FairEHR-CLPを紹介します。これはEHRデータを使って公正で正確な医療予測を行うためのフレームワークです。
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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
RSS新しい方法は、推薦において消費者と生産者の公正さを両立させる。
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今日のデジタル時代における倫理とネットワーキング研究の交差点を探る。
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ChaosBenchは、多様なデータと革新的なアプローチを通じて、長期的な気候予測を強化することを目指している。
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AIに関連する潜在的な絶滅リスクを調べて、それについてどう話すか。
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モバイルサービスがサブサハラアフリカの田舎での公共アクセスを改善してるよ。
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LLMが研究でどうやって人種的アイデンティティを誤って表現したり、単純化したりするかを調べる。
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この記事では、法律のアドバイスにおけるAIの安全な使い方について説明してるよ。
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ファウンデーションモデルとフェデレーテッドラーニングを統合することは、リスクとメリットの両方があるよ。
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この記事では、コールドサプライチェーンにおけるIoT導入の課題を探る。
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人間っぽい言葉がテクノロジーへの見方をどう変えるかに関する研究。
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この記事では、LLMにおける地理的バイアスとその社会的影響について考察してるよ。
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デジタルコミュニケーションにおけるセルフソブリンアイデンティティの進化と重要性を理解する。
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この研究は、常識的な知識とマルチモーダルな情報を使ってマーケティングキャンペーンを改善することを探ってる。
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ソーシャルネットワークの推薦における公平性の進化を時間をかけて分析中。
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さまざまなアプリでフェアなランキング方法を探る。
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新しいモデルは、ニューラルネットワークでの明瞭さとパフォーマンスのバランスを取ってる。
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過激派のソーシャルメディアで進化する反ユダヤ的な議論に関する研究。
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機械学習がどんだけ性別バイアスを続けてるか、その感情的な影響を調べること。
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新しい方法は、タイミングの詳細を保ちながら合成電子健康記録を改善する。
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LLMを活用した科学的エージェントの脆弱性と安全戦略を検討中。
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モジュラー教育の概要とヨーロッパにおけるスケジューリングの課題。
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オンライン政治討論で意見がぶつかり合う様子についての研究。
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時代とともに人間の体を視覚化する方法がどう変わってきたかを探る。
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研究は、異なるグループ間でのAIの説明における公正性に影響を与える問題を浮き彫りにしています。
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RCTにおける多様性のギャップを解消して、みんなの健康成果を向上させる。
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CAPを導入して機械学習モデルの公平性と効率性を向上させるよ。
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CHEESEフレームワークは、オンライン試験中のカンニング行動をうまく特定するんだ。
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AIを活用して問題解決のクリエイティブさを引き出す新しい方法。
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この記事では、大規模な視覚言語モデルにおける性別と人種のバイアスを調査しています。
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顔認識技術の利用における倫理的な懸念と公共の安全を評価する。
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NYCの都市生活を改善するための足場のマッピングとモニタリング。
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大規模データセットのフェアクラスタリングのための効率的なアルゴリズムを紹介するよ。
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データ保護法と機械学習の実践の関係を調べる。
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AIが法制度や公共行政に与える影響を探る。
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データ収集と個人のプライバシー権のバランスを探る。
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音声の異常を特定して、音声のなりすましに対抗するための強力なアプローチ。
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AIの開発と利用における主要な倫理的問題を探る。
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この研究は、言語モデルの複数のバイアスを同時に減らすことに焦点を当ててるよ。
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スポーツ施設でのエネルギー利用改善のための異常検知についての考察。
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