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Utiliser des données et de la technologie pour prévoir efficacement les rendements des cultures.

Un nouveau cadre améliore la compréhension des fonctions de densité de partons en utilisant l'apprentissage automatique.

Explorer le besoin de continuité sémantique dans les systèmes d'IA pour une meilleure compréhension.

Les avancées en deep learning améliorent la précision du diagnostic des maladies de la peau.

Cette recherche donne un aperçu des choix de l'IA dans des situations compétitives et cooperatives.

Améliorer la confiance et la transparence dans les grands modèles de langage grâce à l'IA explicable.

Examiner comment l'IA explicable peut aider à certifier les systèmes d'IA.

BONES simplifie l'estimation de la valeur de Shapley pour une meilleure interprétation de l'IA.

Une étude sur l'utilisation de modèles linguistiques pour évaluer les méthodes d'explication de l'IA pour la reconnaissance d'activités.

WLDA améliore la classification AI en gérant efficacement les données manquantes.

Un aperçu de l'importance et des défis de la détection d'anomalies dans différents domaines.

Cet article explore comment les LLM améliorent l'analyse de sentiment pour prédire les prix des devises.

Un nouveau modèle améliore la compréhension de l'IA dans le diagnostic médical.

Une nouvelle méthode améliore la compréhension de la prise de décision des agents RL.

Un aperçu du trauma, ses types et les méthodes de détection utilisant la technologie.

Une étude montre comment les systèmes de dialogue améliorent la compréhension des utilisateurs sur les modèles d'IA.

Améliorer la transparence de l'IA grâce aux retours interactifs des utilisateurs et à la théorie du changement de croyance.

Une étude sur l'utilisation des big data pour prévoir les perturbations dans les chaînes d'approvisionnement.

MASALA améliore la transparence des décisions d'IA en utilisant des explications basées sur la localité.

Un aperçu du package py-ciu pour expliquer clairement les choix de l'IA.

IncX propose des explications rapides et claires pour la détection d'objets en IA en temps réel.

L'IA transforme l'agriculture avec des méthodes de classification des cultures innovantes et une meilleure prise de décision.

Un aperçu des différences clés entre l'IA explicable et l'IA interprétable.

Une nouvelle méthode automatise la génération de concepts pour améliorer la transparence des décisions de l'IA.

Une plateforme conçue pour mieux comprendre les décisions de l'IA grâce à des explications sur mesure.

La recherche se concentre sur le rôle de l'IA dans l'automatisation des atterrissages lunaires avec détection des cratères.

Cet article parle de la détection des valeurs aberrantes dans les données de séries chronologiques en utilisant l'apprentissage automatique.

XSub exploite l'IA explicable pour améliorer les attaques adversariales, ce qui soulève des inquiétudes en matière de sécurité.

Mettre en avant l'importance de la pensée critique en plus des recommandations des machines dans le secteur de la santé.

Un nouveau cadre améliore la sécurité des appareils IoT en utilisant des méthodes avancées.

Un nouveau cadre améliore la compréhension des prédictions des modèles de séries temporelles.

Cet article présente une nouvelle méthode pour inspecter les défauts des isolateurs dans les réseaux électriques.

Une nouvelle approche améliore la compréhension des réponses neurales au toucher lors des interactions sociales.

Nouveau cadre améliore la compréhension des effets des traitements pour chaque patient.

Une étude souligne le besoin d'explications claires sur l'IA dans les milieux cliniques.

Combiner la logique floue et la régression symbolique pour une détection de fraude plus claire.

Les méthodes d'IA explicables actuelles manquent de clarté et de fiabilité.

M-CELS simplifie les explications des modèles complexes pour les données de séries temporelles.

De nouvelles méthodes améliorent la transparence des décisions en IA pour l'analyse d'images médicales.

GRNIX améliore la compréhension des réseaux de gènes liés aux maladies auto-immunes.