PHLMMは革新的なカメラ技術を通じて健康データの収集を強化します。
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コンピューターサイエンス - コンピュータと社会
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NFPが分散型アプリの風景をどう変えてるか学ぼう。
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AIシステムはユーザーを説得できるから、害が出るんじゃないかって心配されてるよ。
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ウェブトラフィックがいろんな業界やサイトにどう分配されるかを見てみよう。
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さまざまな分野やシナリオにおけるAIの失敗に対する責任を見ていく。
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説明可能なAIの手法とユーザーの信頼を向上させるためのフレームワーク。
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アルゴリズムによる意思決定の公平性の課題と解決策を考える。
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この論文では、グラフニューラルネットワークの公平性のためのフレームワーク、FairGIを紹介しているよ。
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研究がセキュリティイベントでのスピーカーの役割やトピックについての洞察を明らかにした。
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Telegramの陰謀論のつながりを調査して、その影響を探る。
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Bluesky Socialのユーザーインタラクションとトレンドを示す包括的なデータセット。
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研究はRLとLLM技術を組み合わせて教育エージェントのパフォーマンスを向上させる。
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新しいツールが、増えている誤情報の中でファクトチェックの正確性を向上させることを目指してるよ。
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AIやMLの研究における再現性の重要性についての考察。
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ChatGPTが学生がデータビジュアライゼーションの技術をマスターする手助けをする方法。
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新しいデータセットが出生に関する洞察を提供しつつ、個人情報を守ってるよ。
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不確実性の中で予測モデルのパフォーマンスを評価するための新しいフレームワーク。
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研究者が生成AIを倫理的かつ効果的に使うためのガイドライン。
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ソーシャルワーカーのAI統合に対する意見を探る。
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パーム油の森林や持続可能性への影響をもっと理解するためのモデル。
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AnthropicのAIチャットボットClaudeのリスクとガバナンスを調査中。
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データセンターがエネルギー使用を管理して、よりグリーンな未来にする方法を学ぼう。
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データフェミニズムがどのようにより公平なAIシステムを作るか。
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研究論文を提出するための効果的なフォーマットの仕方を学ぼう。
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農村地域向けの安全な性教育プラットフォームを紹介します。
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現代戦における自律型兵器の潜在的な危険性を調査中。
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遺伝的アルゴリズムを使うと、オンライン学習での学生の成果を予測する精度が向上するよ。
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この記事では、機械学習におけるデータセット管理の倫理的実践の重要性について説明してるよ。
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人の移動データが時間とともにCOVID-19の感染予測にどう影響するかを調べてる。
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企業に責任あるAIの実践に注力させて、より良い結果を出させること。
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メディア組織は、ジャーナリズムにおける責任あるAI使用のためのガイドラインを作ってるんだ。
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小学校教育における生成AIツールを使った実践的学習に関する研究。
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データセットのサイズが人種と性別の分類におけるAIのバイアスにどう影響するかを見てみる。
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調査によると、採用に使われるAIツールには人種や性別に基づくバイアスがあることがわかった。
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効果的な規制は、AIシステムへのユーザーの信頼を育むための鍵だよ。
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人間がディープフェイク動画を見分ける能力とAIの検出能力を比べてみる。
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新しい方法が、革新的な調整を使って回帰モデルのプライバシーと公平性に対処しているよ。
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センシティブな分野の分類モデルにおける公平性を高める方法。
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Twitterの議論を調べると、COVID-19ワクチンに対する人々の考えが変わってきてることがわかる。
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欠如がどうやってより良いアルゴリズムデザインを促進し、平等を実現するか探る。
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