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Melhorando a transparência da IA através do feedback interativo dos usuários e da teoria da mudança de crenças.

Um estudo sobre como usar big data pra prever interrupções nas cadeias de suprimentos.

MASALA melhora a transparência das decisões da IA usando explicações baseadas em localidade.

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A IncX oferece explicações rápidas e claras sobre detecção de objetos com IA em tempo real.

A IA transforma a agricultura com métodos inovadores de classificação de plantas e decisões mais acertadas.

Uma olhada nas principais diferenças entre IA Explicável e IA Interpretável.

Um novo método automatiza a geração de conceitos pra melhorar a transparência nas decisões da IA.

Uma plataforma feita pra entender melhor as decisões da IA com explicações personalizadas.

A pesquisa foca no papel da IA na automação de pousos lunares com detecção de crateras.

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XSub explora IA explicável pra aumentar ataques adversariais, gerando preocupações de segurança.

Destacando a necessidade de pensar criticamente junto com as recomendações das máquinas na área da saúde.

Um novo framework melhora a segurança dos dispositivos IoT usando métodos avançados.

Uma nova estrutura melhora a compreensão das previsões de modelos de séries temporais.

Esse artigo apresenta uma nova abordagem para inspecionar defeitos em isoladores nas redes de energia.

Uma abordagem nova melhora a compreensão das respostas neurais ao toque em interações sociais.

Novo framework melhora a compreensão dos efeitos do tratamento para pacientes individuais.

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Combinando lógica fuzzy e regressão simbólica pra detectar fraudes de forma mais clara.

Os métodos atuais de IA explicável deixam a desejar em clareza e confiabilidade.

M-CELS simplifica explicações de modelos complexos para dados de séries temporais.

Novos métodos melhoram a transparência nas decisões de IA para análise de imagens médicas.

GRNIX melhora a compreensão das redes de genes ligadas a doenças autoimunes.

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Novas abordagens na análise de ressonância magnética podem ajudar a priorizar casos graves de câncer de próstata.

Visual-TCAV ajuda a explicar a classificação de imagens da IA ao mostrar as características importantes.

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Entendendo o papel da IA na medicina através de técnicas de IA explicável (XAI).

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