ウクライナ侵攻中の反クレムリンチャンネルの進化を検証中。
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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アルゴリズムが倫理的なAIの意思決定に果たす役割を理解する。
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パーソンフッドの資格は、オンラインでの信頼を高めつつ、ユーザーのプライバシーを守ることを目指しているんだ。
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この記事は、連合学習がホームレス支援機関をどのように助けられるかについて話してるよ。
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低所得地域での医療アクセスを向上させるためにテクノロジーを活用する。
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この研究は、9つの言語にわたる言語モデルの性格特性を分析してる。
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陪審員選定や立ち退きプロセスの透明性を向上させるAIの可能性を探る。
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新しいサンプリング方法は、データ収集プロセスの精度と公平性を向上させることを目指している。
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研究がアルツハイマー病の進行をより良く予測するモデルを紹介。
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言語モデルが意見の社会的バイアスをどう扱うかを分析する。
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この研究は、ミームテンプレートの重要性と特定について分析してるよ。
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ArabLegalEvalは、アラビア語の法律情報を扱うLLMのパフォーマンスを評価するよ。
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プロジェクトはデータモデリングを通じて消防署の応答時間を改善することを目指してるんだ。
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学生が教育リソースに簡単にアクセスできる新しいオンラインスペース。
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ペイウォールがインターネットアクセスや広告に与える影響を見てみよう。
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効果的なコミュニケーションは自動運転車への信頼の鍵だよ。
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自動運転車における説明の具体性が乗客の安全と不安にどう影響するか。
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自動運転車の安全性と排出を評価するためのフレームワーク。
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ソーシャルボットは虚偽のストーリーを広めて、SNSでの世論に影響を与える。
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オンライングループとLLMをうまく合わせて、より良い洞察を得る方法を探ってる。
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OnDiscussは、インストラクターがオンラインの学生ディスカッションを効率的に分析し、採点するのを手助けします。
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スピーカーバリフィケーションのバイアス測定方法についての考察。
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強化学習が持続可能なエネルギーシステムをどう変えるかを調べる。
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言語モデルにおける例の選択が公平性にどう影響するかを検討する。
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新しいルールは、AI技術の透明性と不確実性の管理に焦点を当ててるよ。
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実用的な使用のためにディープラーニングモデルを評価するのは、安全性と信頼性のためにめっちゃ重要なんだよね。
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タレントマネジメントにおける質的データ分析を効率化するための大規模言語モデルの活用。
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研究では、LLMが学習のための教育的質問をどれだけうまく生成できるか評価してるんだ。
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革新的なフレームワークが電子部品の環境影響分析を改善する。
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新しいデータセットがAIを使ってティーンエイジャーの不安やうつを特定するのを助けてるんだ。
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調査でステークホルダーの見解が明らかになり、AIガバナンスを改善するためのRAIアーティファクトについてのヒントが得られたよ。
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このプロジェクトは、構造化データを通じてチリの歴史的な出来事を分析するために技術を使ってるんだ。
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EUのAI法を理解して、それがAI開発やコンプライアンスにどう影響するかを考えよう。
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オンライン討論データを通じて信念を理解する新しいアプローチ。
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コメントがジャーナリストや読者によってどうランク付けされ、見られているかを分析する。
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AIシステムにおける見た目バイアスの影響を調査中。
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EUの持続可能性のためのタクソノミーにビジネス慣行を合わせるためのガイド。
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この記事はテキストから画像生成における性別バイアスの評価をレビューしてるよ。
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この記事では、さまざまなグラフパーティションからコンセンサスクラスターを作成するためのアルゴリズムを紹介するよ。
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コンピュータ教育における教授法と理論のつながりを探ってみよう。
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