غير محددة في المصدر
2026 بحاجة إلى مراجعة
- 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
- 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
- الباحث
- Uswatun Hasanah
- الجامعة
- Maulana Malik Ibrahim State Islamic University
- الدولة
- إندونيسيا
- التخصص الرئيسي
- معالجة اللغة الطبيعية › النماذج اللغوية الكبيرة
INDONESSIA Perkembangan teknologi kecerdasan buatan (AI) seperti ChatGPT telah mempengaruhi kebiasaan mahasiswa dalam mencari informasi akademik, sehingga semakin sering menggunakan ChatGPT dalam pemenuhan kebutuhan informasi dan akademik mereka. Penggunaan Ch…
غير محددة في المصدر
2025 بحاجة إلى مراجعة
- الباحث
- Miguel Jose das [UNESP] Neves
- الجامعة
- غير متوفر
- الدولة
- غير متوفر
- التخصص الرئيسي
- الذكاء الاصطناعي الطبي › الشبكات العصبية الالتفافية
The growing complexity of Deep Learning models, particularly Convolutional Neural Networks (CNNs), presents a fundamental challenge in critical applications: the opacity of their decisionmaking processes. This thesis addresses this interpretability gap by prop…
غير محددة في المصدر
2025 بحاجة إلى مراجعة
متاح
- الباحث
- Sujay Nagaraj
- الجامعة
- University of Toronto
- الدولة
- كندا
- التخصص الرئيسي
- الذكاء الاصطناعي الطبي › العدالة والخصوصية والأخلاقيات
This thesis explores the challenges presented by label noise in machine learning (ML) for health. Label noise is unavoidable in real-world data; it can arise from variability in measurement, human annotation errors, and aleatoric uncertainty in the ground trut…
غير محددة في المصدر
2025 بحاجة إلى مراجعة
- الباحث
- Song, Da
- الجامعة
- University of Alberta
- الدولة
- كندا
- التخصص الرئيسي
- معالجة اللغة الطبيعية › النماذج اللغوية الكبيرة
Large Language Models (LLMs) have demonstrated impressive capabilities across a wide range of tasks in natural language processing (NLP) and software engineering (SE). However, their increasing adoption has raised critical concerns about trustworthiness, inclu…
دكتوراه
2025 موثق
متاح
- الباحث
- Lisa Patterson
- الجامعة
- غير متوفر
- الدولة
- نيوزيلندا
- التخصص الرئيسي
- الذكاء الاصطناعي الطبي › العدالة والخصوصية والأخلاقيات
This PhD thesis presents a comprehensive investigation into the attitudes, behaviours, and security intentions of general population New Zealanders toward a variety of cybersecurity risks. It culminates in the development of a novel empirically derived model f…
غير محددة في المصدر
2025 بحاجة إلى مراجعة
- الباحث
- Christoph Düsing
- الجامعة
- Universität Bielefeld
- الدولة
- ألمانيا
- التخصص الرئيسي
- الذكاء الاصطناعي الطبي › التعلم الموحّد (الاتحادي)
In recent years, Federated Learning (FL) has emerged as a powerful solution for privacy-preserving machine learning, enabling multiple parties - so-called clients - to collaboratively train models without directly sharing their data. This paradigm is particula…
غير محددة في المصدر
2025 بحاجة إلى مراجعة
- الباحث
- Moyeen, M A
- الجامعة
- Concordia University
- الدولة
- كندا
- التخصص الرئيسي
- الذكاء الاصطناعي الطبي › التعلم الموحّد (الاتحادي)
In this information age, machine learning (ML) applications drive smart living through innovations such as personalized healthcare, intelligent transportation, and smart homes. However, despite these advancements, businesses and industries continue to face sig…
غير محددة في المصدر
2025 بحاجة إلى مراجعة
- الباحث
- Jianan Chen
- الجامعة
- غير متوفر
- الدولة
- غير متوفر
- التخصص الرئيسي
- الذكاء الاصطناعي المسؤول › التعلم الموحّد (الاتحادي)
The proliferation of data-driven intelligence has reshaped the foundations of artificial intelligence and machine learning, enabling unprecedented collaboration across distributed entities. Yet, as organizations increasingly rely on shared computation and colle…
غير محددة في المصدر
2025 بحاجة إلى مراجعة
متاح
- الباحث
- Wenxuan Huang
- الجامعة
- University of Southampton
- الدولة
- المملكة المتحدة
- التخصص الرئيسي
- الذكاء الاصطناعي المسؤول › التعلم الموحّد (الاتحادي)
Federated Learning (FL) enables multiple parties to collaboratively train a shared model without exposing raw data. However, FL often suffers from degraded performance due to three core challenges: non-IID data distributions, residual privacy risks, and limite…
غير محددة في المصدر
2025 بحاجة إلى مراجعة
متاح
- الباحث
- Go, Jin Ho
- الجامعة
- غير متوفر
- الدولة
- أستراليا
- التخصص الرئيسي
- التعلم العميق والشبكات العصبية › الشبكات العصبية البيانية
The rapid advancement of technology and the accelerating dissemination of information have contributed to a significant increase in the prevalence of fake news, defined as mislead- ing or deliberately deceptive news articles. This proliferation poses a signifi…