamentmodelle zu erstellen, ist echt wichtig für die Verantwortung.
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Die Studie untersucht, wie das Elo-Bewertungssystem das Lernen von Medizinstudenten beeinflusst.
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Erkunde die wichtige Rolle der Algorithmusgenauigkeit beim Online-Verstärkungslernen für Gesundheitsstudien.
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Untersuchung der Auswirkungen von maschinellem Lernen auf die Meinungsfreiheit und Fairness.
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Untersuchung der Auswirkungen von KI auf die Entscheidungsfindung von Tennis-Schiedsrichtern.
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Eine neue Infrastruktur verbindet NLP-Datensätze, um soziale Intelligenz zu messen.
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Erfahre, wie Viblio Nutzern hilft, die Vertrauenswürdigkeit von Videos auf Plattformen wie YouTube einzuschätzen.
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Dieser Artikel untersucht die Zuverlässigkeit politischer Ansichten in grossen Sprachmodellen.
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Diese Studie untersucht, wie das Zusammenlegen von Daten die Fairness von Modellen in verschiedenen Gruppen verbessern kann.
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Untersuchung der Auswirkungen von KI-generierten Inhalten auf die Kunst-Community in sozialen Medien.
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Die Entwicklung und Nutzerinteraktionen mit CMPs im Kontext von Datenschutzgesetzen untersuchen.
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Die Vorbereitung von vier afrikanischen Ländern auf KI bewerten und die Notwendigkeit lokalisierter Strategien.
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Die Auswirkungen von Vielfalt und Zugang in der KI-Entwicklung untersuchen.
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Diese Studie untersucht die Herausforderungen, denen multikulturelle Nutzer mit Sprachassistenten gegenüberstehen.
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RATsApp bietet automatisiertes Feedback, um die STEM-Fähigkeiten von Schülern zu verbessern.
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Ein Überblick über dApps, ihre Struktur, Schwachstellen und zukünftige Perspektiven.
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Ein neuer Ansatz bietet effiziente Lösungen für das Vertex-Cover-Problem in Graphen.
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Eine Studie zu den Ansichten von Studenten über Fairness und Ethik in MMLA.
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Maschinelles Lernen nutzen, um Schüler zu identifizieren, die kurz vor dem Abbrechen sind.
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Mehrere Modelle nutzen, um die Entscheidungsfindung in komplexen Situationen wie Pandemien zu verbessern.
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