Artykuły w czasopismach na temat „Trustable AI”
Utwórz poprawne odniesienie w stylach APA, MLA, Chicago, Harvard i wielu innych
Sprawdź 22 najlepszych artykułów w czasopismach naukowych na temat „Trustable AI”.
Przycisk „Dodaj do bibliografii” jest dostępny obok każdej pracy w bibliografii. Użyj go – a my automatycznie utworzymy odniesienie bibliograficzne do wybranej pracy w stylu cytowania, którego potrzebujesz: APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver itp.
Możesz również pobrać pełny tekst publikacji naukowej w formacie „.pdf” i przeczytać adnotację do pracy online, jeśli odpowiednie parametry są dostępne w metadanych.
Przeglądaj artykuły w czasopismach z różnych dziedzin i twórz odpowiednie bibliografie.
Srivastava, B., i F. Rossi. "Rating AI systems for bias to promote trustable applications". IBM Journal of Research and Development 63, nr 4/5 (1.07.2019): 5:1–5:9. http://dx.doi.org/10.1147/jrd.2019.2935966.
Pełny tekst źródłaCalegari, Roberta, Giovanni Ciatto i 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.
Pełny tekst źródłaBagnato, Alessandra, Antonio Cicchetti, Luca Berardinelli, Hugo Bruneliere i Romina Eramo. "AI-augmented Model-Based Capabilities in the AIDOaRt Project". ACM SIGAda Ada Letters 42, nr 2 (5.04.2023): 99–103. http://dx.doi.org/10.1145/3591335.3591349.
Pełny tekst źródłaWadnere, Prof Dhanashree G., Prof Gopal A. Wadnere, Prof Suvarana Somvanshi i 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.
Pełny tekst źródłaHuang, Xuanxiang, Yacine Izza i 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.
Pełny tekst źródłaGonzález-Alday, Raquel, Esteban García-Cuesta, Casimir A. Kulikowski i 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.
Pełny tekst źródłaKhaire, Prof Sneha A., Vedang Shahane, Prathamesh Borse, Ashish Jundhare i 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.
Pełny tekst źródłaChua, Tat-Seng. "Towards Generative Search and Recommendation: A keynote at RecSys 2023". ACM SIGIR Forum 57, nr 2 (grudzień 2023): 1–14. http://dx.doi.org/10.1145/3642979.3642986.
Pełny tekst źródłaChhibber, Nalin, Joslin Goh i Edith Law. "Teachable Conversational Agents for Crowdwork: Effects on Performance and Trust". Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction 6, CSCW2 (7.11.2022): 1–21. http://dx.doi.org/10.1145/3555223.
Pełny tekst źródłaChavan, Shardul Sanjay, Sanket Tukaram Dhake, Shubham Virendra Jadhav i 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.
Pełny tekst źródłaSámano-Robles, Ramiro, Tomas Nordström, Kristina Kunert, Salvador Santonja-Climent, Mikko Himanka, Markus Liuska, Michael Karner i Eduardo Tovar. "The DEWI High-Level Architecture: Wireless Sensor Networks in Industrial Applications". Technologies 9, nr 4 (9.12.2021): 99. http://dx.doi.org/10.3390/technologies9040099.
Pełny tekst źródłaRovira-Más, Francisco, Verónica Saiz-Rubio i 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.
Pełny tekst źródłaJamshidi, Mohammad (Behdad), Sobhan Roshani, Fatemeh Daneshfar, Ali Lalbakhsh, Saeed Roshani, Fariborz Parandin, Zahra Malek i in. "Hybrid Deep Learning Techniques for Predicting Complex Phenomena: A Review on COVID-19". AI 3, nr 2 (6.05.2022): 416–33. http://dx.doi.org/10.3390/ai3020025.
Pełny tekst źródłaJiang, Pei, Takashi Obi i Yoshikazu Nakajima. "Integrating prior knowledge to build transformer models". International Journal of Information Technology, 2.01.2024. http://dx.doi.org/10.1007/s41870-023-01635-7.
Pełny tekst źródłaDe Paoli, Federica, Silvia Berardelli, Ivan Limongelli, Ettore Rizzo i Susanna Zucca. "VarChat: the generative AI assistant for the interpretation of human genomic variations". Bioinformatics, 5.04.2024. http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btae183.
Pełny tekst źródłaAl-Tirawi, Anas, i Robert G. Reynolds. "Cultural Algorithms as a Framework for the Design of Trustable Evolutionary Algorithms". International Journal of Semantic Computing, 8.04.2022, 1–28. http://dx.doi.org/10.1142/s1793351x22400062.
Pełny tekst źródłaKondylakis, Haridimos, Varvara Kalokyri, Stelios Sfakianakis, Kostas Marias, Manolis Tsiknakis, Ana Jimenez-Pastor, Eduardo Camacho-Ramos i in. "Data infrastructures for AI in medical imaging: a report on the experiences of five EU projects". European Radiology Experimental 7, nr 1 (8.05.2023). http://dx.doi.org/10.1186/s41747-023-00336-x.
Pełny tekst źródłaMomota, Mst Moriom R., i Bashir I. Morshed. "ML algorithms to estimate data reliability metric of ECG from inter-patient data for trustable AI-based cardiac monitors". Smart Health, październik 2022, 100350. http://dx.doi.org/10.1016/j.smhl.2022.100350.
Pełny tekst źródłaCabitza, Federico, Andrea Campagner i 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.
Pełny tekst źródłaShae, Zon-Yin, i 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 (styczeń 2022). http://dx.doi.org/10.1142/s021821302241007x.
Pełny tekst źródłaDuggal, Gaurav, Tejas Gaikwad i Bhupendra Sinha. "Dependable modulation classifier explainer with measurable explainability". Frontiers in Big Data 5 (9.01.2023). http://dx.doi.org/10.3389/fdata.2022.1081872.
Pełny tekst źródłaAhmad, Khubab, Muhammad Shahbaz Khan, Fawad Ahmed, Maha Driss, Wadii Boulila, Abdulwahab Alazeb, Mohammad Alsulami, Mohammed S. Alshehri, Yazeed Yasin Ghadi i 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.
Pełny tekst źródła