Artigos de revistas sobre o tema "Trustable AI"
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Srivastava, B., e F. Rossi. "Rating AI systems for bias to promote trustable applications". IBM Journal of Research and Development 63, n.º 4/5 (1 de julho de 2019): 5:1–5:9. http://dx.doi.org/10.1147/jrd.2019.2935966.
Texto completo da fonteCalegari, Roberta, Giovanni Ciatto e Andrea Omicini. "On the integration of symbolic and sub-symbolic techniques for XAI: A survey". Intelligenza Artificiale 14, n.º 1 (17 de setembro de 2020): 7–32. http://dx.doi.org/10.3233/ia-190036.
Texto completo da fonteBagnato, Alessandra, Antonio Cicchetti, Luca Berardinelli, Hugo Bruneliere e Romina Eramo. "AI-augmented Model-Based Capabilities in the AIDOaRt Project". ACM SIGAda Ada Letters 42, n.º 2 (5 de abril de 2023): 99–103. http://dx.doi.org/10.1145/3591335.3591349.
Texto completo da fonteWadnere, Prof Dhanashree G., Prof Gopal A. Wadnere, Prof Suvarana Somvanshi e 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, n.º 12 (31 de dezembro de 2023): 1286–89. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2023.57576.
Texto completo da fonteHuang, Xuanxiang, Yacine Izza e Joao Marques-Silva. "Solving Explainability Queries with Quantification: The Case of Feature Relevancy". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, n.º 4 (26 de junho de 2023): 3996–4006. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i4.25514.
Texto completo da fonteGonzález-Alday, Raquel, Esteban García-Cuesta, Casimir A. Kulikowski e Victor Maojo. "A Scoping Review on the Progress, Applicability, and Future of Explainable Artificial Intelligence in Medicine". Applied Sciences 13, n.º 19 (28 de setembro de 2023): 10778. http://dx.doi.org/10.3390/app131910778.
Texto completo da fonteKhaire, Prof Sneha A., Vedang Shahane, Prathamesh Borse, Ashish Jundhare e Arvind Tatu. "Doctor-Bot: AI Powered Conversational Chatbot for Delivering E-Health". International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 10, n.º 4 (30 de abril de 2022): 2461–64. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2022.41856.
Texto completo da fonteChua, Tat-Seng. "Towards Generative Search and Recommendation: A keynote at RecSys 2023". ACM SIGIR Forum 57, n.º 2 (dezembro de 2023): 1–14. http://dx.doi.org/10.1145/3642979.3642986.
Texto completo da fonteChhibber, Nalin, Joslin Goh e Edith Law. "Teachable Conversational Agents for Crowdwork: Effects on Performance and Trust". Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction 6, CSCW2 (7 de novembro de 2022): 1–21. http://dx.doi.org/10.1145/3555223.
Texto completo da fonteChavan, Shardul Sanjay, Sanket Tukaram Dhake, Shubham Virendra Jadhav e rof Johnson Mathew. "Drowning Detection System using LRCN Approach". International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 10, n.º 4 (30 de abril de 2022): 2980–85. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2022.41996.
Texto completo da fonteSámano-Robles, Ramiro, Tomas Nordström, Kristina Kunert, Salvador Santonja-Climent, Mikko Himanka, Markus Liuska, Michael Karner e Eduardo Tovar. "The DEWI High-Level Architecture: Wireless Sensor Networks in Industrial Applications". Technologies 9, n.º 4 (9 de dezembro de 2021): 99. http://dx.doi.org/10.3390/technologies9040099.
Texto completo da fonteRovira-Más, Francisco, Verónica Saiz-Rubio e Andrés Cuenca-Cuenca. "Sensing Architecture for Terrestrial Crop Monitoring: Harvesting Data as an Asset". Sensors 21, n.º 9 (30 de abril de 2021): 3114. http://dx.doi.org/10.3390/s21093114.
Texto completo da fonteJamshidi, 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, n.º 2 (6 de maio de 2022): 416–33. http://dx.doi.org/10.3390/ai3020025.
Texto completo da fonteJiang, Pei, Takashi Obi e Yoshikazu Nakajima. "Integrating prior knowledge to build transformer models". International Journal of Information Technology, 2 de janeiro de 2024. http://dx.doi.org/10.1007/s41870-023-01635-7.
Texto completo da fonteDe Paoli, Federica, Silvia Berardelli, Ivan Limongelli, Ettore Rizzo e Susanna Zucca. "VarChat: the generative AI assistant for the interpretation of human genomic variations". Bioinformatics, 5 de abril de 2024. http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btae183.
Texto completo da fonteAl-Tirawi, Anas, e Robert G. Reynolds. "Cultural Algorithms as a Framework for the Design of Trustable Evolutionary Algorithms". International Journal of Semantic Computing, 8 de abril de 2022, 1–28. http://dx.doi.org/10.1142/s1793351x22400062.
Texto completo da fonteKondylakis, 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, n.º 1 (8 de maio de 2023). http://dx.doi.org/10.1186/s41747-023-00336-x.
Texto completo da fonteMomota, Mst Moriom R., e Bashir I. Morshed. "ML algorithms to estimate data reliability metric of ECG from inter-patient data for trustable AI-based cardiac monitors". Smart Health, outubro de 2022, 100350. http://dx.doi.org/10.1016/j.smhl.2022.100350.
Texto completo da fonteCabitza, Federico, Andrea Campagner e 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, n.º 1 (11 de setembro de 2020). http://dx.doi.org/10.1186/s12911-020-01224-9.
Texto completo da fonteShae, Zon-Yin, e 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, n.º 03 (janeiro de 2022). http://dx.doi.org/10.1142/s021821302241007x.
Texto completo da fonteDuggal, Gaurav, Tejas Gaikwad e Bhupendra Sinha. "Dependable modulation classifier explainer with measurable explainability". Frontiers in Big Data 5 (9 de janeiro de 2023). http://dx.doi.org/10.3389/fdata.2022.1081872.
Texto completo da fonteAhmad, Khubab, Muhammad Shahbaz Khan, Fawad Ahmed, Maha Driss, Wadii Boulila, Abdulwahab Alazeb, Mohammad Alsulami, Mohammed S. Alshehri, Yazeed Yasin Ghadi e Jawad Ahmad. "FireXnet: an explainable AI-based tailored deep learning model for wildfire detection on resource-constrained devices". Fire Ecology 19, n.º 1 (20 de setembro de 2023). http://dx.doi.org/10.1186/s42408-023-00216-0.
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