Zeitschriftenartikel zum Thema „Trustable AI“
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Srivastava, B., und F. Rossi. „Rating AI systems for bias to promote trustable applications“. IBM Journal of Research and Development 63, Nr. 4/5 (01.07.2019): 5:1–5:9. http://dx.doi.org/10.1147/jrd.2019.2935966.
Der volle Inhalt der QuelleCalegari, Roberta, Giovanni Ciatto und Andrea Omicini. „On the integration of symbolic and sub-symbolic techniques for XAI: A survey“. Intelligenza Artificiale 14, Nr. 1 (17.09.2020): 7–32. http://dx.doi.org/10.3233/ia-190036.
Der volle Inhalt der QuelleBagnato, Alessandra, Antonio Cicchetti, Luca Berardinelli, Hugo Bruneliere und Romina Eramo. „AI-augmented Model-Based Capabilities in the AIDOaRt Project“. ACM SIGAda Ada Letters 42, Nr. 2 (05.04.2023): 99–103. http://dx.doi.org/10.1145/3591335.3591349.
Der volle Inhalt der QuelleWadnere, Prof Dhanashree G., Prof Gopal A. Wadnere, Prof Suvarana Somvanshi und Prof Pranali Bhusare. „Recent Progress on the Convergence of the Internet of Things and Artificial Intelligence“. International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 11, Nr. 12 (31.12.2023): 1286–89. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2023.57576.
Der volle Inhalt der QuelleHuang, Xuanxiang, Yacine Izza und Joao Marques-Silva. „Solving Explainability Queries with Quantification: The Case of Feature Relevancy“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, Nr. 4 (26.06.2023): 3996–4006. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i4.25514.
Der volle Inhalt der QuelleGonzález-Alday, Raquel, Esteban García-Cuesta, Casimir A. Kulikowski und Victor Maojo. „A Scoping Review on the Progress, Applicability, and Future of Explainable Artificial Intelligence in Medicine“. Applied Sciences 13, Nr. 19 (28.09.2023): 10778. http://dx.doi.org/10.3390/app131910778.
Der volle Inhalt der QuelleKhaire, Prof Sneha A., Vedang Shahane, Prathamesh Borse, Ashish Jundhare und Arvind Tatu. „Doctor-Bot: AI Powered Conversational Chatbot for Delivering E-Health“. International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 10, Nr. 4 (30.04.2022): 2461–64. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2022.41856.
Der volle Inhalt der QuelleChua, Tat-Seng. „Towards Generative Search and Recommendation: A keynote at RecSys 2023“. ACM SIGIR Forum 57, Nr. 2 (Dezember 2023): 1–14. http://dx.doi.org/10.1145/3642979.3642986.
Der volle Inhalt der QuelleChhibber, Nalin, Joslin Goh und Edith Law. „Teachable Conversational Agents for Crowdwork: Effects on Performance and Trust“. Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction 6, CSCW2 (07.11.2022): 1–21. http://dx.doi.org/10.1145/3555223.
Der volle Inhalt der QuelleChavan, Shardul Sanjay, Sanket Tukaram Dhake, Shubham Virendra Jadhav und rof Johnson Mathew. „Drowning Detection System using LRCN Approach“. International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 10, Nr. 4 (30.04.2022): 2980–85. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2022.41996.
Der volle Inhalt der QuelleSámano-Robles, Ramiro, Tomas Nordström, Kristina Kunert, Salvador Santonja-Climent, Mikko Himanka, Markus Liuska, Michael Karner und Eduardo Tovar. „The DEWI High-Level Architecture: Wireless Sensor Networks in Industrial Applications“. Technologies 9, Nr. 4 (09.12.2021): 99. http://dx.doi.org/10.3390/technologies9040099.
Der volle Inhalt der QuelleRovira-Más, Francisco, Verónica Saiz-Rubio und Andrés Cuenca-Cuenca. „Sensing Architecture for Terrestrial Crop Monitoring: Harvesting Data as an Asset“. Sensors 21, Nr. 9 (30.04.2021): 3114. http://dx.doi.org/10.3390/s21093114.
Der volle Inhalt der QuelleJamshidi, Mohammad (Behdad), Sobhan Roshani, Fatemeh Daneshfar, Ali Lalbakhsh, Saeed Roshani, Fariborz Parandin, Zahra Malek et al. „Hybrid Deep Learning Techniques for Predicting Complex Phenomena: A Review on COVID-19“. AI 3, Nr. 2 (06.05.2022): 416–33. http://dx.doi.org/10.3390/ai3020025.
Der volle Inhalt der QuelleJiang, Pei, Takashi Obi und Yoshikazu Nakajima. „Integrating prior knowledge to build transformer models“. International Journal of Information Technology, 02.01.2024. http://dx.doi.org/10.1007/s41870-023-01635-7.
Der volle Inhalt der QuelleDe Paoli, Federica, Silvia Berardelli, Ivan Limongelli, Ettore Rizzo und Susanna Zucca. „VarChat: the generative AI assistant for the interpretation of human genomic variations“. Bioinformatics, 05.04.2024. http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btae183.
Der volle Inhalt der QuelleAl-Tirawi, Anas, und Robert G. Reynolds. „Cultural Algorithms as a Framework for the Design of Trustable Evolutionary Algorithms“. International Journal of Semantic Computing, 08.04.2022, 1–28. http://dx.doi.org/10.1142/s1793351x22400062.
Der volle Inhalt der QuelleKondylakis, Haridimos, Varvara Kalokyri, Stelios Sfakianakis, Kostas Marias, Manolis Tsiknakis, Ana Jimenez-Pastor, Eduardo Camacho-Ramos et al. „Data infrastructures for AI in medical imaging: a report on the experiences of five EU projects“. European Radiology Experimental 7, Nr. 1 (08.05.2023). http://dx.doi.org/10.1186/s41747-023-00336-x.
Der volle Inhalt der QuelleMomota, Mst Moriom R., und Bashir I. Morshed. „ML algorithms to estimate data reliability metric of ECG from inter-patient data for trustable AI-based cardiac monitors“. Smart Health, Oktober 2022, 100350. http://dx.doi.org/10.1016/j.smhl.2022.100350.
Der volle Inhalt der QuelleCabitza, Federico, Andrea Campagner und Luca Maria Sconfienza. „As if sand were stone. New concepts and metrics to probe the ground on which to build trustable AI“. BMC Medical Informatics and Decision Making 20, Nr. 1 (11.09.2020). http://dx.doi.org/10.1186/s12911-020-01224-9.
Der volle Inhalt der QuelleShae, Zon-Yin, und Jeffrey J. P. Tsai. „A Clinical Kidney Intelligence Platform Based on Big Data, Artificial Intelligence, and Blockchain Technology“. International Journal on Artificial Intelligence Tools 31, Nr. 03 (Januar 2022). http://dx.doi.org/10.1142/s021821302241007x.
Der volle Inhalt der QuelleDuggal, Gaurav, Tejas Gaikwad und Bhupendra Sinha. „Dependable modulation classifier explainer with measurable explainability“. Frontiers in Big Data 5 (09.01.2023). http://dx.doi.org/10.3389/fdata.2022.1081872.
Der volle Inhalt der QuelleAhmad, Khubab, Muhammad Shahbaz Khan, Fawad Ahmed, Maha Driss, Wadii Boulila, Abdulwahab Alazeb, Mohammad Alsulami, Mohammed S. Alshehri, Yazeed Yasin Ghadi und Jawad Ahmad. „FireXnet: an explainable AI-based tailored deep learning model for wildfire detection on resource-constrained devices“. Fire Ecology 19, Nr. 1 (20.09.2023). http://dx.doi.org/10.1186/s42408-023-00216-0.
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