新しいAI手法が旅行データ収集を改善して、より良い都市計画を実現。
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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
RSSAIのナッジが薬局の業務と患者ケアを向上させるよ。
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学校の境界に対する新しいアプローチが、 segregation を減らそうとしている。
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責任あるAIシステムを開発するための倫理的要件ガイド。
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ある研究が、プロセスマイニングがカナダの人事セキュリティスクリーニングをどう向上させたかを示している。
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手続き学習とそのさまざまなアプローチをよりよく理解するための新しいモデル。
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因果MLを使うと、農業の意思決定や持続可能性が大きく改善されるよ。
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オンラインフォーラムで性別が道徳的選択にどう影響するかを調べる。
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生活に影響を与えるAIシステムの公平性の重要性を考える。
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テクノロジーとともに資本がどう進化するかと、それが社会に与える影響を考察中。
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パーソナライズされたモデルが教育トレーニングの効率をどう向上させるかを学ぼう。
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外れ値検出モデルのバイアスを調べて、公平性を促進する。
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この記事では、時系列分析の手法とその教育への応用についてレビューします。
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カスタムチャットボットが高等教育における教育体験をどう改善するか学んでみよう。
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未来のイベントを統合することで、エネルギー予測手法の精度が向上する。
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データをオープンにすることで、コミュニティが力を得て進展するんだ。
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研究は、グループ形成やディスカッションがプログラミング教育の成果にどう影響するかを調べてるよ。
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チュートリアルは、バイオインフォマティクス教育でさまざまな学習者のニーズに応えなきゃならない。
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この研究は、CLIPが顔をどう解釈して社会的バイアスを反映するかを調査してるよ。
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この論文はAIシステムの公平性の必要性について触れてるよ。
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新しい方法は、データサンプルの再重み付けを通じて機械学習の公平性を向上させることを目指してるよ。
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都市配達環境における貨物自転車とバンのサービス時間の比較。
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フェディバースの概要とその課題について。
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信頼できるAIシステムを評価する方法とその手法を見てみよう。
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AIの環境への影響はもっと透明性と規制が必要だね。
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ウィキペディアが敏感なテーマを扱う方法を詳しく見てみよう。
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VIRISは、室内の空気感染リスクを評価して減らすのを手伝うよ。
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エージェントベースモデルで専門家の貢献を改善するためのフレームワーク。
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中国の言語モデルと検索エンジンにおける社会的バイアスを調査中。
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AUPが基盤モデルの環境をどう形成しているかを調べる。
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俺たちのランキングシステムは、実際の結果を使って法律事務所のパフォーマンスをよりよく評価するんだ。
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この記事では、言語モデルがどのようにリアルなソーシャルネットワークを作り出し、それにどんなバイアスがあるかを分析してるよ。
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相互運用性は、いろんな分野でのコラボレーションと効率性にとってめっちゃ重要だよ。
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健康とゲノムにおけるプライベートデータ分析のためのウェブプラットフォーム。
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この記事では、コンピュータービジョンにおける倫理的な問題について話してて、プライバシーやバイアスに焦点を当ててるよ。
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オラリティクスとミウェーブの試験で黄色の深刻な問題を調査中。
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クリアなAIの説明は信頼を築いて、さまざまな分野での責任ある使用を確保するんだ。
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機械学習のデータ準備は、医療判断の説明可能性に影響を与えることがあるよ。
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言語モデルにおける誤った拒否の研究とそれがユーザー体験に与える影響。
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Graphairの公正なグラフ表現とリンク予測における効果に関する研究。
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