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9.251 Titel < 1990
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1. van der Waa, Jasper: Evaluating XAI: A comparison of rule-based and example-based explanations. -
Amsterdam: Elsevier B.V, 2021
In: Artificial intelligence. (2021) S. 103404, ISSN 0004-3702
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2. Tjoa, Erico: A Survey on Explainable Artificial Intelligence (XAI): Toward Medical XAI. -
United States: IEEE, 2021. - 21 S.
In: IEEE transaction on neural networks and learning systems. (2021) S. 4793-4813, ISSN 2162-237X
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3. Barredo Arrieta, Alejandro: Explainable Artificial Intelligence (XAI): Concepts, taxonomies, opportunities and challenges toward responsible AI: Elsevier B.V, 2020. - 34 S.
In: Information fusion. (2020) S. 82-115, ISSN 1566-2535
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4. McGreevey, John D: Clinical, Legal, and Ethical Aspects of Artificial Intelligence–Assisted Conversational Agents in Health Care. -
United States: American Medical Association, 2020. - 2 S.
In: JAMA : the journal of the American Medical Association. (2020) S. 552-553, ISSN 0098-7484
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5. Dazeley, Richard: Levels of explainable artificial intelligence for human-aligned conversational explanations. -
Amsterdam: Elsevier B.V, 2021
In: Artificial intelligence. (2021) S. 103525, ISSN 0004-3702
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6. Schmidhuber, Jürgen: Deep learning in neural networks: An overview. -
United States: Elsevier Ltd, 2015. - 33 S.
In: Neural networks. (2015) S. 85-117, ISSN 0893-6080
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7. Heuillet, Alexandre: Explainability in deep reinforcement learning. -
Amsterdam: Elsevier B.V, 2021
In: Knowledge-based systems. (2021) S. 106685, ISSN 0950-7051
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8. Huang, Gao: Trends in extreme learning machines: A review. -
United States: Elsevier Ltd, 2015. - 17 S.
In: Neural networks. (2015) S. 32-48, ISSN 0893-6080
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9. Crawford, Kate: There is a blind spot in AI research. -
London: Nature Publishing Group UK, 2016. - 3 S.
In: Nature (London). (2016) S. 311-313, ISSN 0028-0836
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10. Perez-Beltrachini, Laura: Multi-Document Summarization with Determinantal Point Process Attention. -
San Francisco: AI Access Foundation, 2021. - 29 S.
In: The Journal of artificial intelligence research. (2021) S. 371-399, ISSN 1076-9757
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11. Miller, Tim: Explanation in artificial intelligence: Insights from the social sciences. -
Amsterdam: Elsevier B.V, 2019. - 38 S.
In: Artificial intelligence. (2019) S. 1-38, ISSN 0004-3702
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12. Finn, Ed: Envisioning artificial intelligence. -
Washington: The American Association for the Advancement of Science, 2024. - 1 S.
In: Science (American Association for the Advancement of Science). (2024) S. 156-156, ISSN 0036-8075
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13. Hamet, Pavel: Artificial Intelligence in Medicine. -
United States: Elsevier Inc, 2017
In: Metabolism, clinical and experimental. (2017) S. S36-S40, ISSN 0026-0495
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14. Yanai, Itai: Thinking about science. -
Washington: The American Association for the Advancement of Science, 2023
In: Science (American Association for the Advancement of Science). (2023) S. 653-653, ISSN 0036-8075
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15. Ahmed, Imran: From Artificial Intelligence to Explainable Artificial Intelligence in Industry 4.0: A Survey on What, How, and Where. -
Piscataway: IEEE, 2022. - 12 S.
In: IEEE transactions on industrial informatics. (2022) S. 5031-5042, ISSN 1551-3203
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16. Dietz, H.: OC18.03: SonoPelvic™: artificial intelligence for the measurement of hiatal dimensions. -
Chichester, UK: John Wiley & Sons, Ltd, 2024. - 1 S.
In: Ultrasound in obstetrics & gynecology. (2024) S. 47-47, ISSN 0960-7692
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17. Rameh, G.: OC07.05: Integrating artificial intelligence as a virtual assessor for ISUOG's Basic Training trainees. -
Chichester, UK: John Wiley & Sons, Ltd, 2024. - 1 S.
In: Ultrasound in obstetrics & gynecology. (2024) S. 19-19, ISSN 0960-7692
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18. Lei, T.: EP01.24: Enhancing trainee performance in obstetrical ultrasound through an artificial intelligence system: a randomised controlled trial. -
Chichester, UK: John Wiley & Sons, Ltd, 2024. - 2 S.
In: Ultrasound in obstetrics & gynecology. (2024) S. 113-114, ISSN 0960-7692
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19. Niemantsverdriet, R.: OP02.01: Artificial intelligence for automated Carnegie staging of the human embryo in three‐dimensional ultrasound: the Rotterdam periconception cohort. -
Chichester, UK: John Wiley & Sons, Ltd, 2024. - 2 S.
In: Ultrasound in obstetrics & gynecology. (2024) S. 61-62, ISSN 0960-7692
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20. Zijta, M.: OC07.06: Artificial intelligence for automated detection of congenital brain anomalies in the first trimester: the Rotterdam Periconception Cohort. -
Chichester, UK: John Wiley & Sons, Ltd, 2024. - 1 S.
In: Ultrasound in obstetrics & gynecology. (2024) S. 19-19, ISSN 0960-7692
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