Littérature scientifique sur le sujet « AI Observer »
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Articles de revues sur le sujet "AI Observer"
Straeubig, Michael. « Games, AI and Systems ». Eludamos : Journal for Computer Game Culture 10, no 1 (21 avril 2020) : 141–60. http://dx.doi.org/10.7557/23.6176.
Texte intégralSalinel, Brandon, Matthew Grudza, Sarah Zeien, Matthew Murphy, Jake Adkins, Corey Jensen, Curt Bay et al. « Comparison of segmentation methods to improve throughput in annotating AI-observer for detecting colorectal cancer. » Journal of Clinical Oncology 40, no 4_suppl (1 février 2022) : 142. http://dx.doi.org/10.1200/jco.2022.40.4_suppl.142.
Texte intégralSmith, Andrew Dennis, Brian C. Allen, Asser Abou Elkassem, Rafah Mresh, Seth T. Lirette, Yujan Shrestha, J. David Giese et al. « Multi-institutional comparative effectiveness of advanced cancer longitudinal imaging response evaluation methods : Current practice versus artificial intelligence-assisted. » Journal of Clinical Oncology 38, no 15_suppl (20 mai 2020) : 2010. http://dx.doi.org/10.1200/jco.2020.38.15_suppl.2010.
Texte intégralGürsoy Çoruh, Ayşegül, Bülent Yenigün, Çağlar Uzun, Yusuf Kahya, Emre Utkan Büyükceran, Atilla Elhan, Kaan Orhan et Ayten Kayı Cangır. « A comparison of the fusion model of deep learning neural networks with human observation for lung nodule detection and classification ». British Journal of Radiology 94, no 1123 (1 juillet 2021) : 20210222. http://dx.doi.org/10.1259/bjr.20210222.
Texte intégralM. Lazim, Izzuddin, Abdul Rashid Husain, Nurul Adilla Mohd Subha et Mohd Ariffanan Mohd Basri. « Intelligent Observer-Based Feedback Linearization for Autonomous Quadrotor Control ». International Journal of Engineering & ; Technology 7, no 4.35 (30 novembre 2018) : 904. http://dx.doi.org/10.14419/ijet.v7i4.35.26280.
Texte intégralSalinel, Brandon, Matthew Grudza, Sarah Zeien, Matthew Murphy, Jake Adkins, Corey Jensen, Curt Bay et al. « Ensemble voting decreases false positives in AI second-observer reads for detecting colorectal cancer. » Journal of Clinical Oncology 40, no 4_suppl (1 février 2022) : 141. http://dx.doi.org/10.1200/jco.2022.40.4_suppl.141.
Texte intégralPalm, Christiane, Catherine E. Connolly, Regina Masser, Barbara Padberg Sgier, Eva Karamitopoulou, Quentin Simon, Beata Bode et Marianne Tinguely. « Determining HER2 Status by Artificial Intelligence : An Investigation of Primary, Metastatic, and HER2 Low Breast Tumors ». Diagnostics 13, no 1 (3 janvier 2023) : 168. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics13010168.
Texte intégralAjmera, Pranav, Amit Kharat, Tanveer Gupte, Richa Pant, Viraj Kulkarni, Vinay Duddalwar et Purnachandra Lamghare. « Observer performance evaluation of the feasibility of a deep learning model to detect cardiomegaly on chest radiographs ». Acta Radiologica Open 11, no 7 (juillet 2022) : 205846012211073. http://dx.doi.org/10.1177/20584601221107345.
Texte intégralAl-Hammadi, Noora, Palmira Caparrotti, Saju Divakar, Mohamed Riyas, Suparna Halsnad Chandramouli, Rabih Hammoud, Jillian Hayes, Maeve Mc Garry, Satheesh Prasad Paloor et Primoz Petric. « MRI reduces variation of contouring for boost clinical target volume in breast cancer patients without surgical clips in the tumour bed ». Radiology and Oncology 51, no 2 (24 mai 2017) : 160–68. http://dx.doi.org/10.1515/raon-2017-0014.
Texte intégralHameed, B. M. Zeeshan, Milap Shah, Nithesh Naik, Sufyan Ibrahim, Bhaskar Somani, Patrick Rice, Naeem Soomro et Bhavan Prasad Rai. « Contemporary application of artificial intelligence in prostate cancer : an i-TRUE study ». Therapeutic Advances in Urology 13 (janvier 2021) : 175628722098664. http://dx.doi.org/10.1177/1756287220986640.
Texte intégralLivres sur le sujet "AI Observer"
Enemark, Christian, dir. Ethics of Drone Strikes. Edinburgh University Press, 2021. http://dx.doi.org/10.3366/edinburgh/9781474483575.001.0001.
Texte intégralRUNCAN, PATRICIA. Copilărie, consiliere și parentalitate cu impact. Vol. 1. Ediție revizuită. Seria AUTENTIC. EDITURA DE VEST, 2021. http://dx.doi.org/10.51820/autentic.2021.vol.1.editie_revizuita.
Texte intégralRuncan, Patricia. Copilărie și parentalitate cu impact. Editura de Vest, 2020. http://dx.doi.org/10.51820/autentic.2020.vol.1.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "AI Observer"
Cowie, Roddy, Dearbhaile Bradley et Mark Livingstone. « Using observer-controlled movement and expectations of regularity to recover tridimensional structure ». Dans AI and Cognitive Science ’90, 178–92. London : Springer London, 1991. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4471-3542-5_12.
Texte intégralMaruyama, Yoshihiro. « AI, Quantum Information, and External Semantic Realism : Searle’s Observer-Relativity and Chinese Room, Revisited ». Dans Fundamental Issues of Artificial Intelligence, 115–27. Cham : Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-26485-1_8.
Texte intégralMamun, Shamim Al, Mohammad Eusuf Daud, Mufti Mahmud, M. Shamim Kaiser et Andre Luis Debiaso Rossi. « ALO : AI for Least Observed People ». Dans Applied Intelligence and Informatics, 306–17. Cham : Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-82269-9_24.
Texte intégralBragaglia, Stefano, Federico Chesani, Paola Mello, Marco Montali et Davide Sottara. « Fuzzy Conformance Checking of Observed Behaviour with Expectations ». Dans AI*IA 2011 : Artificial Intelligence Around Man and Beyond, 80–91. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-23954-0_10.
Texte intégralMusiolik, Grzegorz. « Predictability of AI Decisions ». Dans Analyzing Future Applications of AI, Sensors, and Robotics in Society, 17–28. IGI Global, 2021. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-7998-3499-1.ch002.
Texte intégralNatale, Simone. « How to Dispel Magic ». Dans Deceitful Media, 33–49. Oxford University Press, 2021. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780190080365.003.0003.
Texte intégralCharles, Darryl, Colin Fyfe, Daniel Livingstone et Stephen McGlinchey. « Ant Colony Optimisation ». Dans Biologically Inspired Artificial Intelligence for Computer Games, 180–201. IGI Global, 2008. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-59140-646-4.ch011.
Texte intégralSmith, Gary. « If You Torture the Data Long Enough ». Dans The AI Delusion. Oxford University Press, 2018. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780198824305.003.0008.
Texte intégralDasgupta, Tirthankar, Abir Naskar, Lipika Dey et Mohammad Shakir. « A Joint Model for Detecting Causal Sentences and Cause-Effect Relations from Text ». Dans Towards a Knowledge-Aware AI. IOS Press, 2022. http://dx.doi.org/10.3233/ssw220021.
Texte intégralPandey, Avinash Kumar, Varsha Singh et Sachin Jain. « Study and comparative analysis of perturb and observe (P&O) and fuzzy logic based PV-MPPT algorithms ». Dans Applications of AI and IOT in Renewable Energy, 193–209. Elsevier, 2022. http://dx.doi.org/10.1016/b978-0-323-91699-8.00011-5.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "AI Observer"
Barnett, Alina J., Vaibhav Sharma, Neel Gajjar, Jerry D. Fang, Fides Schwartz, Chaofan Chen, Joseph Y. Lo et Cynthia Rudin. « Interpretable deep learning models for better clinician-AI communication in clinical mammography ». Dans Image Perception, Observer Performance, and Technology Assessment, sous la direction de Claudia R. Mello-Thoms et Sian Taylor-Phillips. SPIE, 2022. http://dx.doi.org/10.1117/12.2612372.
Texte intégralGiger, Maryellen L. « Towards understanding perception in the latest era of AI in medical imaging (Conference Presentation) ». Dans Image Perception, Observer Performance, and Technology Assessment, sous la direction de Frank W. Samuelson et Sian Taylor-Phillips. SPIE, 2020. http://dx.doi.org/10.1117/12.2556704.
Texte intégralŠerić, Ljiljana, Darko Stipaničev et Damir Krstinić. « ML/AI in Intelligent Forest Fire Observer Network ». Dans 3rd EAI International Conference on Management of Manufacturing Systems. EAI, 2018. http://dx.doi.org/10.4108/eai.6-11-2018.2279681.
Texte intégralTao, Xuetong, Ziba Gandomkar, Tong Li, Warren M. Reed et Patrick C. Brennan. « Varying performance levels for diagnosing mammographic images depending on reader nationality have AI and educational implications ». Dans Image Perception, Observer Performance, and Technology Assessment, sous la direction de Claudia R. Mello-Thoms et Sian Taylor-Phillips. SPIE, 2022. http://dx.doi.org/10.1117/12.2611342.
Texte intégralWhitney, Heather M., Karen Drukker, Hiroyuki Abe et Maryellen L. Giger. « Case-based repeatability and operating point variability of AI : breast lesion classification based on deep transfer learning ». Dans Image Perception, Observer Performance, and Technology Assessment, sous la direction de Claudia R. Mello-Thoms et Sian Taylor-Phillips. SPIE, 2022. http://dx.doi.org/10.1117/12.2612405.
Texte intégralPershin, Ilya, Maksim Kholiavchenko, Bulat Maksudov, Tamerlan Mustafaev et Bulat Ibragimov. « AI-based analysis of radiologist’s eye movements for fatigue estimation : a pilot study on chest X-rays ». Dans Image Perception, Observer Performance, and Technology Assessment, sous la direction de Claudia R. Mello-Thoms et Sian Taylor-Phillips. SPIE, 2022. http://dx.doi.org/10.1117/12.2612760.
Texte intégralByrd, Darrin, Dennis Bontempi, Hao Yang, Hugo Aerts, Binsheng Zhao, Andriy Fedorov, Lawrence Schwartz, Tavis Allison, Chaya Moscowitz et Paul E. Kinahan. « Using virtual clinical trials to determine the accuracy of AI-based quantitative imaging biomarkers in oncology trials using standard-of-care CT ». Dans Image Perception, Observer Performance, and Technology Assessment, sous la direction de Claudia R. Mello-Thoms et Sian Taylor-Phillips. SPIE, 2022. http://dx.doi.org/10.1117/12.2610980.
Texte intégralKammardi Shashiprakash, Avinash, Brendon Lutnick, Brandon Ginley, Darshana Govind, Nicholas Lucarelli, Kuang-Yu Jen, Avi Z. Rosenberg et al. « A distributed system improves inter-observer and AI concordance in annotating interstitial fibrosis and tubular atrophy ». Dans Digital and Computational Pathology, sous la direction de John E. Tomaszewski et Aaron D. Ward. SPIE, 2021. http://dx.doi.org/10.1117/12.2581789.
Texte intégralZhang, Qiang, Konrad Werys, Elena Lukaschuk, Iulia Popescu, Evan Hann, Stefan Neubauer, Vanessa M Ferreira et Stefan K Piechnik. « 3 Train the Ai like a human observer : deep learning with visualisation and guidance on attention in cardiac T1 mapping ». Dans British Society of Cardiovascular Magnetic Resonance 2019 annual meeting, March 26 – 27th, Oxford UK. BMJ Publishing Group Ltd and British Cardiovascular Society, 2019. http://dx.doi.org/10.1136/heartjnl-2019-bscmr.3.
Texte intégralZhang, Qiang, Konrad Werys, Elena Lukaschuk, Iulia Popescu, Evan Hann, Stefan Neubauer, Vanessa M Ferreira et Stefan K Piechnik. « 9 Train the Ai like a human observer : deep learning with visualisation and guidance on attention in cardiac T1 mapping ». Dans British Society of Cardiovascular Magnetic Resonance 2019 annual meeting, March 26 – 27th, Oxford UK. BMJ Publishing Group Ltd and British Cardiovascular Society, 2019. http://dx.doi.org/10.1136/heartjnl-2019-bscmr.9.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "AI Observer"
Roschelle, Jeremy, James Lester et Judi Fusco. AI and the Future of Learning : Expert Panel Report. Digital Promise, novembre 2020. http://dx.doi.org/10.51388/20.500.12265/106.
Texte intégralBorrett, Veronica, Melissa Hanham, Gunnar Jeremias, Jonathan Forman, James Revill, John Borrie, Crister Åstot et al. Science and Technology for WMD Compliance Monitoring and Investigations. The United Nations Institute for Disarmament Research, décembre 2020. http://dx.doi.org/10.37559/wmd/20/wmdce11.
Texte intégralDaudelin, Francois, Lina Taing, Lucy Chen, Claudia Abreu Lopes, Adeniyi Francis Fagbamigbe et Hamid Mehmood. Mapping WASH-related disease risk : A review of risk concepts and methods. United Nations University Institute for Water, Environment and Health, décembre 2021. http://dx.doi.org/10.53328/uxuo4751.
Texte intégral