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AI Fairness 360: An extensible toolkit for detecting and mitigating algorithmic bias
AI Fairness 360: An extensible toolkit for detecting and mitigating algorithmic bias
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AI Fairness 360: An extensible toolkit for detecting and mitigating algorithmic bias

Bellamy, R. K. E. ; Dey, K. ; Hind, M. ; Hoffman, S. C. ; Houde, S. ; Kannan, K. ; Lohia, P. ; Martino, J. ; Mehta, S. ; Mojsilovic, A. ; Nagar, S. ; Ramamurthy, K. Natesan ; Richards, J. ; Saha, D. ; Sattigeri, P. ; Singh, M. ; Varshney, K. R. ; Zhang, Y.

IBM journal of research and development, 2019-07, Vol.63 (4/5), p.4-4:15 [Periódico revisado por pares]

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2
Object Detection With Deep Learning: A Review
Object Detection With Deep Learning: A Review
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Object Detection With Deep Learning: A Review

Zhao, Zhong-Qiu ; Zheng, Peng ; Xu, Shou-Tao ; Wu, Xindong

IEEE transaction on neural networks and learning systems, 2019-11, Vol.30 (11), p.3212-3232

United States: IEEE

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Potential of quantum computing for drug discovery
Potential of quantum computing for drug discovery
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Potential of quantum computing for drug discovery

Cao, Y. ; Romero, J. ; Aspuru-Guzik, A.

IBM journal of research and development, 2018-11, Vol.62 (6), p.6-6:20 [Periódico revisado por pares]

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A Survey of Convolutional Neural Networks: Analysis, Applications, and Prospects
A Survey of Convolutional Neural Networks: Analysis, Applications, and Prospects
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A Survey of Convolutional Neural Networks: Analysis, Applications, and Prospects

Li, Zewen ; Liu, Fan ; Yang, Wenjie ; Peng, Shouheng ; Zhou, Jun

IEEE transaction on neural networks and learning systems, 2022-12, Vol.33 (12), p.6999-7019

United States: IEEE

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A Survey of the Usages of Deep Learning for Natural Language Processing
A Survey of the Usages of Deep Learning for Natural Language Processing
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A Survey of the Usages of Deep Learning for Natural Language Processing

Otter, Daniel W. ; Medina, Julian R. ; Kalita, Jugal K.

IEEE transaction on neural networks and learning systems, 2021-02, Vol.32 (2), p.604-624

United States: IEEE

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Twin-width I: Tractable FO Model Checking
Twin-width I: Tractable FO Model Checking
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Twin-width I: Tractable FO Model Checking

Bonnet, Édouard ; Kim, Eun Jung ; Thomassé, Stéphan ; Watrigant, Rémi

Journal of the ACM, 2022-02, Vol.69 (1), p.1-46 [Periódico revisado por pares]

New York: Association for Computing Machinery

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7
Blockchain in healthcare applications: Research challenges and opportunities
Blockchain in healthcare applications: Research challenges and opportunities
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Blockchain in healthcare applications: Research challenges and opportunities

McGhin, Thomas ; Choo, Kim-Kwang Raymond ; Liu, Charles Zhechao ; He, Debiao

Journal of network and computer applications, 2019-06, Vol.135, p.62-75 [Periódico revisado por pares]

Elsevier Ltd

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8
Solving Linear Programs in the Current Matrix Multiplication Time
Solving Linear Programs in the Current Matrix Multiplication Time
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Solving Linear Programs in the Current Matrix Multiplication Time

Cohen, Michael B. ; Lee, Yin Tat ; Song, Zhao

Journal of the ACM, 2021-02, Vol.68 (1), p.1-39 [Periódico revisado por pares]

New York: Association for Computing Machinery

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9
Most Tensor Problems Are NP-Hard
Most Tensor Problems Are NP-Hard
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Most Tensor Problems Are NP-Hard

HILLAR, Christopher J ; LIM, Lek-Heng

Journal of the ACM, 2013-11, Vol.60 (6), p.1-39 [Periódico revisado por pares]

New York, NY: Association for Computing Machinery

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10
A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks
A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks
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A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks

Wu, Zonghan ; Pan, Shirui ; Chen, Fengwen ; Long, Guodong ; Zhang, Chengqi ; Yu, Philip S.

IEEE transaction on neural networks and learning systems, 2021-01, Vol.32 (1), p.4-24

United States: IEEE

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