Buchumschlag

A Semi-Automated Solution Approach Recommender for a Given Use Case: a Case Study for AI/ML in Oncology via Scopus and OpenAI

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Kılıç, Deniz Kenan, Vasegaard, Alex Elkjær, Desoeuvres, Aurélien, Nielsen, Peter
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2023
Schlagworte:	Artificial Intelligence Information Retrieval Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

EOSpython Version 0.0.11: A Framework for Scenario Generation and a Solution System for the Agile Earth Observation Satellite Scheduling Problem
von: Vasegaard, Alex Elkjær, et al.
Veröffentlicht: (2024)

FinAI Data Assistant: LLM-based Financial Database Query Processing with the OpenAI Function Calling API
von: Kim, Juhyeong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Automated Research Article Classification and Recommendation Using NLP and ML
von: Rahman, Shadikur, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Semantic IDs for Recommender Systems at Snapchat: Use Cases, Technical Challenges, and Design Choices
von: Ju, Clark Mingxuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Analysing the Public Discourse around OpenAI's Text-To-Video Model 'Sora' using Topic Modeling
von: Parikh, Vatsal Vinay
Veröffentlicht: (2024)

Clinical Reasoning AI for Oncology Treatment Planning: A Multi-Specialty Case-Based Evaluation
von: Spiess, Philippe E., et al.
Veröffentlicht: (2026)

iSee: Advancing Multi-Shot Explainable AI Using Case-based Recommendations
von: Wijekoon, Anjana, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Benchmarking News Recommendation in the Era of Green AI
von: Liu, Qijiong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Soft-partitioned Semi-supervised Collaborative Transfer Learning Approach for Multi-Domain Recommendation
von: Liu, Xiaoyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The Potential of AutoML for Recommender Systems
von: Vente, Tobias, et al.
Veröffentlicht: (2024)

MasterSet: A Large-Scale Benchmark for Must-Cite Citation Recommendation in the AI/ML Literature
von: Ratul, Md Toyaha Rahman, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Recommender AI Agent: Integrating Large Language Models for Interactive Recommendations
von: Huang, Xu, et al.
Veröffentlicht: (2023)

OpenResearcher: Unleashing AI for Accelerated Scientific Research
von: Zheng, Yuxiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Competing Visions of Ethical AI: A Case Study of OpenAI
von: Wilfley, Melissa, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Automated Similarity Metric Generation for Recommendation
von: Qu, Liang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

UQLegalAI@COLIEE2025: Advancing Legal Case Retrieval with Large Language Models and Graph Neural Networks
von: Tang, Yanran, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Killing Two Birds with One Stone: Unifying Retrieval and Ranking with a Single Generative Recommendation Model
von: Zhang, Luankang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Agentic Personalized Fashion Recommendation in the Age of Generative AI: Challenges, Opportunities, and Evaluation
von: Deldjoo, Yashar, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Green Recommender Systems: Understanding and Minimizing the Carbon Footprint of AI-Powered Personalization
von: Wegmeth, Lukas, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Recommender Systems for Good (RS4Good): Survey of Use Cases and a Call to Action for Research that Matters
von: Jannach, Dietmar, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Automating Personalization: Prompt Optimization for Recommendation Reranking
von: Wang, Chen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards Automated Model Design on Recommender Systems
von: Zhang, Tunhou, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ProfOlaf: Semi-Automated Tool for Systematic Literature Reviews
von: Afonso, Martim, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Enhancing Hotel Recommendations with AI: LLM-Based Review Summarization and Query-Driven Insights
von: Belibasakis, Nikolaos, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Modeling the Heterogeneous Duration of User Interest in Time-Dependent Recommendation: A Hidden Semi-Markov Approach
von: Zhang, Haidong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Better Generalization with Semantic IDs: A Case Study in Ranking for Recommendations
von: Singh, Anima, et al.
Veröffentlicht: (2023)

OpenAIs HealthBench in Action: Evaluating an LLM-Based Medical Assistant on Realistic Clinical Queries
von: Ravichandran, Sandhanakrishnan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Making Sense of Metadata Mess: Alignment & Risk Assessment for Diatom Data Use Case
von: Polson, Kio, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Knowledge Enhanced Multi-Domain Recommendations in an AI Assistant Application
von: Markowitz, Elan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

OnePiece: The Great Route to Generative Recommendation -- A Case Study from Tencent Algorithm Competition
von: Cao, Jiangxia, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Multi-Objective Recommendation in the Era of Generative AI: A Survey of Recent Progress and Future Prospects
von: Hong, Zihan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

INDIANA: Personalized Travel Recommendations Using Wearables and AI
von: Manos, Anastasios, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Smart E-commerce Recommendations with Semantic AI
von: Badouch, M., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Online Learning for Recommendations at Grubhub
von: Egg, Alex
Veröffentlicht: (2021)

SARDINE: A Simulator for Automated Recommendation in Dynamic and Interactive Environments
von: Deffayet, Romain, et al.
Veröffentlicht: (2023)

E-Commerce Product Recommendation System based on ML Algorithms
von: Haque, Md. Zahurul
Veröffentlicht: (2024)

Automating AI Failure Tracking: Semantic Association of Reports in AI Incident Database
von: Russo, Diego, et al.
Veröffentlicht: (2025)

On Recommending Category: A Cascading Approach
von: Wang, Qihao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Automated Thematic Analyses Using LLMs: Xylazine Wound Management Social Media Chatter Use Case
von: Hairston, JaMor, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Automated Information Flow Selection for Multi-scenario Multi-task Recommendation
von: Yang, Chaohua, et al.
Veröffentlicht: (2025)