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Un nouvel outil pour ajuster les données d'enquête pour mieux représenter la population.

Une nouvelle méthode s'attaque aux biais de feedback dans les systèmes de recommandation pour les interactions bilatérales.

Une nouvelle méthode améliore l'équité dans les prédictions d'imagerie médicale.

Un cadre pour identifier et réduire les biais dans les données textuelles pour des résultats plus équitables.

Une étude examine l'équité dans les systèmes de recommandation et de classement de Yelp.

Cette étude évalue comment les motifs neuronaux sont liés à la fonction cérébrale et au comportement.

Comment la variabilité affecte les estimations moyennes dans les graphiques linéaires.

Un programme s'attaque à l'épuisement des prestataires et aux biais pour améliorer la qualité des soins maternels.

Des équipes se sont affrontées pour créer des systèmes de reconnaissance faciale efficaces lors de l'événement EFaR 2023.

Une nouvelle méthode pour réduire les biais dans les modèles de reconnaissance d'images en utilisant des données synthétiques.

Cette étude présente une méthode pour réduire le biais dans les modèles d'apprentissage automatique.

La stratégie CDR améliore les recommandations en filtrant les imputations de données nuisibles.

Examinons comment les retours humains influencent les systèmes de récompense dans la prise de décision.

Explorer l'impact des données du monde réel sur les évaluations des technologies de santé.

Une nouvelle méthode améliore l'équité dans les modèles génératifs sans avoir besoin des ensembles de données originaux.

De nouvelles interventions cherchent à réduire les biais dans les GNN tout en maintenant la précision des prédictions.

Une nouvelle méthode s'attaque à plusieurs biais dans la classification d'images pour améliorer l'équité.

Cette étude explore le biais dans les modèles audio utilisés pour la reconnaissance d'instruments.

Un nouveau modèle vise à réduire les disparités de santé dans les dossiers électroniques.

Un nouveau jeu de données donne des infos sur les biais dans la technologie du langage.

Une nouvelle méthode minimise les biais tout en préservant la vie privée dans l'apprentissage automatique.

Cette étude passe en revue de nouvelles méthodes pour analyser efficacement l'ADN ancien.

MedCheckLLM améliore l'évaluation des dossiers médicaux en utilisant des directives établies.

Examiner comment les retours influencent les prévisions économiques et la prise de décisions.

Explorer les implications éthiques de l'IA dans la santé et la nécessité d'équité.

Cet article examine le biais dans les outils de détection de discours haineux et leur impact.

Cet article parle de l'impact des biais dans le code généré par de grands modèles de langage.

Le cadre UniSA regroupe les tâches d'analyse des sentiments pour une meilleure reconnaissance des émotions.

Explorer la montée des modèles de langue décentralisés et leurs avantages par rapport aux systèmes centralisés.

Une nouvelle méthode améliore les estimations pour la performance des systèmes de recommandation.

De nouvelles stratégies améliorent l'apprentissage des réseaux neuronaux dans des conditions réelles.

Explorer le besoin d'équité dans les systèmes de recommandation personnalisés.

Utiliser des prototypes pour améliorer la comparaison des jeux de données en vision par ordinateur.

Les avancées dans les outils de géolocalisation améliorent la précision de l'aide humanitaire et réduisent les biais.

Examiner les défis de test uniques des applications d'IA générative.

Un aperçu des designs RD de donut et leurs implications dans la recherche.

Une étude révèle des biais de genre dans l'IA à travers différentes cultures.

Des recherches mettent en lumière le biais dans l'IA qui affecte les groupes sous-représentés en Nouvelle-Zélande.

De nouvelles méthodes visent à améliorer l'inclusivité des images générées par l'IA.

Cette étude examine les biais dans les modèles linguistiques en utilisant l'apprentissage par invites.