Nalepa / Biecek / Kotowski | Explainable AI in Space | Buch | 978-3-032-36805-8 | www.sack.de

Buch, Englisch, Band 3107, 145 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 248 g

Reihe: Communications in Computer and Information Science

Nalepa / Biecek / Kotowski

Explainable AI in Space

Second International Workshop, EASi 2026, Held in Conjunction with the 35th International Joint Conference on Artificial Intelligence, IJCAI-ECAI 2026, Bremen, Germany, August 15-21, 2026, Proceedings
Erscheinungsjahr 2026
ISBN: 978-3-032-36805-8
Verlag: Springer

Second International Workshop, EASi 2026, Held in Conjunction with the 35th International Joint Conference on Artificial Intelligence, IJCAI-ECAI 2026, Bremen, Germany, August 15-21, 2026, Proceedings

Buch, Englisch, Band 3107, 145 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 248 g

Reihe: Communications in Computer and Information Science

ISBN: 978-3-032-36805-8
Verlag: Springer


This book constitutes the refereed proceedings of the Second International Workshop on Explainable AI in Space, EASi 2026, in Bremen, Germany, during August  15 -21 2026.

The 7 full papers and 1 Extended  Abstract  presented were carefully reviewed and selected from 13 submissions. The second edition of
the Explainable AI in Space (EASi 2026) workshop explored the intersection of explainable AI (XAI) and space applications, bringing together researchers and practitioners from both academia and industry.

Nalepa / Biecek / Kotowski Explainable AI in Space jetzt bestellen!

Zielgruppe


Research

Weitere Infos & Material


.- Challenges in Evaluating Explanation Methods for Static and Evolving Data.
.- PASTRY: Physics-Aware Super-resolution for hyperspecTRal imagerY.
.- Explaining Multi-Objective Multispectral Models for Soil Parameters' Retrieval.
.- Attribution-Guided Regularization: an Explainable Perspective for Ground-to-Aerial Image Matching Models.
.- Multi-Agent Explainable AI Framework for Forest Disturbance Analysis and Biomass Recovery Modeling.
.- Explainable Onboard Solar Flare Prediction with Compressed Neural Networks.
.- An Explainability-Driven Workflow for Interpretable Modelling of Interplanetary Plasma Parameters.
.- Attribution and Uncertainty Behavior of Learned Residual Gyro Correction for Gyro-Stellar Estimation.



Ihre Fragen, Wünsche oder Anmerkungen
Vorname*
Nachname*
Ihre E-Mail-Adresse*
Kundennr.
Ihre Nachricht*
Lediglich mit * gekennzeichnete Felder sind Pflichtfelder.
Wenn Sie die im Kontaktformular eingegebenen Daten durch Klick auf den nachfolgenden Button übersenden, erklären Sie sich damit einverstanden, dass wir Ihr Angaben für die Beantwortung Ihrer Anfrage verwenden. Selbstverständlich werden Ihre Daten vertraulich behandelt und nicht an Dritte weitergegeben. Sie können der Verwendung Ihrer Daten jederzeit widersprechen. Das Datenhandling bei Sack Fachmedien erklären wir Ihnen in unserer Datenschutzerklärung.