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Usando datos y tecnología para predecir rendimientos de cultivos de manera efectiva.

Un nuevo marco mejora la comprensión de las funciones de densidad de partones usando aprendizaje automático.

Explorando la necesidad de continuidad semántica en los sistemas de IA para una mejor comprensión.

Los avances en deep learning mejoran la precisión del diagnóstico de enfermedades de la piel.

Esta investigación ofrece información sobre las elecciones de IA en entornos competitivos y cooperativos.

Mejorando la confianza y transparencia en los modelos de lenguaje grandes a través de IA explicativa.

Examinando cómo la IA explicable puede ayudar a certificar sistemas de IA.

BONES hace más fácil la estimación del Valor de Shapley para una mejor interpretación de la IA.

Un estudio sobre el uso de modelos de lenguaje para evaluar métodos de explicación de IA para el reconocimiento de actividades.

WLDA mejora la clasificación de IA manejando datos faltantes de manera efectiva.

Una mirada a la importancia y los desafíos de la detección de anomalías en varios campos.

Este artículo explora cómo los LLMs mejoran el análisis de sentimientos para predecir los precios de las monedas.

Un nuevo modelo mejora la comprensión de la IA en diagnósticos de salud.

Un nuevo método mejora la comprensión de la toma de decisiones de los agentes de RL.

Una visión general del trauma, sus tipos y métodos de detección usando tecnología.

Un estudio muestra cómo los sistemas de diálogo mejoran la comprensión de los usuarios sobre los modelos de IA.

Mejorando la transparencia de la IA a través de la retroalimentación interactiva del usuario y la teoría del cambio de creencias.

Un estudio sobre cómo usar big data para predecir interrupciones en las cadenas de suministro.

MASALA mejora la transparencia de decisiones de IA usando explicaciones basadas en la localidad.

Una mirada al paquete py-ciu para explicar las decisiones de IA de forma clara.

IncX ofrece explicaciones rápidas y claras para la detección de objetos con IA en tiempo real.

La IA transforma la agricultura a través de métodos innovadores de clasificación de cultivos y una mejor toma de decisiones.

Una mirada a las principales diferencias entre la IA Explicable y la IA Interpretable.

Un nuevo método automatiza la generación de conceptos para mejorar la transparencia en las decisiones de la IA.

Una plataforma diseñada para entender mejor las decisiones de la IA a través de explicaciones personalizadas.

La investigación se centra en el papel de la IA en la automatización de aterrizajes lunares con detección de cráteres.

Este artículo habla sobre la detección de outliers en datos de series temporales usando machine learning.

XSub explota la IA explicable para mejorar los ataques adversariales, lo que genera preocupaciones de seguridad.

Destacando la necesidad de pensamiento crítico junto con las recomendaciones de máquinas en la salud.

Un nuevo marco mejora la seguridad de los dispositivos IoT usando métodos avanzados.

Un nuevo marco mejora la comprensión de las predicciones de modelos de series temporales.

Este artículo presenta un nuevo enfoque para inspeccionar defectos en aislantes de redes eléctricas.

Un nuevo enfoque mejora la comprensión de las respuestas neuronales al tacto en interacciones sociales.

Nuevo marco mejora la comprensión de los efectos del tratamiento para pacientes individuales.

Un estudio destaca la necesidad de explicaciones claras de IA en entornos clínicos.

Combinando lógica difusa y regresión simbólica para una detección de fraude más clara.

Los métodos actuales de IA explicable no son claros ni confiables.

M-CELS simplifica explicaciones de modelos complejos para datos de series temporales.

Nuevos métodos mejoran la transparencia en las decisiones de IA para el análisis de imágenes médicas.

GRNIX mejora la comprensión de las redes genéticas relacionadas con enfermedades autoinmunes.