機械学習における公平性を達成するための課題と方法を調査する。
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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研究者たちは、質問票を通じて医療診断を改善するためにソーシャルメディアを活用してるよ。
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ソーシャルメディアがみんなの意見をどう形成してるかを見てみよう。
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ブラウザフィンガープリンティングについて学んで、オンラインプライバシーにどう影響するかを知ろう。
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軍人向けの遠隔投票技術の複雑さを調査する。
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ロボット支援手術のメリットと倫理的な懸念を調べる。
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なぜ特定のトピックがソーシャルメディアで注目されるのか、トレンドがどうやって生まれるのかを探ってる。
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新しい方法は予想外のアイデアを組み合わせてユニークなアートを作り出す。
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ESG開示は企業の持続可能性への行動に影響を与えることがあるよ。
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インテリジェントなチューターは柔軟性があるけど、たくさんの大人の学習者はそれを取り入れるのに苦労してる。
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Signformerは効率的な動画からテキストへの翻訳方法で手話翻訳を革命的に変えちゃうんだ。
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AIシステムの評価は、開発の安全性と責任のために超重要だよ。
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LLMが人間と社会的ジレンマでどう違うかを調べてる。
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BiTSAは建物の管理者のためにエネルギーデータを簡素化して、効率と持続可能性を促進するよ。
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36カ国のAIパフォーマンスを42の指標で比較する新しいツールが登場したよ。
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NLPを使って教育基準とテスト項目のより良い一致を分析中。
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研究者たちは新しいアプローチを使って言語モデルのバイアスに取り組んでいる。
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GPAIの評価は、安全なAI技術の利用にとって重要だよ。
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AIが意識やスピリチュアリティについて深い議論をする方法を探ってる。
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コンピュート・イン・メモリが計算速度とエネルギー使用をどう最適化するかを学ぼう。
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AIが社会や意思決定の安全性に与える影響を探る。
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新しいツールが教師が学生の動的プログラミングの理解度を評価するのを手伝っている。
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ウクライナの紛争中に安全性を高めるために空気警報を分析してる。
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敵対的攻撃を調査して、ミックスアップトレーニングを通じて公正さを促進する。
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テクノロジーが教育を効率化する方法を学ぼう。コースの成果をプログラムの目標に合わせるんだ。
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オンラインのおすすめが私たちが見るものや楽しむものにどんな影響を与えるか探ってみよう。
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研究によると、データが大学の入学成功率を改善できるんだって。
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TPLogADはログの異常検出を自動化して、システムの効率とセキュリティを向上させるよ。
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AIにおけるバイアスの見方と、それに公平に取り組む方法。
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CTSkillsアプリは学生がコンピュータサイエンスの問題分解スキルを向上させるのを手助けするよ。
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LLMを使ってソーシャルメディアでグリーンプラクティスを分類して促進する。
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トランジションネットワーク分析は、学生のやり取りや学びのパターンを明らかにするよ。
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AIのリスクを探ってみよう。なんでそれが大事なのかも。
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エネルギー分野のAIがみんなにとって安全で、公平で、信頼できるようにすること。
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コンピュータが人間とのコラボでクリエイティビティをどう高めるかを調べる。
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メラノーマ検出のためのAIツールを多様なデータ活用で改善する。
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AIの評価について探ってみよう、その利点、限界、そしてAIの安全性の未来。
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バイアスが言語モデルにどう影響するかを調査して、測定する新しい方法を提案する。
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イギリス政府のデータがAIのトレーニングをどう強化するかとその影響を探る。
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AIが日常のやり取りで私たちの考えや反応にどんな影響を与えるのかを探る。
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