Zobrazeno 1 - 10
of 3 835
pro vyhledávání: '"user agency"'
Autor:
Stephens, Sonia H.1 (AUTHOR) sonia.stephens@ucf.edu, Altamirano, Amanda2 (AUTHOR)
Publikováno v:
Journal of Business & Technical Communication. Oct2024, Vol. 38 Issue 4, p345-370. 26p.
Publikováno v:
ICWSM DATA CHALLENGE 2024
Mainstream social media platforms function as "walled garden" ecosystems that restrict user agency, control, and data portability. They have demonstrated a lack of transparency that contributes to a multitude of online harms. Our research investigate
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2406.09035
Despite demonstrating robust capabilities in performing tasks related to general-domain data-operation tasks, Large Language Models (LLMs) may exhibit shortcomings when applied to domain-specific tasks. We consider the design of domain-specific AI-po
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2405.05548
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Adenuga, Iyadunni, Dodge, Jonathan
We grapple with the question: How, for whom and why should explainable artificial intelligence (XAI) aim to support the user goal of agency? In particular, we analyze the relationship between agency and explanations through a user-centric lens throug
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2312.03193
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Frontiers in Human Neuroscience, Vol 17 (2023)
Brain-computer interfaces (BCI) that directly decode speech from brain activity aim to restore communication in people with paralysis who cannot speak. Despite recent advances, neural inference of speech remains imperfect, limiting the ability for sp
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/a3cd57c01c884a118f60cebf80d849c3
Recommender systems often rely on models which are trained to maximize accuracy in predicting user preferences. When the systems are deployed, these models determine the availability of content and information to different users. The gap between thes
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1912.10068