「I.2.0」カテゴリーアーカイブ

Verifying Safety of Neural Networks from Topological Perspectives

投稿日: 2023年6月28日 作成者: jarxiv

要約 ニューラル ネットワーク (NN) は、自動運転車などの安全性が重要なシス … 続きを読む →

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The Cultivated Practices of Text-to-Image Generation

投稿日: 2023年6月21日 作成者: jarxiv

要約 人類は、生成型人工知能（AI）を活用して誰もがデジタル情報を合成できる、新 … 続きを読む →

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Computational-level Analysis of Constraint Compliance for General Intelligence

投稿日: 2023年6月16日 作成者: jarxiv

要約 人間の行動は、行動を制約する規範や規範によって条件付けられます。 ルール、 … 続きを読む →

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Hardness of Deceptive Certificate Selection

投稿日: 2023年6月8日 作成者: jarxiv

要約 AI の理論的な解釈可能性の保証に向けた最近の進歩は、インタラクティブな証 … 続きを読む →

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Publicly available datasets of breast histopathology H&E whole-slide images: A systematic review

投稿日: 2023年6月5日 作成者: jarxiv

要約 デジタル病理学とコンピューティングリソースの進歩は、乳がんの診断と治療のた … 続きを読む →

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Heterogeneous Value Evaluation for Large Language Models

投稿日: 2023年6月2日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) の新たな機能により、その値を人間の値と一致さ … 続きを読む →

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Acting as Inverse Inverse Planning

投稿日: 2023年5月29日 作成者: jarxiv

要約 優れた語り手は、私たちを旅に連れて行く方法を知っています。 それらは、必ず … 続きを読む →

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Image-based Treatment Effect Heterogeneity

投稿日: 2023年5月26日 作成者: jarxiv

要約 ランダム化比較試験（RCT）は、介入の平均治療効果（ATE）を推定するため … 続きを読む →

カテゴリー: 62D20, cs.LG, I.2.0, stat.ME | Image-based Treatment Effect Heterogeneity はコメントを受け付けていません

Get Your Act Together: A Comparative View on Transparency in the AI Act and Technology

投稿日: 2023年5月12日 作成者: jarxiv

要約 【タイトル】AI Actと技術における透明性に関する比較的な見方 【要約】 … 続きを読む →

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Get Your Act Together: A Comparative View on Transparency in the AI Act and Technology

投稿日: 2023年5月11日 作成者: jarxiv

要約 【タイトル】AI Actと技術における透明性に関する比較的な見方 【要約】 … 続きを読む →

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