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ソーシャルメディアのインフルエンサーが商品紹介で誠実さと利益をどうやって両立させてるか。

グラフニューラルネットワークを使ったパーソナライズドレコメンデーションの公平性を探る。

DuelMIXは、マルチエージェント強化学習環境でエージェントの協力を改善するよ。

個人やビジネスの文脈での交渉のダイナミクスを探ってみて。

密度比推定が合成データの質を効果的に測る方法を学ぼう。

この記事では、機械学習技術を使ったアイテムの公平な配分について話してるよ。

この記事では、意思決定における複数の割引率を管理する方法を考察する。

合成データがプライバシーを守りつつ研究へのアクセスを可能にする方法を探る。

この論文では、データの有用性を保ちながらネットワークを匿名化する方法について話してるよ。

消費者がどうやって商品を選ぶかと、改善された推定技術の影響を見てるよ。

研究者たちはプライバシーを守りながら、コンピュータに請求書を処理する方法を教える技術を開発している。

日常生活で心理ゲームが私たちの選択にどう影響するか探ってみよう。

限られた情報で賢い決断をするための新しいアプローチ。

偽のEHRは研究に役立ち、患者データを守る。

AIが社会や意思決定の安全性に与える影響を探る。

プライベート予測方法とDaRRMアルゴリズムについての考察。

推論は、デジタルインタラクション中に個人データを守るためのプライバシー対策。

新しい方法は、機密データを守りつつ、使える状態に保つことを目指してる。

公平な提案のためのレコメンダーシステムにおける公正性の探求。

合成データは、医学研究における患者データのプライバシーの課題に対する解決策を提供する。

INTACTが個人情報を守りながらテキストの明瞭さを保つ方法を学ぼう。

RapGuardは、マルチモーダル大規模言語モデルのための文脈に応じた安全性を提供しているよ。