Il lavoro condiviso ha esaminato i digital twin umani nello sport e nella riabilitazione. Una revisione sistematica ha raccolto la ricerca sulle rappresentazioni digitali delle persone e sul loro impiego per comprendere movimento e attività fisica.
Il collegamento ha compreso una dimostrazione congiunta nel programma DAIS nel 2017. Il contributo tecnico collegato ha documentato questa attività condivisa.
Le pubblicazioni congiunte hanno esaminato classificazione consapevole del rischio e ragionamento su probabilità incerte. Hanno incluso il riconoscimento delle fasi di attacchi cyber tenendo conto dell’incertezza della classificazione.
La pubblicazione condivisa ha passato in rassegna i metodi per interpretare modelli di deep learning. Ha esaminato la ricerca su come rendere più comprensibili comportamento e previsioni dei modelli.
La ricerca congiunta ha distinto l’incertezza dovuta a conoscenze incomplete dalla variabilità dei dati. Le pubblicazioni hanno studiato circuiti probabilistici, reti bayesiane e classificatori che rappresentano l’incertezza.
Il lavoro condiviso ha esaminato la collaborazione uomo–macchina nell’analisi di intelligence. Ha compreso una valutazione da parte di esperti e ricerca sul supporto al ragionamento con diversi tipi di informazioni.
La ricerca congiunta ha collegato AI interpretabile, incertezza e giudizio umano. Le pubblicazioni hanno esaminato calibrazione della fiducia, comprensione delle situazioni e spiegazioni delle decisioni, anche nella moderazione dei social media.
La collaborazione ha riguardato AI interpretabile, apprendimento e ragionamento in ambienti informativi complessi. Le pubblicazioni condivise hanno affrontato fiducia, comprensione delle situazioni e applicazione di politiche di privacy.
La collaborazione ha messo in relazione interessi di ricerca accademici con la comunità di ricerca AI industriale del laboratorio.
La ricerca condivisa ha riguardato ragionamento sotto incertezza, analisi delle minacce cyber e rilevamento di eventi complessi. I lavori recenti hanno combinato apprendimento e ragionamento simbolico per riconoscere eventi e cause nei flussi di dati.
La collaborazione ha esplorato come apprendimento e ragionamento simbolico possano interpretare dati da sensori. I lavori hanno incluso sensing Wi-Fi per radar passivi ed elaborazione causale di eventi con risorse di calcolo limitate.
Il lavoro condiviso ha riguardato argomentazione computazionale e confronto tra conclusioni alternative. Le pubblicazioni collegate hanno approfondito questi temi attraverso modelli, metodi e valutazioni di ricerca.
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Il lavoro condiviso ha riguardato interpretazione di segnali, dati da sensori ed eventi complessi; AI interpretabile e valutazione delle sue raccomandazioni da parte delle persone. Le pubblicazioni collegate hanno approfondito questi temi attraverso modelli, metodi e valutazioni di ricerca.
Il lavoro condiviso ha riguardato AI interpretabile e valutazione delle sue raccomandazioni da parte delle persone; comunicazione e apprendimento nell’intelligenza artificiale. Le pubblicazioni collegate hanno approfondito questi temi attraverso modelli, metodi e valutazioni di ricerca.
Il lavoro condiviso ha riguardato ragionamento e apprendimento con informazioni incomplete o incerte; AI interpretabile e valutazione delle sue raccomandazioni da parte delle persone. Le pubblicazioni collegate hanno approfondito questi temi attraverso modelli, metodi e valutazioni di ricerca.
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Il lavoro condiviso ha riguardato ragionamento e apprendimento con informazioni incomplete o incerte. Le pubblicazioni collegate hanno approfondito questi temi attraverso modelli, metodi e valutazioni di ricerca.
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La collaborazione ha riguardato metodi di intelligenza artificiale e ragionamento. Le pubblicazioni collegate hanno descritto le domande affrontate e i risultati dei singoli studi.
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Il lavoro condiviso ha riguardato cybersecurity e interpretazione delle informazioni sulle minacce; comunicazione e apprendimento nell’intelligenza artificiale. Le pubblicazioni collegate hanno approfondito questi temi attraverso modelli, metodi e valutazioni di ricerca.
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