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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
CORDIS

The hyPEr ExpeRt collaborative AI assistant

CORDIS fournit des liens vers les livrables publics et les publications des projets HORIZON.

Les liens vers les livrables et les publications des projets du 7e PC, ainsi que les liens vers certains types de résultats spécifiques tels que les jeux de données et les logiciels, sont récupérés dynamiquement sur OpenAIRE .

Livrables

Dissemination & Communication Plan (1st version) (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Detailed exploitation, communication and dissemination plan, to ensure effective exploitation and dissemination of the project results and communication throughout the project geared towards engaging stakeholders and relevant different profiles (targeted audiences). This strategy will address communication objectives and approach, target audience, media channels and tools, messages, activities, materials and KPIs.

AI co-creation representations (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Set of developed AI representation through tech cards.

Measurement scales and metrics for trustworthy AI (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

This deliverable will provide the definition of the different scales and metrics to measure acceptance of AI systems. It will also provide the tools and protocols to measure it.

Publications

Learning efficient in-store picking strategies to reduce customer encounters in omnichannel retail (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Fábio Neves-Moreira, Pedro Amorim
Publié dans: International Journal of Production Economics, Numéro 267, 2023, ISSN 0925-5273
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.ijpe.2023.109074

Enabling MCTS Explainability for Sequential Planning Through Computation Tree Logic (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Ziyan An, Hendrik Baier, Abhishek Dubey, Ayan Mukhopadhyay, Meiyi Ma
Publié dans: 27th European Conference on Artificial Intelligence (ECAI 2024), 2024
Éditeur: Proceedings of the 27th European Conference on Artificial Intelligence
DOI: 10.48550/arXiv.2407.10820

Planning for Human-Robot Collaboration Scenarios with Heterogeneous Costs and Durations (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Silvia Izquierdo-Badiola, Gerard Canal, Guillem Alenyà, Carlos Rizzo, Andrew Coles
Publié dans: Frontiers in Artificial Intelligence and Applications, ECAI 2024, 2024
Éditeur: IOS Press
DOI: 10.3233/FAIA241019

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