Dies ist eine Übersichtsseite mit Metadaten zu dieser wissenschaftlichen Arbeit. Der vollständige Artikel ist beim Verlag verfügbar.
Examining the Performance of ChatGPT 3.5 and Microsoft Copilot in Otolaryngology: A Comparative Study with Otolaryngologists’ Evaluation
11
Zitationen
6
Autoren
2024
Jahr
Abstract
Für dieses Paper ist kein Abstract in der Datenbank hinterlegt.
Abstract beim Verlag einsehenÄhnliche Arbeiten
Explainable Artificial Intelligence (XAI): Concepts, taxonomies, opportunities and challenges toward responsible AI
2019 · 8.200 Zit.
Stop explaining black box machine learning models for high stakes decisions and use interpretable models instead
2019 · 8.051 Zit.
High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence
2018 · 7.416 Zit.
Proceedings of the 19th International Joint Conference on Artificial Intelligence
2005 · 5.776 Zit.
Peeking Inside the Black-Box: A Survey on Explainable Artificial Intelligence (XAI)
2018 · 5.410 Zit.
Autoren
Institutionen
- University of Mons(BE)
- Université Paris-Saclay(FR)
- Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines(FR)
- Centre Hospitalier Universitaire de Saint-Pierre(BE)
- Centre Hospitalier Universitaire de Poitiers(FR)
- Ospedale San Paolo(IT)
- University of Milan(IT)
- University of Sassari(IT)
- Università degli Studi di Enna Kore(IT)
- Biogipuzkoa Health Research Institute(ES)