| A | B | C | D | E | F | G | H | I | J | K | L | M | N | O | P | Q | R | S | T | U | V | W | X | Y | Z | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | Tuesday, December 19 | |||||||||||||||||||||||||
2 | 9 AM - 10 AM CST | 9 PM - 10 PM CST | ||||||||||||||||||||||||
3 | Rakshak: Kannada city wide smart city solution using LLM chatbots | Exploring Generative AI in Nigerian Mixed media Art | ||||||||||||||||||||||||
4 | Genome sequencing using Generative AI for Indian Illnessses and | Testing Hindi/Hinglish Prompts in Gen AI | ||||||||||||||||||||||||
5 | LLM: Patient-centered communication in Colorectal cancer | The Effect of Generative AI on Telugu | ||||||||||||||||||||||||
6 | Application of Feature Selection and Machine Learning for Non-Invasive Breast Cancer Prediction Using Circulating microRNAs | Generative AI: A boon or bane to the Tamil community | ||||||||||||||||||||||||
7 | Sustainability AI copilot: Analyze & ideate at scale to enable positive impact | Geo-visualization of Hotspots of Citizens Dissatisfaction on Social Services Using Media Print: A Case Study of Fuel and Cash Scarcity in Nigeria. | ||||||||||||||||||||||||
8 | Predicting Colorectal Polyp Histological Subtypes via Interpretable Deep Learning in Digital Histopathology | Algorithmic vs. Machine Learning Approaches for Solving Dynamic Particle Motion Problems | ||||||||||||||||||||||||
9 | Global South in AI- Making Language AI Inclusive | |||||||||||||||||||||||||
10 | Uncovering the Potential of Small Language Models | |||||||||||||||||||||||||
11 | Linguistic Colonialism in the Age of Large Language Models: A Need for Diverse and Inclusive Regional Language Considerations | |||||||||||||||||||||||||
12 | ||||||||||||||||||||||||||
13 | 10 AM - 11 AM CST | 10 PM - 11 PM CST | ||||||||||||||||||||||||
14 | Natural Language Processing: Role played in Nigeria’s 2023 Presidential Election Based on Twitter’s Sentiment Analysis | Gender as a Feature? An Industry Discussion | ||||||||||||||||||||||||
15 | NutritionVerse-Real: An Open Access Manually Collected 2D Food Scene Dataset for Dietary Intake Estimation | VALET: Vision-And-LanguagE Testing with Reusable Components | ||||||||||||||||||||||||
16 | Are you talking to ['xem'] or ['x', 'em']? On Tokenization and Addressing Misgendering in LLMs with Pronoun Tokenization Parity | Using Reinforcement Learning Algorithms to Mitigate Gender Bias | ||||||||||||||||||||||||
17 | From Humans to Agents: Reinventing Team Dynamics and Leadership in Multi-Agent RL | AuCALME: Autonomous Collaborative Agents for Learning Methods Exploration | ||||||||||||||||||||||||
18 | Use of machine learning coupled with remote sensing to map sensitivity to road accidents. Case study Casablanca, Morocco. | Continual Self-Supervised Learning for Scalable Multi-script Handwritten Text Recognition | ||||||||||||||||||||||||
19 | MED-NAS-Bench: Towards a Multi-task Neural Architecture Search Benchmark for Advancing Medical Imaging Analysis | Deep Heterogeneous Convolution Neural Networks Ensembles for Pathological Breast Cancer Diagnosis | ||||||||||||||||||||||||
20 | ||||||||||||||||||||||||||
21 | 11 AM - 12 PM CST | 11 PM - 12 AM CST | ||||||||||||||||||||||||
22 | Farmer's Freind: Reducing efforst of farmers using chatbot and LLM | Geosemantic Surveillance And Profiling Of Abduction Locations And Risk Hotspots Using Print Media Reports | ||||||||||||||||||||||||
23 | Contrasting Algorithmic and Machine Learning Approaches to solving particle motion problems. | Towards Trustworthy Autonomous Ground Vehicles Design in Nigeria | ||||||||||||||||||||||||
24 | Computational Linguistic Approach For Task Phrase Detection | Explainable Identification of Hate Speech towards Islam using Graph Neural Networks | ||||||||||||||||||||||||
25 | Einstein Telescope: binary black holes gravitational wave signals detection from three detectors combined data using deep learning | Detecting and Classifying Counterspeech by Fine-Tuning and Prompting GPT-3.5 | ||||||||||||||||||||||||
26 | DGCF: Deep Graph-based Collaborative Filtering recommender system | Towards automatic identification of self-reported COVID-19 tweets: introducing a multilingual manually annotated dataset, baseline systems, and exploratory evaluations | ||||||||||||||||||||||||
27 | ||||||||||||||||||||||||||
28 | ||||||||||||||||||||||||||
29 | ||||||||||||||||||||||||||
30 | ||||||||||||||||||||||||||
31 | ||||||||||||||||||||||||||
32 | ||||||||||||||||||||||||||
33 | ||||||||||||||||||||||||||
34 | ||||||||||||||||||||||||||
35 | ||||||||||||||||||||||||||
36 | ||||||||||||||||||||||||||
37 | ||||||||||||||||||||||||||
38 | ||||||||||||||||||||||||||
39 | ||||||||||||||||||||||||||
40 | ||||||||||||||||||||||||||
41 | ||||||||||||||||||||||||||
42 | ||||||||||||||||||||||||||
43 | ||||||||||||||||||||||||||
44 | ||||||||||||||||||||||||||
45 | ||||||||||||||||||||||||||
46 | ||||||||||||||||||||||||||
47 | ||||||||||||||||||||||||||
48 | ||||||||||||||||||||||||||
49 | ||||||||||||||||||||||||||
50 | ||||||||||||||||||||||||||
51 | ||||||||||||||||||||||||||
52 | ||||||||||||||||||||||||||
53 | ||||||||||||||||||||||||||
54 | ||||||||||||||||||||||||||
55 | ||||||||||||||||||||||||||
56 | ||||||||||||||||||||||||||
57 | ||||||||||||||||||||||||||
58 | ||||||||||||||||||||||||||
59 | ||||||||||||||||||||||||||
60 | ||||||||||||||||||||||||||
61 | ||||||||||||||||||||||||||
62 | ||||||||||||||||||||||||||
63 | ||||||||||||||||||||||||||
64 | ||||||||||||||||||||||||||
65 | ||||||||||||||||||||||||||
66 | ||||||||||||||||||||||||||
67 | ||||||||||||||||||||||||||
68 | ||||||||||||||||||||||||||
69 | ||||||||||||||||||||||||||
70 | ||||||||||||||||||||||||||
71 | ||||||||||||||||||||||||||
72 | ||||||||||||||||||||||||||
73 | ||||||||||||||||||||||||||
74 | ||||||||||||||||||||||||||
75 | ||||||||||||||||||||||||||
76 | ||||||||||||||||||||||||||
77 | ||||||||||||||||||||||||||
78 | ||||||||||||||||||||||||||
79 | ||||||||||||||||||||||||||
80 | ||||||||||||||||||||||||||
81 | ||||||||||||||||||||||||||
82 | ||||||||||||||||||||||||||
83 | ||||||||||||||||||||||||||
84 | ||||||||||||||||||||||||||
85 | ||||||||||||||||||||||||||
86 | ||||||||||||||||||||||||||
87 | ||||||||||||||||||||||||||
88 | ||||||||||||||||||||||||||
89 | ||||||||||||||||||||||||||
90 | ||||||||||||||||||||||||||
91 | ||||||||||||||||||||||||||
92 | ||||||||||||||||||||||||||
93 | ||||||||||||||||||||||||||
94 | ||||||||||||||||||||||||||
95 | ||||||||||||||||||||||||||
96 | ||||||||||||||||||||||||||
97 | ||||||||||||||||||||||||||
98 | ||||||||||||||||||||||||||
99 | ||||||||||||||||||||||||||
100 |