Daniel E. Ho

2005–2026 年に発表

91
論文数
18,270
被引用数
26
h 指数
46
i10 指数

被引用数

Daniel E. Ho の年別被引用数1977 年: 被引用 1 件2002 年: 被引用 1 件2004 年: 被引用 2 件2005 年: 被引用 6 件2006 年: 被引用 2 件2007 年: 被引用 6 件2008 年: 被引用 20 件2009 年: 被引用 24 件2010 年: 被引用 28 件2011 年: 被引用 35 件2012 年: 被引用 33 件2013 年: 被引用 44 件2014 年: 被引用 44 件2015 年: 被引用 37 件2016 年: 被引用 49 件2017 年: 被引用 64 件2018 年: 被引用 50 件2019 年: 被引用 244 件2020 年: 被引用 302 件2021 年: 被引用 446 件2022 年: 被引用 761 件2023 年: 被引用 1,405 件2024 年: 被引用 2,127 件2025 年: 被引用 2,218 件2026 年: 被引用 843 件1978〜2001 年は被引用が無いため表示していません2003 年は被引用が無いため表示していません

引用元

国・地域

この著者を引用した国・地域の世界地図アメリカ合衆国: 引用元論文 2,555 件、この内訳の 29%中国: 引用元論文 794 件、この内訳の 9%イギリス: 引用元論文 735 件、この内訳の 8.3%ドイツ: 引用元論文 526 件、この内訳の 6%カナダ: 引用元論文 414 件、この内訳の 4.7%イタリア: 引用元論文 283 件、この内訳の 3.2%オーストラリア: 引用元論文 251 件、この内訳の 2.9%オランダ: 引用元論文 232 件、この内訳の 2.6%フランス: 引用元論文 229 件、この内訳の 2.6%スイス: 引用元論文 207 件、この内訳の 2.4%スペイン: 引用元論文 171 件、この内訳の 1.9%日本: 引用元論文 154 件、この内訳の 1.8%
0%29%その他 25.6%

分野

  • Computer Science44.9%
  • Medicine18.2%
  • Social Sciences10.7%
  • Engineering5.1%
  • Biochemistry, Genetics and Molecular Biology3.6%
  • Decision Sciences2.4%
  • その他15.1%

トピック

  • Topic Modeling5.9%
  • Artificial Intelligence in Healthcare and Education3.2%
  • Natural Language Processing Techniques3.2%
  • Ethics and Social Impacts of AI2.8%
  • Multimodal Machine Learning Applications2.4%
  • Explainable Artificial Intelligence (XAI)2.3%
  • その他80.2%

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  1. On the Opportunities and Risks of Foundation Models

    著者: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , Noah D. Goodman, Shelby Grossman, Neel Guha, Tatsunori Hashimoto, Peter Henderson, John Hewitt, Daniel E. Ho, Jenny Hong, Kyle Hsu, Jing Huang, Thomas Icard, Saahil Jain, Dan Jurafsky, Pratyusha Kalluri, Siddharth Karamcheti, Geoff Keeling, Fereshte Khani, Omar Khattab, Pang Wei Koh, Mark Krass, Ranjay Krishna, Rohith Kuditipudi, Ananya Kumar, Faisal Ladhak, Mina Lee, Tong Lee, Jure Leskovec, Isabelle Levent, Xiang Lisa Li, Xuechen Li, Tengyu Ma, Ali Ahmad Malik, Christopher D. Manning, Suvir Mirchandani, Eric Mitchell, Zanele Munyikwa, Suraj Nair, Avanika Narayan, Deepak Narayanan, Benjamin T. Newman, Allen Nie, Juan Carlos Niebles, Hamed Nilforoshan, Julian Nyarko, Giray Ogut, Laurel Orr, Isabel Papadimitriou, Joon-Sung Park, Chris Piech, Eva Portelance, Christopher Potts, Aditi Raghunathan, Rob Reich, Hongyu Ren, Frieda Rong, Yusuf Roohani, Camilo Ruiz, Jack Ryan, Christopher Ré, Dorsa Sadigh, Shiori Sagawa, Keshav Santhanam, Andy Shih, Krishnan Srinivasan, Alex Tamkin, Rohan Taori, Armin W. Thomas, Florian Tramèr, Rose E. Wang, William Yang Wang ほか 14 名 - arXiv (Cornell University), CoRR 2021 被引用: 4,828

  2. MatchIt: Nonparametric Preprocessing for Parametric Causal Inference

    著者: , , , - Journal of Statistical Software 2011 被引用: 4,366

  3. Advances, challenges and opportunities in creating data for trustworthy AI

    著者: , , , , , , - Nature Machine Intelligence, Nat. Mach. Intell. 2022 被引用: 517

  4. LegalBench: A Collaboratively Built Benchmark for Measuring Legal Reasoning in Large Language Models

    著者: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , Noam Kolt, Peter Henderson, Sean Rehaag, Sharad Goel, Shang Gao, Spencer Williams, Sunny Gandhi, Tom Zur, Varun Iyer, Zehua Li - NeurIPS 2023 被引用: 468

  5. Cybench: A Framework for Evaluating Cybersecurity Capabilities and Risks of Language Models

    著者: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , - ICLR 2025 被引用: 143

  6. Matching as Nonparametric Preprocessing for Reducing Model Dependence in Parametric Causal Inference

    著者: , , , - Political Analysis 2007 被引用: 4,349

  7. How medical AI devices are evaluated: limitations and recommendations from an analysis of FDA approvals

    著者: , , , , , - Nature Medicine 2021 被引用: 462

  8. Hallucination-Free? Assessing the Reliability of Leading AI Legal Research Tools

    著者: , , , , , - arXiv (Cornell University), CoRR 2024 被引用: 83

  9. MatchIt: Nonparametric Preprocessing for Parametric Causal Inference

    著者: , , , , - CRAN: Contributed Packages 2005 被引用: 1,230

  10. When does pretraining help?: assessing self-supervised learning for law and the CaseHOLD dataset of 53, 000+ legal holdings

    著者: , , , , - Eighteenth International Conference on Artificial Intelligence and Law, ICAIL 2021 被引用: 127

  11. How well do LLMs cite relevant medical references? An evaluation framework and analyses

    著者: , , , , , , , , , - arXiv (Cornell University), CoRR 2024 被引用: 57

  12. On the Societal Impact of Open Foundation Models

    著者: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , - arXiv (Cornell University), CoRR 2024 被引用: 59

  13. Machine Unlearning Doesn't Do What You Think: Lessons for Generative AI Policy, Research, and Practice

    著者: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , David Bau, Seth Neel, Hanna M. Wallach, Amy Cyphert, Mark A. Lemley, Nicolas Papernot, Katherine Lee - NeurIPS 2025 被引用: 47

  14. Large Legal Fictions: Profiling Legal Hallucinations in Large Language Models

    著者: , , , - The Journal of Legal Analysis 2024 被引用: 192

  15. Pile of Law: Learning Responsible Data Filtering from the Law and a 256GB Open-Source Legal Dataset

    著者: , , , , , , - Advances in Neural Information Processing Systems 35, NeurIPS 2022 被引用: 156

  16. Outsider Oversight: Designing a Third Party Audit Ecosystem for AI Governance

    著者: , , , - AAAI/ACM Conference on AI, AIES 2022 被引用: 97

  17. Government by Algorithm: Artificial Intelligence in Federal Administrative Agencies

    著者: , , , - 2020 被引用: 249

  18. Extracting memorized pieces of (copyrighted) books from open-weight language models

    著者: , , , , , , , , - ArXiv.org, CoRR 2025 被引用: 27

  19. A Reasoning-Focused Legal Retrieval Benchmark

    著者: , , , , , , , - Symposium on Computer Science and Law on ZZZ, CSLAW 2025 被引用: 24

  20. BountyBench: Dollar Impact of AI Agent Attackers and Defenders on Real-World Cybersecurity Systems

    著者: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , Dawn Song, Dan Boneh, Daniel E. Ho, Percy Liang - NeurIPS 2025 被引用: 35

  21. Implications of predicting race variables from medical images

    著者: , , , - Science 2023 被引用: 29

  22. Toward Operationalizing Pipeline-aware ML Fairness: A Research Agenda for Developing Practical Guidelines and Tools

    著者: , , , , , - Equity and Access in Algorithms, EAAMO 2023 被引用: 17

  23. LegalBench: Prototyping a Collaborative Benchmark for Legal Reasoning

    著者: , , , - arXiv (Cornell University), CoRR 2022 被引用: 22

  24. When Does Pretraining Help? Assessing Self-Supervised Learning for Law and the CaseHOLD Dataset

    著者: , , , , - arXiv (Cornell University), CoRR 2021 被引用: 35