穆罕默德·苏菲安·尼扎米
人员信息
优化列表
2020年–今天
2024 [j5] 伊利亚·斯蒂芬 , 穆罕默德·苏菲安·尼扎米 , 亚历杭德罗·加泰拉 , 何塞·玛丽亚·阿隆索·莫尔 :
如何构建自解释模糊系统:从可解释性到可解释性[AI-eXplained]。 IEEE计算。 智力。 美格。 19 ( 1 ) : 81-82 ( 2024 ) 【j4】 穆罕默德·苏菲安·尼扎米 , 何塞·玛丽亚·阿隆索·莫尔 , 亚历山德罗·博格里奥洛 :
引入基于用户反馈的反事实解释(UFCE)。 国际期刊计算。 智力。 系统。 17 ( 1 ) : 123 ( 2024 ) [i4] 穆罕默德·苏菲安·尼扎米 , 何塞·玛丽亚·阿隆索·莫尔 , 亚历山德罗·博格里奥洛 :
引入基于用户反馈的反事实解释(UFCE)。 CoRR公司 abs/2403.00011 ( 2024 ) 2023 【c5】 克里斯特尔·西罗奇 , 费德里卡·比安库奇 , 马泰奥·多纳蒂 , Nunzio D'Amore餐厅 , 里卡多·贝内代蒂 , 亚历山德罗·博格里奥洛 , 斯特凡诺·费雷蒂 , 毛罗·马格纳尼 , 米歇尔·梅诺塔 , 穆罕默德·苏菲安·尼扎米 , 萨拉·蒙塔格纳 :
遗传疾病代谢物反应的机器学习预测(短文)。 AIxIA的HC 2023 : 1-9 【c4】 穆罕默德·苏菲安·尼扎米 , 伊利亚·斯蒂芬 , 何塞·玛丽亚·阿隆索·莫尔 , 亚历山德罗·博格里奥洛 :
在可解释人工智能中研究以人为中心的观点。 XAI.it@AI(人工智能) *IA公司 2023 : 47-66 [i3] 穆罕默德·苏菲安·尼扎米 , 乌尔里克·库尔 , 何塞·玛丽亚·阿隆索·莫尔 , 亚历山德罗·博格里奥洛 :
利用XAI实现丰富的认知学习。 CoRR公司 abs/2312.12290 ( 2023 ) 2022 [j3] 塔夫谢·艾哈迈德 , 穆罕默德·苏菲安·尼扎米 , 穆罕默德·亚辛·汗 , 亚历山德罗·博格里奥洛 :
使用基于发音特征的语音编辑距离发现词汇相似性。 IEEE接入 10 : 1533-1544 ( 2022 ) [注2] 穆罕默德·苏菲安·尼扎米 , 皮埃尔路易吉·格拉齐亚尼 , 何塞·玛丽亚·阿隆索·莫尔 , 亚历山德罗·博格里奥洛 :
FCE:基于反馈的可解释人工智能反事实解释。 IEEE接入 10 : 72363-72372 ( 2022 ) 【c3】 穆罕默德·苏菲安·尼扎米 , 萨拉·蒙塔格纳 , 亚历山德罗·博格里奥洛 , 克劳迪奥·奥尔托拉尼 , 斯特凡诺·帕帕 , 马里奥·达特里 :
流式细胞术数据自动门控的机器学习。 AIxIA下的HC 2022 : 47-56 【c2】 穆罕默德·苏菲安·尼扎米 , 亚历山德罗·博格里奥洛 :
可解释人工智能中偏见的调查与缓解(短文)。 AI注意 *IA公司 2022 : 89-94 [i2] 穆罕默德·苏菲安·尼扎米 , 穆罕默德·亚西恩·汗 , 亚历山德罗·博格里奥洛 :
面向人类认知水平的反事实解释实验设计(XAI)。 CoRR公司 abs/2211.00103 ( 2022 ) 2021 [j1] 穆罕默德·亚西恩·汗 , 阿卜杜勒·卡尧姆 , 穆罕默德·苏菲安·尼扎米 , 穆罕默德·绍伊布·西迪基 , 肖卡特·瓦西 , 赛义德·穆罕默德·哈利克·乌尔·拉赫曼·拉齐 :
良好词典样本的自动预测(GDEX):远程监督、机器学习和基于单词嵌入的深度学习技术的综合实验。 复杂。 2021 : 2553199:1-2553199:18 ( 2021 ) 2020 [i1] 塔夫西尔·艾哈迈德 , 穆罕默德·苏菲安·尼扎米 , 穆罕默德·亚西恩·汗 :
通过基于发音特征的语音编辑距离发现词汇相似性。 CoRR公司 abs/2008.06865 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 【c1】 穆罕默德·苏菲安·尼扎米 , 穆罕默德·亚西恩·汗 , 塔夫西尔·艾哈迈德 :
语言PoS-标记词汇相似性的通用方法。 国际会计准则 2019 : 493-501