Usando dados e tecnologia pra prever a produção das colheitas de forma eficaz.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Usando dados e tecnologia pra prever a produção das colheitas de forma eficaz.
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Um novo framework melhora a compreensão das funções de densidade de partons usando aprendizado de máquina.
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Explorando a necessidade de continuidade semântica em sistemas de IA pra uma melhor compreensão.
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Avanços em deep learning melhoram a precisão no diagnóstico de doenças de pele.
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Esta pesquisa traz umas ideias sobre as escolhas de IA em situações competitivas e cooperativas.
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Melhorando a confiança e a transparência em grandes modelos de linguagem através da IA explicável.
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Analisando como a IA explicável pode ajudar na certificação de sistemas de IA.
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BONES simplifica a estimativa do Valor Shapley pra uma melhor interpretação de IA.
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Um estudo sobre como usar modelos de linguagem pra avaliar métodos de explicação de IA pra reconhecimento de atividades.
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WLDA melhora a classificação de IA lidando com dados faltantes de forma eficaz.
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Um olhar sobre a importância e os desafios da detecção de anomalias em várias áreas.
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Este artigo explora como os LLMs melhoram a análise de sentimentos para prever preços de moeda.
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Um novo modelo melhora a compreensão da IA em diagnósticos de saúde.
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Um novo método melhora a compreensão da tomada de decisão dos agentes de RL.
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Uma visão geral do trauma, seus tipos e métodos de detecção usando tecnologia.
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Um estudo mostra como sistemas de diálogo melhoram a compreensão dos usuários sobre modelos de IA.
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Melhorando a transparência da IA através do feedback interativo dos usuários e da teoria da mudança de crenças.
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Um estudo sobre como usar big data pra prever interrupções nas cadeias de suprimentos.
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MASALA melhora a transparência das decisões da IA usando explicações baseadas em localidade.
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Uma olhada no pacote py-ciu para explicar as escolhas da IA de forma clara.
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A IncX oferece explicações rápidas e claras sobre detecção de objetos com IA em tempo real.
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A IA transforma a agricultura com métodos inovadores de classificação de plantas e decisões mais acertadas.
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Uma olhada nas principais diferenças entre IA Explicável e IA Interpretável.
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Um novo método automatiza a geração de conceitos pra melhorar a transparência nas decisões da IA.
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Uma plataforma feita pra entender melhor as decisões da IA com explicações personalizadas.
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A pesquisa foca no papel da IA na automação de pousos lunares com detecção de crateras.
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Esse artigo fala sobre como detectar outliers em dados de séries temporais usando machine learning.
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XSub explora IA explicável pra aumentar ataques adversariais, gerando preocupações de segurança.
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Destacando a necessidade de pensar criticamente junto com as recomendações das máquinas na área da saúde.
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Um novo framework melhora a segurança dos dispositivos IoT usando métodos avançados.
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Uma nova estrutura melhora a compreensão das previsões de modelos de séries temporais.
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Esse artigo apresenta uma nova abordagem para inspecionar defeitos em isoladores nas redes de energia.
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Uma abordagem nova melhora a compreensão das respostas neurais ao toque em interações sociais.
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Novo framework melhora a compreensão dos efeitos do tratamento para pacientes individuais.
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Um estudo destaca a necessidade de explicações claras sobre IA em ambientes clínicos.
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Combinando lógica fuzzy e regressão simbólica pra detectar fraudes de forma mais clara.
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Os métodos atuais de IA explicável deixam a desejar em clareza e confiabilidade.
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M-CELS simplifica explicações de modelos complexos para dados de séries temporais.
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Novos métodos melhoram a transparência nas decisões de IA para análise de imagens médicas.
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GRNIX melhora a compreensão das redes de genes ligadas a doenças autoimunes.
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