序言

Hoang D. Nguyen、Duc-Trong Le、Johanna Björklund、Xuan-Son Vu; 可靠且值得信赖的人工智能 2025, PMLR 310:v-vi

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在线广告中的强化学习：挑战、前景和信任

Jingwen Cai、Johanna Björklund; 可靠且值得信赖的人工智能 2025, PMLR 310:1-10

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AIQTrees：用于树木分割的无人机图像数据集

Joseph Chai、Alex To、Barry O’Sullivan、Hoang D. Nguyen; 可靠且值得信赖的人工智能 2025, PMLR 310:11-18

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弥合人类认知与人工智能：利用分层概念图和认知协议增强透明度和可解释性

Klas Ehnemark; 可靠且值得信赖的人工智能 2025, PMLR 310:19-23

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一种轻量级且可靠的框架，用于学习分析中实时学生参与度预测

Long Hoang、George Shorten、Barry O’Sullivan、Hoang D. Nguyen; 可靠且值得信赖的人工智能 2025, PMLR 310:24-33

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多智能体无人机系统中的可信度：范围界定综述

Mai Le、Rosane Minghim、Barry O’Sullivan、Hoang D. Nguyen; 可靠且值得信赖的人工智能 2025, PMLR 310:34-44

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比较遗传算法和主成分分析在降低特征维度中的应用

Aiman Naeem、Muhammad Farhan Khan、Saeid Rezaei、Adeel Iqbal、Muhammad Sohail、Munsif Jatoi、Atif Shakeel; 可靠且值得信赖的人工智能 2025, PMLR 310:45-58

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通过模型合并在多语言 LLM 中可靠地保留文化知识

Hoang Quan Nguyen、Nhut Huy Pham、Maziyar Pahani、Johanna Björklund、Xuan-Son Vu; 可靠且值得信赖的人工智能 2025, PMLR 310:59-66

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积分隐私支持向量机的递归分析

Ayush K. Varshney、Vicenç Torra; 可靠且值得信赖的人工智能 2025, PMLR 310:67-72

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可靠数据分割 (RDS)：通过强化选择策略最大化模型潜力

Hoang D. Nguyen、Xuan-Son Vu、Quoc-Tuan Truong、Duc-Trong Le; 可靠且值得信赖的人工智能 2025, PMLR 310:73-89

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通过照明自适应变换器改进医疗图像中的持续学习鲁棒性

Thanh-Ngoc Phan、Quynh-Trang Thi Pham、Duc-Trong Le; 可靠且值得信赖的人工智能 2025, PMLR 310:90-101

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通往医疗教育的 SAFETY-AI 框架

Kinza Salim、Vanita Kouomogne Nana、Mark T. Marshall、Hoang D. Nguyen; 可靠且值得信赖的人工智能 2025, PMLR 310:102-114

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