アールト大学の授業におけるチャットボットの利用とその学習への影響を分析した。
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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
RSS機械学習はECGモニタリングを強化して、患者ケアと心臓の健康分析を改善するよ。
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AIツールが授業や学び方をどう変えてるかを調べてる。
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異なるコミュニティ間での予測精度を分析して、平等な健康資源配分を考える。
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責任あるAIデザインと検証に向けた体系的アプローチ。
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データ転送を使って、いろんな都市で犯罪予測モデルを改善する。
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研究によると、人口統計がAIコンテンツモデレーションにおける公平性の見方をどう形成するかを示している。
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この論文では、自己教師あり学習技術を使ってAIの公平性を確保する方法について話してるよ。
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LLMが安全性を確保する方法と、脱獄の影響を調べる。
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アルゴリズムの偏見を解消して、いろんな分野で公平さを促進すること。
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機械学習の公平性が決定や時間を通じてどのように進化するかを調べる。
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この研究は、社会的な認識がプログラミングコースにおける学生のLLMとのやりとりにどう影響するかを調べてるよ。
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公正なデータセットは、偏りのない機械学習モデルにとって超重要だよ。
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研究が人種グループ間のCOVID-19の事例予測の公平性を評価してる。
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新しいシステムは、医療従事者のためにリアルタイムフィードバックを通じてPPEの使用を改善することを目指している。
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有害なミームとその社会への影響を分析する。
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Twitterの投票を調べて、アメリカの大統領選挙への影響を見てみる。
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AI技術と規制フレームワークのギャップを評価する。
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デジタル広告スペースでのダークプーリング対策を探る。
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AI生成の練習問題は、学生にとってプログラミングをもっと面白くするよ。
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今日のグローバルヘルスケアにおけるAIの役割を形作る規制の見通し。
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分散型組織が直面している課題と、より良いシステムの必要性を考える。
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新しいメタバースでのアイデンティティの原則と課題を調べる。
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言語モデルを使ってロボットのバイアスのある結果のリスクを評価する。
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この研究は、異なる英語の方言に対する言語モデルのバイアスを強調してるよ。
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AIとソーシャルメディアが学びや学生のエンゲージメントに与える影響。
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自動化された手法が政府ポータルから貴重なデータセットの特定をどのように向上させるかを発見しよう。
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USSD技術は、ガーナの女性がメンタルヘルスのリソースにアクセスするのを助けてるよ。
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歴史的視点を取り入れることで、ICTでの持続可能な未来に向けた学生の学びが豊かになるよ。
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このレポートは、インドのコンピュータサイエンスプログラムにおけるデジタルアクセシビリティ教育のギャップを指摘してるよ。
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JobFairフレームワークは、自動履歴書評価における性別バイアスを特定するんだ。
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研究は、民族グループ間のAIアクセスにおける不均衡を強調している。
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多様な視点を使ってAIシステムの安全性評価を改善する新しいアプローチ。
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実際のタスクで言語モデルが文化的なヒントをどう扱うか評価する。
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研究者たちがAIの性別バイアスに取り組むためにGECOデータセットとGECOBenchを開発した。
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この論文では、ダメなウェブサイトを見つけるための手法を紹介するよ。
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この記事はAIにおける民主化の本当の意味を探るんだ。
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この研究は、言語が大規模モデルにおいて文化的価値にどのように影響を与えるかを分析してるんだ。
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プログラミング学生のエンゲージメントとパフォーマンスに対するソーシャルアノテーションの影響を調査中。
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アルゴリズムが影響を与える意思決定の結果に対して誰が責任を持つのかを調べる。
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