37 نتيجة

تصدير النتائج الحالية
CSV Excel JSON حتى 2٬000 سجل.
غير محددة في المصدر 2026 بحاجة إلى مراجعة

Explainable artificial intelligence for analysing mosquito flight behaviour

الباحث
Yasser M. Qureshi
الجامعة
University of Warwick
الدولة
المملكة المتحدة
التخصص الرئيسي
الذكاء الاصطناعي الطبي › تجزئة الصور

Mosquitoes are among the deadliest organisms on Earth, transmitting diseases that threaten global health. Malaria alone kills over half a million people annually, mostly young children. While insecticide-treated bed nets and indoor residual spraying have reduc…

غير محددة في المصدر 2026 بحاجة إلى مراجعة متاح

Federated Learning of Explainable Artificial Intelligence models: real world applications and theoretical advances

الباحث
F. Ruffini
الجامعة
University of Pisa
الدولة
إيطاليا
التخصص الرئيسي
الذكاء الاصطناعي المسؤول › التعلم الموحّد (الاتحادي)

This thesis aims to provide a personal contribution to the research area of Trustworthy Artificial Intelligence (AI), focusing on some aspects still largely unexplored. The objective is to develop systems that achieve high predictive accuracy while creating tr…

غير محددة في المصدر 2026 بحاجة إلى مراجعة متاح

Insurance Fraud Detection Using Supervised Machine Learning and Explainable Artificial Intelligence

الباحث
Paavo Laine
الجامعة
University of Turku
الدولة
فنلندا
التخصص الرئيسي
الذكاء الاصطناعي المسؤول › الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير

Insurance fraud is a significant problem that causes financial losses for insurance companies and higher prices for honest customers. Machine learning has been widely used in insurance fraud detection systems. However, fraudulent claims often represent only a…

غير محددة في المصدر 2026 بحاجة إلى مراجعة

Explainable Artificial Intelligence in the Image Domain and its Applications to the Medical Field

الباحث
Mirtha Lucas
الجامعة
DePaul University
الدولة
الولايات المتحدة
التخصص الرئيسي
الذكاء الاصطناعي الطبي › تحليل الصور الطبية

This dissertation investigates the development of Explainable Artificial Intelligence (XAI) methods for deep learning models in the image domain, with a particular focus on medical imaging applications. Although neural networks achieve high predictive performa…

غير محددة في المصدر 2026 بحاجة إلى مراجعة

New and Advanced Explainable Artificial Intelligence Approaches for Managing Project Risks

الباحث
Bodrunnessa Badhon
الجامعة
غير متوفر
الدولة
أستراليا
التخصص الرئيسي
الذكاء الاصطناعي التوليدي › الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير

Project Risk Management (PRM) is a critical component of modern project governance, ensuring that uncertainties are systematically identified, assessed, and mitigated to minimize their impact on project outcomes. However, existing PRM practices remain largely…

غير محددة في المصدر 2025 بحاجة إلى مراجعة

APPLICATION OF EXPLAINABLE ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN WASTEWATER TREATMENT PLANTS

الباحث
Fuad Bin Nasir
الجامعة
University of Wisconsin
الدولة
الولايات المتحدة
التخصص الرئيسي
الذكاء الاصطناعي الطبي › الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير

Wastewater treatment plants (WWTPs) play a crucial role in protecting public health and the environment by removing contaminants before releasing them back into the environment. However, efficient management of these plants can be challenging because of the co…

دكتوراه 2025 موثق

Application of explainable artificial intelligence to precision oncology

الباحث
Sada-del-Real, K. (Katyna)
الجامعة
University of Navarra
الدولة
إسبانيا
التخصص الرئيسي
الذكاء الاصطناعي الطبي › تحليل الصور الطبية

This doctoral dissertation, entitled "Application of Explainable Artificial Intelligence to Precision Oncology," explores the development and evaluation of interpretable machine learning models for drug response prediction in personalized cancer therapy. It hi…

غير محددة في المصدر 2025 بحاجة إلى مراجعة

Enhancing interpretability in healthcare models using explainable artificial intelligence

الباحث
Fatima Abdul Sattar
الجامعة
غير متوفر
الدولة
أستراليا
التخصص الرئيسي
الذكاء الاصطناعي الطبي › الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير

ML models have shown remarkable performance in predictions in genomic cancer applications but experience the black-box problem. Where complicated processes of decision making remain non transparent to healthcare professionals and researchers. This absence of i…

غير محددة في المصدر 2025 بحاجة إلى مراجعة متاح

Applications of artificial intelligence for explainability and uncertainty quantification for performance-based design and damage classification in civil engineering

الباحث
Shabbir, Khurram
الجامعة
Aalto University
الدولة
فنلندا
التخصص الرئيسي
التعلم العميق والشبكات العصبية › المحوّلات (Transformers)

Structural resilience and safety are critical concerns in modern infrastructure, particularly in the face of increasing seismic risks and aging buildings. While advanced artificial intelligence (AI) techniques offer promising solutions for structural design, d…

غير محددة في المصدر 2025 بحاجة إلى مراجعة

Explainable artificial intelligence for integrity assessment of civil engineering infrastructure: Insights from various engineering applications

الباحث
Masoud Haghbin
الجامعة
University of Granada
الدولة
إسبانيا
التخصص الرئيسي
الرؤية الحاسوبية › الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير

The incorporation of Artificial Intelligence (AI) into civil engineering, especially structural engineering, has the potential to improve decision-making by making it more precise and data driven. However, relying on AI to make decisions without understanding…

دكتوراه 2025 موثق متاح

A Novel Explainable Artificial Intelligence Framework with Improved Learning Mechanisms

الباحث
Kabir, Sami
الجامعة
Luleå University of Technology
الدولة
السويد
التخصص الرئيسي
الذكاء الاصطناعي الطبي › الشبكات العصبية الالتفافية

Artificial Intelligence (AI) models are increasingly being deployed in various critical domains, such as healthcare, finance, law, and autonomous systems, resulting in remarkable benefits for the society. Due to black-box (sub-symbolic) nature, these AI models…

غير محددة في المصدر 2025 بحاجة إلى مراجعة متاح

ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND THE DUTY TO GIVE REASONS: Beyond the Black Box and the Limits of Explainability

الباحث
Lucena, Rafael Nogueira de
الجامعة
غير متوفر
الدولة
البرتغال
التخصص الرئيسي
التعلم العميق والشبكات العصبية › الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير

The growing integration of Artificial Intelligence (AI) into public administration challenges a fundamental pillar of the rule of law: the duty to give reasons for decisions. The opacity of advanced models, such as Deep Learning ("black boxes"), creates a dire…