評価が私たちの選択にどんな影響を与えるかを見てみよう。
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コンピューターサイエンス - 社会と情報ネットワーク
RSSコミュニティ検出アルゴリズムで新しい手法がメモリ使用量を減らす方法を学ぼう。
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FedGPLがどのように組織のコラボレーションを助けつつ、データプライバシーを守るのかを学ぼう。
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選挙が近づくと、アルゴリズムがソーシャルメディアの政治コンテンツにどう影響するか分析してる。
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新しい環境がAIのエージェントのやり取りや協力をどう変えるかを発見しよう。
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新しいモデルは、同質性と社会的影響を組み合わせてソーシャルネットワークを分析してるよ。
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新しいフレームワークが地理データ分析における予測と不確実性の評価を強化する。
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Telegramチャンネルでの誤情報の広がり方の分析。
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ツイートがデジタル通貨の上下にどう影響するか。
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EUREKHAは、地下フォーラムでサイバー犯罪者を見つける新しいアプローチを提供してるよ。
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UniTrajは、世界中の人間の動きのパターンを理解するための柔軟なソリューションを提供しているよ。
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政治における誤情報の増加とその感情的トリガーが分析されている。
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Supernotesは、コミュニティのファクトチェックの効果を高めることを目指してるよ。
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アニメの説明はファンコミュニティを形成するのにめっちゃ重要だよ。
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プラットフォームの好みがオンラインの議論やコミュニティのダイナミクスにどう影響するかを調べる。
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社会的要因が医療のやり取りにどんな影響を与えるかの分析。
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生成AIは創造性を提供するけど、真実と信頼にリスクをもたらす。
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この研究は、教えられているマーケティングスキルと雇用者が求めているスキルのギャップを調べている。
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研究によると、腫瘍医のチームワークが患者の臨床試験へのアクセスにどんな影響を与えるかがわかった。
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新しいモデルが、さまざまな状況でのフェイクニュースの検出を改善する。
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ネットワーク内でグループがどう形成されて変わっていくかを分析してる。
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ソーシャルネットワークで行動が広がる理由を探ってみよう。
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新しい方法がグラフニューラルネットワークを使って詐欺検出の効率と精度を向上させる。
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革新的な行列表現技術を使って複雑なネットワークの分析を向上させる。
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グラフを次数行列比較技術を使って整列させる方法を学ぼう。
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データを使ってダカールの交通の流れと都市の移動を改善する。
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グループ内での合意をどう定義して測れるか見てみよう。
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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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コミュニティ検出がネットワークをどう形成し、いろんな分野をどんなふうに向上させるかを学ぼう。
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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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ソーシャルイベント検出がどう機能するか、そして今日の世界での重要性を学ぼう。
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文化が有害だと思っているちょっと変わった食べ物の組み合わせを探る。
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CGSOがノードの重要性を測ることで、グラフ分析をどうやって強化するかを学ぼう。
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RobustCRFは、GNNの耐性を強化しつつ、リアルワールドのアプリケーションでの性能を維持するよ。
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GNNがネットワークの関係をどう分析するかを見てみる。
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グラフ生成とその世界をつなぐ重要性についての洞察。
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空間ネットワークがコミュニティとリソースのつながりをどう示すか探ってみて。
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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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OSSがコラボレーションやライブラリの使い方を通じてテクノロジーをどう変えているかを見てみよう。
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まばらなネットワークでの人間関係を形成するクラスタリングの影響を見てみよう。
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