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1
Levels of explainable artificial intelligence for human-aligned conversational explanations
Levels of explainable artificial intelligence for human-aligned conversational explanations
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Levels of explainable artificial intelligence for human-aligned conversational explanations

Dazeley, Richard ; Vamplew, Peter ; Foale, Cameron ; Young, Charlotte ; Aryal, Sunil ; Cruz, Francisco

Artificial intelligence, 2021-10, Vol.299, p.103525, Article 103525 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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2
Reward is enough
Reward is enough
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Reward is enough

Silver, David ; Singh, Satinder ; Precup, Doina ; Sutton, Richard S.

Artificial intelligence, 2021-10, Vol.299, p.103535, Article 103535 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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3
Evaluating XAI: A comparison of rule-based and example-based explanations
Evaluating XAI: A comparison of rule-based and example-based explanations
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Evaluating XAI: A comparison of rule-based and example-based explanations

van der Waa, Jasper ; Nieuwburg, Elisabeth ; Cremers, Anita ; Neerincx, Mark

Artificial intelligence, 2021-02, Vol.291, p.103404, Article 103404 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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4
Explanation in artificial intelligence: Insights from the social sciences
Explanation in artificial intelligence: Insights from the social sciences
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Explanation in artificial intelligence: Insights from the social sciences

Miller, Tim

Artificial intelligence, 2019-02, Vol.267, p.1-38 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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5
Distributed Constraint Optimization Problems and Applications: A Survey
Distributed Constraint Optimization Problems and Applications: A Survey
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Distributed Constraint Optimization Problems and Applications: A Survey

Fioretto, Ferdinando ; Pontelli, Enrico ; Yeoh, William

The Journal of artificial intelligence research, , Vol.61, p.623-698 [Periódico revisado por pares]

San Francisco: AI Access Foundation

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6
What do we want from Explainable Artificial Intelligence (XAI)? – A stakeholder perspective on XAI and a conceptual model guiding interdisciplinary XAI research
What do we want from Explainable Artificial Intelligence (XAI)? – A stakeholder perspective on XAI and a conceptual model guiding interdisciplinary XAI research
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What do we want from Explainable Artificial Intelligence (XAI)? – A stakeholder perspective on XAI and a conceptual model guiding interdisciplinary XAI research

Langer, Markus ; Oster, Daniel ; Speith, Timo ; Hermanns, Holger ; Kästner, Lena ; Schmidt, Eva ; Sesing, Andreas ; Baum, Kevin

Artificial intelligence, 2021-07, Vol.296, p.103473, Article 103473 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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7
Autonomous agents modelling other agents: A comprehensive survey and open problems
Autonomous agents modelling other agents: A comprehensive survey and open problems
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Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Autonomous agents modelling other agents: A comprehensive survey and open problems

Albrecht, Stefano V. ; Stone, Peter

Artificial intelligence, 2018-05, Vol.258, p.66-95 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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8
From Word To Sense Embeddings: A Survey on Vector Representations of Meaning
From Word To Sense Embeddings: A Survey on Vector Representations of Meaning
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From Word To Sense Embeddings: A Survey on Vector Representations of Meaning

Camacho-Collados, Jose ; Pilehvar, Mohammad Taher

The Journal of artificial intelligence research, 2018-12, Vol.63, p.743-788 [Periódico revisado por pares]

San Francisco: AI Access Foundation

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9
SMOTE for Learning from Imbalanced Data: Progress and Challenges, Marking the 15-year Anniversary
SMOTE for Learning from Imbalanced Data: Progress and Challenges, Marking the 15-year Anniversary
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SMOTE for Learning from Imbalanced Data: Progress and Challenges, Marking the 15-year Anniversary

Fernandez, Alberto ; Garcia, Salvador ; Herrera, Francisco ; Chawla, Nitesh V.

The Journal of artificial intelligence research, 2018-04, Vol.61, p.863-905 [Periódico revisado por pares]

San Francisco: AI Access Foundation

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10
Confident Learning: Estimating Uncertainty in Dataset Labels
Confident Learning: Estimating Uncertainty in Dataset Labels
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Confident Learning: Estimating Uncertainty in Dataset Labels

Northcutt, Curtis ; Jiang, Lu ; Chuang, Isaac

The Journal of artificial intelligence research, 2021-04, Vol.70, p.1373-1411 [Periódico revisado por pares]

San Francisco: AI Access Foundation

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