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A Survey on Bias and Fairness in Machine Learning
A Survey on Bias and Fairness in Machine Learning
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A Survey on Bias and Fairness in Machine Learning

Mehrabi, Ninareh ; Morstatter, Fred ; Saxena, Nripsuta ; Lerman, Kristina ; Galstyan, Aram

ACM computing surveys, 2021-07, Vol.54 (6), p.1-35 [Periódico revisado por pares]

Baltimore: Association for Computing Machinery

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A Survey of Deep Active Learning
A Survey of Deep Active Learning
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A Survey of Deep Active Learning

Ren, Pengzhen ; Xiao, Yun ; Chang, Xiaojun ; Huang, Po-Yao ; Li, Zhihui ; Gupta, Brij B. ; Chen, Xiaojiang ; Wang, Xin

ACM computing surveys, 2022-12, Vol.54 (9), p.1-40 [Periódico revisado por pares]

Baltimore: Association for Computing Machinery

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Transformers in Vision: A Survey
Transformers in Vision: A Survey
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Transformers in Vision: A Survey

Khan, Salman ; Naseer, Muzammal ; Hayat, Munawar ; Zamir, Syed Waqas ; Khan, Fahad Shahbaz ; Shah, Mubarak

ACM computing surveys, , Vol.54 (10s), p.1-41 [Periódico revisado por pares]

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Pre-train, Prompt, and Predict: A Systematic Survey of Prompting Methods in Natural Language Processing
Pre-train, Prompt, and Predict: A Systematic Survey of Prompting Methods in Natural Language Processing
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Pre-train, Prompt, and Predict: A Systematic Survey of Prompting Methods in Natural Language Processing

Liu, Pengfei ; Yuan, Weizhe ; Fu, Jinlan ; Jiang, Zhengbao ; Hayashi, Hiroaki ; Neubig, Graham

ACM computing surveys, 2023-09, Vol.55 (9), p.1-35, Article 195 [Periódico revisado por pares]

New York, NY: ACM

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5
Most Tensor Problems Are NP-Hard
Most Tensor Problems Are NP-Hard
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Most Tensor Problems Are NP-Hard

Hillar, Christopher J ; Lim, Lek-Heng

Journal of the ACM, 2013-11, Vol.60 (6), p.1-39 [Periódico revisado por pares]

New York, NY: ACM

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6
Solving Linear Programs in the Current Matrix Multiplication Time
Solving Linear Programs in the Current Matrix Multiplication Time
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Solving Linear Programs in the Current Matrix Multiplication Time

Cohen, Michael B. ; Lee, Yin Tat ; Song, Zhao

Journal of the ACM, 2021-02, Vol.68 (1), p.1-39 [Periódico revisado por pares]

New York: Association for Computing Machinery

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7
Models: the fourth dimension of computer science: Towards studies of models and modelling
Models: the fourth dimension of computer science: Towards studies of models and modelling
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Models: the fourth dimension of computer science: Towards studies of models and modelling

Thalheim, Bernhard

Software and systems modeling, 2022-02, Vol.21 (1), p.9-18 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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8
On the Approximation of Cooperative Heterogeneous Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) using Mean Field Control (MFC)
On the Approximation of Cooperative Heterogeneous Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) using Mean Field Control (MFC)
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On the Approximation of Cooperative Heterogeneous Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) using Mean Field Control (MFC)

Washim Uddin Mondal ; Agarwal, Mridul ; Aggarwal, Vaneet ; Ukkusuri, Satish V

arXiv.org, 2022-01 [Periódico revisado por pares]

Ithaca: Cornell University Library, arXiv.org

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9
Fair Enough: Guaranteeing Approximate Maximin Shares
Fair Enough: Guaranteeing Approximate Maximin Shares
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Fair Enough: Guaranteeing Approximate Maximin Shares

Kurokawa, David ; Procaccia, Ariel ; Wang, Junxing

Journal of the ACM, 2018-03, Vol.65 (2), p.1-27 [Periódico revisado por pares]

New York: ACM

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10
Low-Rank Approximation and Regression in Input Sparsity Time
Low-Rank Approximation and Regression in Input Sparsity Time
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Low-Rank Approximation and Regression in Input Sparsity Time

Clarkson, Kenneth ; Woodruff, David

Journal of the ACM, 2017-02, Vol.63 (6), p.1-45 [Periódico revisado por pares]

New York: ACM

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  19. Persa  (5)
  20. Dinamarquês  (2)
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Nome da Publicação 

  1. Eweek  (79.226)
  2. Computer Weekly  (76.194)
  3. Computerworld  (52.675)
  4. Network World  (43.682)
  5. Infoworld  (30.973)
  6. Information Today  (30.169)
  7. Pc World  (29.097)
  8. Twice  (29.018)
  9. Communications Of The Acm  (20.381)
  10. Macworld  (15.415)
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  • Realização: ABCD-USP USP   Logos de Redes Sociais: Freepik

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