Ein Blick darauf, wie Datenzusammenarbeit die Forschungsergebnisse verbessern kann.
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Hochmoderne Wissenschaft einfach erklärt
Ein Blick darauf, wie Datenzusammenarbeit die Forschungsergebnisse verbessern kann.
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Diese Arbeit bespricht Modellfamilien zur Entscheidungsunterstützung in dynamischen Situationen wie COVID-19.
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Erforschen, wie Position und Sprache die Überzeugungskraft in Online-Gesprächen beeinflussen.
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Untersuchung des Einflusses der Datensatzgrösse auf schädliche Inhalte in KI-Modellen.
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Untersuchung der Fairness in KI-Systemen und deren Einfluss auf Entscheidungsprozesse.
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Dieses Papier hebt die Wichtigkeit von verständlichen Bewertungsmetriken in der maschinellen Übersetzung hervor.
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Eine Analyse von Käufern, Verkäufern und Marktdynamiken bei Transaktionen im Dark Web.
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Lern, wie KI wertvolle synthetische Datensätze für die Telematikforschung erstellen kann.
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Eine Studie darüber, wie Bürgerhaushalte das Vertrauen in lokale Behörden stärken.
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Erfahrungzentren sollen den Zugang zu digitalen Identitätssystemen für alle Bürger verbessern.
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Eine neue Vorlage zur Verbesserung der Datenqualität und Dokumentation für Online-Forschung.
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Die Balance zwischen Privatsphäre und Fairness in föderierten Lernmodellen untersuchen.
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Ein neues System verbessert das Mathelernen zu Hause durch coole Interaktionen.
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Die Untersuchung von Vorurteilen in der Technologie und deren Auswirkungen auf die Gesellschaft.
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Dieser Artikel behandelt ein Benchmark-Tool zur Bewertung von Vorurteilen in Sprachmodellen.
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MepoGNN kombiniert Modelle, um die Vorhersagen zur Ausbreitung von Krankheiten zu verbessern.
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Erforschen, wie klare Kommunikation das Vertrauen in KI und die Akzeptanz in sicherheitskritischen Bereichen beeinflusst.
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Dieser Artikel untersucht die Auswirkungen von Geschlechtervorurteilen in der Sentimentanalyse mit BERT.
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SOPHIE hilft Ärzten, ihre Kommunikationsfähigkeiten mit virtuellen Patienteninteraktionen zu verbessern.
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Die Blockchain-Technologie verändert die Sicherheit in der ÖL- und Gasversorgungskette.
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Untersuchen, wie das Wissen über KI Vertrauen und Entscheidungsfindung in Sicherheitskontexten beeinflusst.
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Automatisierte Fragen könnten Lücken im Programmierwissen der Schüler aufdecken.
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Dieser Artikel behandelt Methoden zur Verbesserung der Fairness im maschinellen Lernen durch Korrektur von Labelrauschen.
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Lerne, wie synthetische Daten die Privatsphäre in langfristiger Forschung schützen können.
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Entdecke die Bedeutung von Fairness und dem CIF-Rahmenwerk im maschinellen Lernen.
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Untersuchen, wie Persönlichkeitsmerkmale Sprachmodelle und deren Kommunikation beeinflussen.
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Eine Studie über die Trends und Merkmale von KI-generierten Bildern mit TWIGMA.
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Erklärbarkeit in KI ist wichtig für Vertrauen in kritischen Bereichen wie dem Gesundheitswesen.
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Gegenrede stellt schädliche Online-Äusserungen in Frage, unterstützt die Opfer und fördert den Dialog.
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Dieser Artikel behandelt, wie die Interpretierbarkeit von KI moralische Entscheidungen beeinflusst.
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Studie untersucht, wie Erklärungen die Sicherheit und Entscheidungsfindung von Passagieren in autonomen Fahrzeugen beeinflussen.
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Neue Algorithmen passen das Verhalten von KI an sich entwickelnde moralische Werte an.
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Fairness in maschinellen Lernmodellen für verschiedene Aufgaben ansprechen.
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Untersuchen der Rolle von KI-Chatbots bei der Gestaltung von Bildungsbewertungen und Lernen.
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Eine Studie über die Gesundheitsprobleme, mit denen Pflegeheimbewohner im Baskenland während der Pandemie konfrontiert waren.
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Transkripte verbessern das Verständnis von Bildungsvideos und helfen bei Problemen mit der Audioqualität.
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Die Herausforderungen der Reproduzierbarkeit in der computergestützten Sozialwissenschaft durch offene Praktiken und strukturierte Methoden angehen.
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Ein neuer Ansatz für Arboristen nutzt Drohnen- und Satellitendaten für eine bessere Baumpflege.
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Die Studie bewertet die Genauigkeit von Landnutzungslandkarten für die landwirtschaftliche Überwachung in Subsahara-Afrika.
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Spieler entkommen aus einem Haus, während sie einen versteckten Killer unter ihnen identifizieren.
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