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Towards Robust and Trustworthy Recommendation Systems
迈向稳健且值得信赖的推荐系统
基本信息
- 批准号：DGECR-2022-00381
- 负责人：
- 金额：$ 0.91万
- 依托单位：
- 依托单位国家：加拿大
- 项目类别：Discovery Launch Supplement
- 财政年份：2022
- 资助国家：加拿大
- 起止时间：2022-01-01 至 2023-12-31
- 项目状态：已结题
- 来源：
- 关键词：
项目摘要
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项目成果
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Kashef, Rasha其他文献
Autonomous Vehicles Perception (AVP) Using Deep Learning: Modeling, Assessment, and Challenges
- DOI：
10.1109/access.2022.3144407 - 发表时间：
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- 影响因子：3.9
- 作者：
Jebamikyous, Hrag-Harout;Kashef, Rasha - 通讯作者：
Kashef, Rasha
Detecting Shilling Attacks Using Hybrid Deep Learning Models
- DOI：
10.3390/sym12111805 - 发表时间：
2020-11-01 - 期刊：
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Ebrahimian, Mahsa;Kashef, Rasha - 通讯作者：
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ECNN: Enhanced convolutional neural network for efficient diagnosis of autism spectrum disorder
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10.1016/j.cogsys.2021.10.002 - 发表时间：
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- 影响因子：3.9
- 作者：
Kashef, Rasha - 通讯作者：
Kashef, Rasha
Weed detection in soybean crops using custom lightweight deep learning models
- DOI：
10.1016/j.jafr.2022.100308 - 发表时间：
2022-04-20 - 期刊：
- 影响因子：3.8
- 作者：
Razfar, Najmeh;True, Julian;Kashef, Rasha - 通讯作者：
Kashef, Rasha
A Complete VADER-Based Sentiment Analysis of Bitcoin (BTC) Tweets during the Era of COVID-19
- DOI：
10.3390/bdcc4040033 - 发表时间：
2020-12-01 - 期刊：
- 影响因子：3.7
- 作者：
Pano, Toni;Kashef, Rasha - 通讯作者：
Kashef, Rasha
Kashef, Rasha的其他文献
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{{ truncateString('Kashef, Rasha', 18)}}的其他基金
Towards Robust and Trustworthy Recommendation Systems
迈向稳健且值得信赖的推荐系统
- 批准号：
RGPIN-2022-03826 - 财政年份：2022
- 资助金额：
$ 0.91万 - 项目类别：
Discovery Grants Program - Individual
相似国自然基金
供应链管理中的稳健型(Robust)策略分析和稳健型优化(Robust Optimization )方法研究
- 批准号：70601028
- 批准年份：2006
- 资助金额：7.0 万元
- 项目类别：青年科学基金项目
心理紧张和应力影响下Robust语音识别方法研究
- 批准号：60085001
- 批准年份：2000
- 资助金额：14.0 万元
- 项目类别：专项基金项目
ROBUST语音识别方法的研究
- 批准号：69075008
- 批准年份：1990
- 资助金额：3.5 万元
- 项目类别：面上项目
改进型ROBUST序贯检测技术
- 批准号：68671030
- 批准年份：1986
- 资助金额：2.0 万元
- 项目类别：面上项目
相似海外基金
TrustMRI: Trustworthy and Robust Magnetic Resonance Image Reconstruction with Uncertainty Modelling and Deep Learning
TrustMRI：利用不确定性建模和深度学习进行可靠且鲁棒的磁共振图像重建
- 批准号：
EP/X039277/1 - 财政年份：2024
- 资助金额：
$ 0.91万 - 项目类别：
Research Grant
CAREER: Trustworthy and Robust Federated Learning for Computational Healthcare
职业：用于计算医疗保健的值得信赖且强大的联邦学习
- 批准号：
2238743 - 财政年份：2023
- 资助金额：
$ 0.91万 - 项目类别：
Continuing Grant
Robust, Trustworthy and Explainable Predictive Models for Low Carbon Power and Energy
稳健、值得信赖且可解释的低碳电力和能源预测模型
- 批准号：
2889082 - 财政年份：2023
- 资助金额：
$ 0.91万 - 项目类别：
Studentship
A machine learning framework for trustworthy bio-medical risk factor identification – robust, explainable, and human-centred detection of endo- and phenotypes in lung cancer
用于识别值得信赖的生物医学风险因素的机器学习框架——对肺癌的内型和表型进行稳健、可解释且以人为本的检测
- 批准号：
10068410 - 财政年份：2023
- 资助金额：
$ 0.91万 - 项目类别：
Collaborative R&D
NSF/FDA SIR: Robust, Reliable, and Trustworthy Regulatory Science Tool for Stroke Recovery Assessment using Hybrid Brain-Muscle Functional Coupling Analysis
NSF/FDA SIR：使用混合脑-肌肉功能耦合分析进行中风恢复评估的稳健、可靠且值得信赖的监管科学工具
- 批准号：
2229697 - 财政年份：2022
- 资助金额：
$ 0.91万 - 项目类别：
Standard Grant
Towards Robust and Trustworthy Recommendation Systems
迈向稳健且值得信赖的推荐系统
- 批准号：
RGPIN-2022-03826 - 财政年份：2022
- 资助金额：
$ 0.91万 - 项目类别：
Discovery Grants Program - Individual
FIA: Collaborative Research: MobilityFirst: A Robust and Trustworthy Mobility-Centric Architecture for the Future Internet
FIA：协作研究：MobilityFirst：面向未来互联网的稳健且值得信赖的以移动为中心的架构
- 批准号：
1040626 - 财政年份：2010
- 资助金额：
$ 0.91万 - 项目类别：
Standard Grant
FIA: Collaborative Research: MobilityFirst: A Robust and Trustworthy Mobility-Centric Architecture for the Future Internet
FIA：协作研究：MobilityFirst：面向未来互联网的稳健且值得信赖的以移动为中心的架构
- 批准号：
1040781 - 财政年份：2010
- 资助金额：
$ 0.91万 - 项目类别：
Standard Grant
FIA: Collaborative Research: MobilityFirst: A Robust and Trustworthy Mobility-Centric Architecture for the Future Internet
FIA：协作研究：MobilityFirst：面向未来互联网的稳健且值得信赖的以移动为中心的架构
- 批准号：
1040020 - 财政年份：2010
- 资助金额：
$ 0.91万 - 项目类别：
Standard Grant
FIA: Collaborative Research: MobilityFirst: A Robust and Trustworthy Mobility-Centric Architecture for the Future Internet
FIA：协作研究：MobilityFirst：面向未来互联网的稳健且值得信赖的以移动为中心的架构
- 批准号：
1040043 - 财政年份：2010
- 资助金额：
$ 0.91万 - 项目类别：
Standard Grant