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Explanation in artificial intelligence: Insights from the social sciences
Explanation in artificial intelligence: Insights from the social sciences
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Explanation in artificial intelligence: Insights from the social sciences

Miller, Tim

Artificial intelligence, 2019-02, Vol.267, p.1-38 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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2
Conflict-based search for optimal multi-agent pathfinding
Conflict-based search for optimal multi-agent pathfinding
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Conflict-based search for optimal multi-agent pathfinding

Sharon, Guni ; Stern, Roni ; Felner, Ariel ; Sturtevant, Nathan R.

Artificial intelligence, 2015-02, Vol.219, p.40-66 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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3
Focal and efficient IOU loss for accurate bounding box regression
Focal and efficient IOU loss for accurate bounding box regression
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Focal and efficient IOU loss for accurate bounding box regression

Zhang, Yi-Fan ; Ren, Weiqiang ; Zhang, Zhang ; Jia, Zhen ; Wang, Liang ; Tan, Tieniu

Neurocomputing (Amsterdam), 2022-09, Vol.506, p.146-157 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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4
Feature selection in machine learning: A new perspective
Feature selection in machine learning: A new perspective
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Feature selection in machine learning: A new perspective

Cai, Jie ; Luo, Jiawei ; Wang, Shulin ; Yang, Sheng

Neurocomputing (Amsterdam), 2018-07, Vol.300, p.70-79 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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5
A comprehensive review on automation in agriculture using artificial intelligence
A comprehensive review on automation in agriculture using artificial intelligence
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A comprehensive review on automation in agriculture using artificial intelligence

Jha, Kirtan ; Doshi, Aalap ; Patel, Poojan ; Shah, Manan

Artificial intelligence in agriculture, 2019-06, Vol.2, p.1-12 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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6
Deep learning for image-based cancer detection and diagnosis − A survey
Deep learning for image-based cancer detection and diagnosis − A survey
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Deep learning for image-based cancer detection and diagnosis − A survey

Hu, Zilong ; Tang, Jinshan ; Wang, Ziming ; Zhang, Kai ; Zhang, Ling ; Sun, Qingling

Pattern recognition, 2018-11, Vol.83, p.134-149 [Periódico revisado por pares]

Elsevier Ltd

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7
Perturbation-based methods for explaining deep neural networks: A survey
Perturbation-based methods for explaining deep neural networks: A survey
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Perturbation-based methods for explaining deep neural networks: A survey

Ivanovs, Maksims ; Kadikis, Roberts ; Ozols, Kaspars

Pattern recognition letters, 2021-10, Vol.150, p.228-234 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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8
A comprehensive study of class incremental learning algorithms for visual tasks
A comprehensive study of class incremental learning algorithms for visual tasks
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A comprehensive study of class incremental learning algorithms for visual tasks

Belouadah, Eden ; Popescu, Adrian ; Kanellos, Ioannis

Neural networks, 2021-03, Vol.135, p.38-54 [Periódico revisado por pares]

United States: Elsevier Ltd

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9
Time Series FeatuRe Extraction on basis of Scalable Hypothesis tests (tsfresh – A Python package)
Time Series FeatuRe Extraction on basis of Scalable Hypothesis tests (tsfresh – A Python package)
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Time Series FeatuRe Extraction on basis of Scalable Hypothesis tests (tsfresh – A Python package)

Christ, Maximilian ; Braun, Nils ; Neuffer, Julius ; Kempa-Liehr, Andreas W.

Neurocomputing (Amsterdam), 2018-09, Vol.307, p.72-77 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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10
A review of uncertainty quantification in deep learning: Techniques, applications and challenges
A review of uncertainty quantification in deep learning: Techniques, applications and challenges
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A review of uncertainty quantification in deep learning: Techniques, applications and challenges

Abdar, Moloud ; Pourpanah, Farhad ; Hussain, Sadiq ; Rezazadegan, Dana ; Liu, Li ; Ghavamzadeh, Mohammad ; Fieguth, Paul ; Cao, Xiaochun ; Khosravi, Abbas ; Acharya, U. Rajendra ; Makarenkov, Vladimir ; Nahavandi, Saeid

Information fusion, 2021-12, Vol.76, p.243-297 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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