מאמרים אקדמיים באנגלית על למידת מכונה
מאמרים אקדמיים להורדה בחינם (pdf)
Prediction of inpatient pressure ulcers based on routine healthcare data using machine learning methodology
ניבוי פצעי לחץ באשפוז על סמך נתוני שירות שוטפים באמצעות שיטות למידת מכונה
2022
Walther, F., Heinrich, L., Schmitt, J., Eberlein-Gonska, M., & Roessler, M. (2022). Prediction of inpatient pressure ulcers based on routine healthcare data using machine learning methodology. Scientific Reports, 12, 5044.
Dynamic mortality prediction in critically Ill children during interhospital transports to PICUs using explainable AI
חיזוי תמותה דינמי בילדים במצב קריטי במהלך הובלות בין בתי חולים ליחידות טיפול נמרץ ילדים באמצעות בינה מלאכותית מוסברת
2025
Huo, Z., Booth, J., Monks, T., Knight, P., Watson, L., Peters, M., Pagel, C., Ramnarayan, P., & Li, K. (2025). Dynamic mortality prediction in critically ill children during interhospital transports to PICUs using explainable AI. npj Digital Medicine, 8, 108.
Crystal structure generation with autoregressive large language modeling
יצירת מבנים גבישיים באמצעות מודל שפה גדול אוטורגרסיבי
2024
Antunes, L. M., Butler, K. T., & Grau-Crespo, R. (2024). Crystal structure generation with autoregressive large language modeling. Nature Communications, 15, 10570.
A bimodal dataset for diabetes research
מאגר מידע דו-מודלי למחקר הסוכרת
2026
Li, J., Zheng, H., Zhou, Y., & Jiang, F. (2026). A bimodal dataset for diabetes research. Scientific Data, 13, 652.
Exploring Opportunities for Data-Driven Wellbeing Support through Positive Reinforcements
חקר הזדמנויות מבוססות נתונים לתמיכה ברווחה באמצעות חיזוקים חיוביים
2024
Sakel, S., & Mayer, S. (2024). Exploring Opportunities for Data-Driven Wellbeing Support through Positive Reinforcements. In Proceedings of the Designing (with) AI for Wellbeing Workshop at CHI.
Assessing urban renewal efficiency via multi-source data and DID-based comparison between historical districts
הערכת יעילות ההתחדשות העירונית באמצעות נתונים מרובי־מקורות והשוואה מבוססת DID בין רובעים היסטוריים
2025
Zhao, X., Yu, F., Zhang, X., Chen, J., & Li, P. (2025). Assessing urban renewal efficiency via multi-source data and DID-based comparison between historical districts. Npj Heritage Science, 13(1), 389.
Copy, right? A testing framework for copyright protection of deep learning models
העתקה, נכון? מודל לבדיקת הגנת זכויות יוצרים במודלים של למידה עמוקה
2022
Chen, J., Wang, J., Peng, T., Sun, Y., Cheng, P., Ji, S., … & Song, D. (2022). Copy, right? A testing framework for copyright protection of deep learning models. In: 2022 IEEE Symposium on Security and Privacy (SP) (pp. 824-841). San Francisco: IEEE Security and Privacy.
Artificial intelligence in human resources management: Challenges and a path forward
בינה מלאכותית במשאבי אנוש: אתגרים ודרך קדימה
2019
Tambe, P., Cappelli, P., & Yakubovich, V. (2019). Artificial intelligence in human resources management: Challenges and a path forward. California Management Review, 61(4), 15-42.
Learning to match ontologies on the semantic web
ללמוד לחבר בין אונטולוגיות ברשת הסמנטית
2003
Doan, A., Madhavan, J., Dhamankar, R., Domingos, P., & Halevy, A. (2003). Learning to match ontologies on the semantic web. The VLDB journal, 12, 303-319.
מתקשים למצוא מאמרים אקדמיים בנושא שאתם מחפשים?
צריכים עזרה בסיכום מאמרים או בכתיבה אקדמית?