amyloid
发表于 2025-3-25 06:27:03
ohe Geldstrafen, Klagen und Reputationsverlust für die betroffenen Unternehmen zur Folge hatten. Die Auslöser waren vor allem Korruptions- und Geldwäschefälle. In jedem dieser Fälle wurde die Verantwortlichkeit der Organe und sonstiger Entscheidungsträger im Unternehmen thematisiert. Neben der Freih
angina-pectoris
发表于 2025-3-25 10:52:52
http://reply.papertrans.cn/43/4296/429586/429586_22.png
VOK
发表于 2025-3-25 13:53:43
Jianlong Zhou,Kun Yu,Fang Chenrkungen zur effektiven Nutzung Die beste Information ist zu nichts nütze, wenn man sie nicht findet. Ausgehend von dieser Tatsache wurde das vorliegende Werk so gestaltet, daß es dem Leser möglichst leicht fällt, sich zu orientieren und spezielle Informationen schnell zu finden. Aufbau des Werkes »B
杀虫剂
发表于 2025-3-25 16:22:04
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BLANK
发表于 2025-3-26 00:04:26
Joseph Lyons,Nhut Ho,Jeremy Friedman,Gene Alarcon,Svyatoslav Guznovhaltsübersicht der Sektionen und ihrer Kapitel (die mit der Folgelieferung Dezember ‘96 gelieferten Beiträge sind farbig unterlegt. ) Sektion 00, Einleitung 00. 00 Einleitung K DÖTTINGER, U. LUTZ, K ROTH 00. 01 Inhaltsübersicht 00. 02 uto. r:enverzeic. , . . . . . . """-_ Sektion 01, Betriebswirt s
attenuate
发表于 2025-3-26 02:10:59
Textbook 2018owers, machine learning becomes hot in different applications. However, because of the nature of “black-box” in ML methods, ML still needs to be interpreted to link human and machine learning for transparency and user acceptance of delivered solutions. This edited book addresses such links from the
ARENA
发表于 2025-3-26 06:28:50
Transparency in Fair Machine Learning: the Case of Explainable Recommender Systemsfair models. We then review the taxonomy of explanation styles for recommender systems and review models that can provide explanations for their recommendations. We conclude by reviewing evaluation metrics for assessing the power of explainability in recommender systems.
MAUVE
发表于 2025-3-26 08:29:55
Beyond Human-in-the-Loop: Empowering End-Users with Transparent Machine Learningr than struggling with a development environment and new programming syntax or relying on disciplinary non-experts for essential technical help. This research explores a similar paradigm for scientists and end-users that can be thought of as End-User Data Analytics (EUDA), or Transparent Machine Learning (TML).
有法律效应
发表于 2025-3-26 16:26:49
Deep Learning for Plant Diseases: Detection and Saliency Map Visualisationlant diseases classification with an accuracy reaching .. Furthermore, we have proposed the use of saliency maps as a visualisation method to understand and interpret the CNN classification mechanism. This visualisation method increases the transparency of deep learning models and gives more insight into the symptoms of plant diseases.
听觉
发表于 2025-3-26 19:24:49
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