Filtry
wszystkich: 111
Najlepsze wyniki w katalogu: Potencjał Badawczy Pokaż wszystkie wyniki (89)
Wyniki wyszukiwania dla: EXPLAINABLE CLASSIFIERS, COUNTERFACTUAL APPROACH, BIAS DETECTION
-
Katedra Elektrotechniki, Systemów Sterowania i Informatyki
Potencjał BadawczyW Katedrze Elektrotechniki, Systemów Sterowania i Informatyki prowadzone są badania w tematyce podstaw elektrotechniki, zaawansowanych systemów sterowania, prototypowania dedykowanych rozwiązań sprzętowych w FPGA. Prowadzone badania skupiają się również na wykorzystaniu zaawansowanych technik analizy komputerowej w systemach sterowania oraz elektrotechniki.
-
Architektura Systemów Komputerowych
Potencjał BadawczyGłówną tematyką badawczą podejmowaną w Katedrze jest rozwój architektury aplikacji i systemów komputerowych, w szczególności aplikacji i systemów równoległych i rozproszonych. "Architecture starts when you carefully put two bricks together" - stwierdza niemiecki architekt Ludwig Mies von der Rohe. W przypadku systemów komputerowych dotyczy to nie cegieł, a modułów sprzętowych lub programowych. Przez architekturę systemu komputerowego...
-
Zespół Systemów Geoinformatycznych
Potencjał BadawczyW katedrze prowadzone są badania naukowe w zakresie szeroko rozumianych Systemów Informacji Geograficznej (GIS). Tematyka badań obejmuje zastosowanie GIS w technologiach bezpieczeństwa, wizualizacje i analizy przestrzenne, systemy numerycznego prognozowania pogody, technologie nawigacji w ramach mobilnych systemów informacji przestrzennej, oraz zaawansowane techniki obrazowania satelitarnego. Katedra kontynuuje również badania...
Najlepsze wyniki w katalogu: Oferta Biznesowa Pokaż wszystkie wyniki (22)
Wyniki wyszukiwania dla: EXPLAINABLE CLASSIFIERS, COUNTERFACTUAL APPROACH, BIAS DETECTION
-
Laboratorium Badawcze 2-3
Oferta BiznesowaObliczenia komputerowe wymagające dużych mocy obliczeniowych z wykorzystaniem oprogramowania typu: Matlab, Tomlab, Gams, Apros.
-
Brain and Mind Electrophysiology lab
Oferta BiznesowaNeurofizjologia pamięci i funkcji poznawczych mózgu
-
Laboratorium Innowacyjnych Zastosowań Informatyki
Oferta BiznesowaBadania nad użytecznością i jakością oprogramowania w różnych zastosowaniach, w szczególności rozpoznawanie emocji użytkowników komputerów oraz badanie użyteczności oprogramowania i doświadczenia użytkownika aplikacji.
Pozostałe wyniki Pokaż wszystkie wyniki (285)
Wyniki wyszukiwania dla: EXPLAINABLE CLASSIFIERS, COUNTERFACTUAL APPROACH, BIAS DETECTION
-
TOWARDS EXPLAINABLE CLASSIFIERS USING THE COUNTERFACTUAL APPROACH - GLOBAL EXPLANATIONS FOR DISCOVERING BIAS IN DATA
PublikacjaThe paper proposes summarized attribution-based post-hoc explanations for the detection and identification of bias in data. A global explanation is proposed, and a step-by-step framework on how to detect and test bias is introduced. Since removing unwanted bias is often a complicated and tremendous task, it is automatically inserted, instead. Then, the bias is evaluated with the proposed counterfactual approach. The obtained results...
-
Application of a stochastic compartmental model to approach the spread of environmental events with climatic bias
PublikacjaWildfires have significant impacts on both environment and economy, so understanding their behaviour is crucial for the planning and allocation of firefighting resources. Since forest fire management is of great concern, there has been an increasing demand for computationally efficient and accurate prediction models. In order to address this challenge, this work proposes applying a parameterised stochastic model to study the propagation...
-
Direct spectrum detection based on Bayesian approach
PublikacjaThe paper investigates the Bayesian framework's performance for a direct detection of spectrum parameters from the compressive measurements. The reconstruction signal stage is eliminated in by the Bayesian Compressive Sensing algorithm, which causes that the computational complexity and processing time are extremely reduced. The computational efficiency of the presented procedure is significantly...
-
An A-Team Approach to Learning Classifiers from Distributed Data Sources
Publikacja -
An A-Team approach to learning classifiers from distributed data sources
Publikacja