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1Explaining the Unexplainable: The Impact of Misleading Explanations on Trust in Unreliable Predictions for Hardly Assessable Tasks
M. Sadeghi, D. Pöttgen, P. Ebel, und A. Vogelsang. Proceedings of the 32nd ACM Conference on User Modeling, Adaptation and Personalization, Seite 36–46. New York, NY, USA, Association for Computing Machinery, (2024)
vor 5 Monaten von @scadsfct
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topic_visualcomputing
XAI,
explainability,
learning,
machine
trust
topic_visualcomputingXAI,explainability,learning,machinetrust
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1NDP-RANK: Prediction and ranking of NDP systems performance using machine learning
V. Iskandar, M. Abd El Ghany, und D. Goehringer. Microprocessors and Microsystems, (2023)
vor 5 Monaten von @scadsfct
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topic_federatedlearn
Design
Machine
Modeling,
Near-data
Prediction,
exploration
learning,
processing,
space
topic_federatedlearnDesignMachineModeling,Near-dataPrediction,explorationlearning,processing,space
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1Chapter 5 - Artificial intelligence (AI) enhanced nanomotors and active matter
F. Cichos, S. Landin, und R. Pradip. Intelligent Nanotechnology, Elsevier, (2023)
vor 4 Monaten von @scadsfct
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topic_physchemistry
Active
Feedback
Machine
Multi
Optical
Reinforcement
agent
control
control,
learning,
particles,
reinforcement
topic_physchemistryActiveFeedbackMachineMultiOpticalReinforcementagentcontrolcontrol,learning,particles,reinforcement
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1A methodology for direct parameter identification for experimental results using machine learning — Real world application to the highly non-linear deformation behavior of FRP
J. Gerritzen, A. Hornig, P. Winkler, und M. Gude. Computational Materials Science, (September 2024)Publisher Copyright: © 2024 The Author(s).
vor 3 Monaten von @scadsfct
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area_architectures
topic_engineering
Constitutive
FIS_scads
Fiber
Machine
Neural
Parameter
identification
learning,
modeling,
networks,
plastics,
reinforced
area_architecturestopic_engineeringConstitutiveFIS_scadsFiberMachineNeuralParameteridentificationlearning,modeling,networks,plastics,reinforced
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1Direct parameter identification for highly nonlinear strain rate dependent constitutive models using machine learning
J. Gerritzen, A. Hornig, P. Winkler, und M. Gude. ECCM21 - Proceedings of the 21st European Conference on Composite Materials, 3, Seite 1252--1259. European Society for Composite Materials (ESCM), (02.07.2024)21st European Conference on Composite Materials, ECCM 21 ; Conference date: 02-07-2024 Through 05-07-2024.
vor 3 Monaten von @scadsfct
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area_architectures
topic_engineering
Convolutional
Direct
FIS_scads
Fiber
Machine
Strain
dependency,
identification,
learning,
networks,
neural
parameter
plastics
rate
reinforced
area_architecturestopic_engineeringConvolutionalDirectFIS_scadsFiberMachineStraindependency,identification,learning,networks,neuralparameterplasticsratereinforced
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1A comparative patient-level prediction study in OMOP CDM: applicative potential and insights from synthetic data
N. Ahmadi, {. Nguyen, M. Sedlmayr, und M. Wolfien. Scientific reports, (27.01.2024)
vor 3 Monaten von @scadsfct
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Databases,
Electronic
FIS_scads
Factual,
Health
Humans,
Informatics,
Learning,
Machine
Medical
Records
topic_lifescience
Databases,ElectronicFIS_scadsFactual,HealthHumans,Informatics,Learning,MachineMedicalRecordstopic_lifescience
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1Towards Standardizing Ophthalmic Data for Seamless Interoperability in Eye Care
K. Hoffmann, Y. Peng, T. Schlosser, G. Stolze, H. Langner, M. Susky, T. Meyer, M. Ritter, D. Kowerko, V. Kakkassery und 2 andere Autor(en). Studies in health technology and informatics, (30.08.2024)Publisher Copyright: © 2024 The Authors..
vor 3 Monaten von @scadsfct
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topic_lifescience
Diseases/therapy,
Electronic
Eye
FIS_scads
Germany,
Health
Humans,
Information
Interoperability/standards,
Learning,
Level
Machine
Ophthalmology
Records/standards,
Seven/standards,
topic_lifescienceDiseases/therapy,ElectronicEyeFIS_scadsGermany,HealthHumans,InformationInteroperability/standards,Learning,LevelMachineOphthalmologyRecords/standards,Seven/standards,
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1CCR2 macrophage response determines the functional outcome following cardiomyocyte transplantation
P. Vasudevan, M. Wolfien, H. Lemcke, {. Lang, A. Skorska, R. Gaebel, A. Galow, D. Koczan, T. Lindner, W. Bergmann und 6 andere Autor(en). Genome medicine, (10.08.2023)Publisher Copyright: © 2023, BioMed Central Ltd., part of Springer Nature..
vor 3 Monaten von @scadsfct
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topic_lifescience
Animals,
C57BL,
Cardiac/metabolism,
Cell
FIS_scads
Immunocompromised,
Inbred
Infarction,
Machine
Macrophages,
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Mice,
Monocytes/metabolism
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Myocytes,
Single-cell,
infarction,
learning,
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topic_lifescienceAnimals,C57BL,Cardiac/metabolism,CellFIS_scadsImmunocompromised,InbredInfarction,MachineMacrophages,Macrophages/metabolism,Mice,Monocytes/metabolismMyocardialMyocytes,Single-cell,infarction,learning,therapy,
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1Stability selection enables robust learning of differential equations from limited noisy data
S. Maddu, {. Cheeseman, {. Sbalzarini, und {. Müller. Proceedings of the Royal Society of London : Series A, Mathematical, physical and engineering sciences, (Juni 2022)Publisher Copyright: © 2022 Royal Society Publishing. All rights reserved..
vor 3 Monaten von @scadsfct
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topic_lifescience
FIS_scads
PAR
differential
equations,
learning
learning,
machine
proteins,
regression,
selection,
sparse
stability
statistical
theory
topic_lifescienceFIS_scadsPARdifferentialequations,learninglearning,machineproteins,regression,selection,sparsestabilitystatisticaltheory
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1Data-driven determination of plant growth stages for improved weather index insurance design
J. Zou, M. Odening, und O. Okhrin. Agricultural Finance Review, (2024)Publisher Copyright: © 2024, Jing Zou, Martin Odening and Ostap Okhrin..
vor 3 Monaten von @scadsfct
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topic_engineering
FIS_scads
Generalized
Machine
Plant
Temporal
Weather
additive
basis
growth
index
insurance
learning,
model,
risk,
stages,
topic_engineeringFIS_scadsGeneralizedMachinePlantTemporalWeatheradditivebasisgrowthindexinsurancelearning,model,risk,stages,
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1Identifying Secondary School Students' Misconceptions about Machine Learning: An Interview Study
E. Marx, C. Witt, und T. Leonhardt. WiPSCE '24: Proceedings of the 19th WiPSCE Conference on Primary and Secondary Computing Education Research, Seite 1--10. Association for Computing Machinery, (16.09.2024)Publisher Copyright: © 2024 Copyright held by the owner/author(s)..
vor 3 Monaten von @scadsfct
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area_responsibleai
FIS_scads
artificial
conceptions
intelligence,
interview
learning,
machine
mental
misconceptions,
models,
qualitative
research,
students
study,
area_responsibleaiFIS_scadsartificialconceptionsintelligence,interviewlearning,machinementalmisconceptions,models,qualitativeresearch,studentsstudy,
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1Brief Summary of Existing Research on Students’ Conceptions of AI
E. Marx, T. Leonhardt, und N. Bergner. (Oktober 2022)Publisher Copyright: © 2022 Owner/Author.; WiPSCE 2022 ; Conference date: 31-10-2022 Through 02-11-2022.
vor 3 Monaten von @scadsfct
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area_responsibleai
FIS_scads
artificial
beliefs,
conceptions,
education,
ideas,
intelligence,
k-12
learning,
machine
mental
models,
preconceptions
area_responsibleaiFIS_scadsartificialbeliefs,conceptions,education,ideas,intelligence,k-12learning,machinementalmodels,preconceptions
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1NDP-RANK: Prediction and ranking of NDP systems performance using machine learning

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