候補者の評価順が採用結果にどんな影響を与えるかを調べてる。
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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教育5.0は、テクノロジーを使って全ての学生にパーソナライズされた学びを提供するよ。
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インドとOECD諸国におけるAIに関する信頼と責任の違いを探る。
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時間ネットワークが時間を通じてのインタラクションを追跡する方法を深掘りする。
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2023年初めのNLPとMLに関する主要な論文の概要。
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パンデミックがツイッターでの政治的表現にどう影響したかの研究。
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AIを使った労働とインフルエンサーマーケティングの不道徳な手法を調査中。
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新しいツールは、多様なデータセットへのアクセスを提供することでAIの公平性を高めることを目指してるよ。
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スマホの画像だけで健康を評価する新しい方法。
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初心者向けにサイバーセキュリティを身近にするためのカードベースの方法。
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AIが世界の安全に与える影響と信頼を築く方法を考える。
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行動を分析することで教育の成果がどう向上するかを学ぼう。
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AIのバイアスが異なるグループに対する仕事の提案にどう影響するかを調べる。
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アジア系アメリカ人の応募者に対する大学の入学審査の公平性を調べる。
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言語によるバイアスの違いと、それが言語モデルに与える影響を調べる。
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ソーシャルメディアでのフェイクニュース検出に対するローカーの影響を調べる。
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フェデレーテッドラーニングは、機密データをプライベートに保ちながら安全にコラボレーションできるんだ。
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ある研究がYelpの推薦とランキングシステムの公正さを調べてるよ。
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この研究は、自動運転車が年齢や肌の色に基づいて歩行者を検出する際のバイアスを明らかにしている。
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Web 4.0は、先進技術を使ってよりスマートで統合されたオンライン体験を目指してるんだ。
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名前と場所を使った新しい方法が人種予測の精度を向上させる。
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盲目のユーザーがコンピュータノートブックで直面する課題の概要。
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数学教育で理解を深めたりサポートしたりするためにテクノロジーを活用する。
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言語モデルを使った操作や影響のコスト削減を調べる。
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研究は、感情認識システムにおける重要な人種的偏見を強調している。
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ロシア市民のウクライナ紛争に対する見解をSNSを通じて調べる。
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機械学習研究の再現性を高めるための問題と解決策を検討する。
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AIのテキストのバイアスが国籍の認識にどう影響するかを調べる。
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シミュレーション経済シナリオでエージェントの評価を改善する方法を探ってみる。
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MicroPythonの調整がCHERIプラットフォームでのパフォーマンス向上につながったよ。
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ドローンは災害評価や緊急対応者への援助物資の配送を改善するよ。
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2022年の難民に関連する xenophobic な事件とメディアの報道を調査する。
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歩数データがどんなふうに個人情報やプライバシーリスクを暴露するかを分析する。
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デジタルプラットフォームでの子どもの安全に影響を与えるオンラインの習慣についての調査。
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AWAIREは、詳細な記録なしでIRV選挙結果を確認するための新しいアプローチを提供します。
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スマートデバイスのプライバシーポリシーを分析して、ユーザーの認識を高めるツール。
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共同プラットフォームでのタブーなトピックの扱いについての分析。
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ユーザーはスマートデバイスの自動化システムにプライバシーの心配を表してる。
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この研究は、機械学習モデルのバイアスを減らす方法を紹介してるよ。
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機械学習の公平性を調べて、重要な分野でのバイアスを減らそう。
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