MétaCan
Menu
Constructeur de cohorte

4 299 418 travaux, canadiens par l’une de quatre routes.

Chaque état de filtre est une URL; l’URL est la requête; la requête est citable via /q/⟨hash⟩. La page, l’API et l’export analysent les mêmes paramètres.

La cohorte courante, diffusée en continu depuis la base de données : toutes les colonnes des travaux, les étiquettes machine, les scores provisoires et l'état de validation de chaque rangée. Les exportations sont plafonnées à 100 000 rangées. Crée un lien /q/ permanent pour cette requête exacte. Les mêmes filtres produisent toujours le même lien, qui que soit le demandeur.

Terme de recherche
Auteur ou autrice
Période
Ordre
Langue
Type
Domaine
Revue
Sujet
Generative Adversarial Networks and Image Synthesis
Rétractation
Résumé
Source des données probantes
Devis d'étude
Accord des étiquettes
État des étiquettes

Les étiquettes directes de Codex et Gemma sont non validées et clairsemées. Les prédictions distillées couvrent la base complète et sont elles aussi non validées. Choisissez explicitement la source; l'absence d'une étiquette directe n'est jamais une étiquette négative.

affaffiliation
fundbailleur
venuerevue
aboutsujet

Les quatre voies se composent : exigez la voie du financement et excluez l'affiliation pour obtenir la strate financée-seulement qu'aucune base fondée sur l'affiliation ne voit jamais.

668 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20002025
Date de publication
Catégories
Étiquettes machine · couverture clairsemée
Preuves
Langue
Type
Citations
Un travail non étiqueté est inconnu, pas un négatif. La couverture est rapportée à chaque requête.
668 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 10 sur 14

Les étiquettes couvrent 1 des 668 travaux de cette cohorte. Les autres sont non étiquetés, ce qui n'est pas une étiquette négative : la table des étiquettes est clairsemée aujourd'hui et s'enrichit au fil des rondes d'étiquetage.

Les prédictions distillées couvrent 668 des 668 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

affnon étiqueté
Inverse mapping of face GANs
Nicky Bayat, Vahid Reza Khazaie, Yalda Mohsenzadeh
2020· preprint· en· arXiv (Cornell University)· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
1
citations
affnon étiqueté
Symmetric Wasserstein Autoencoders
Sun Sun, Hongyu Guo
2021· preprint· en· arXiv (Cornell University)· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
1
citations
affnon étiqueté
Uncertainty in Neural Processes
Saeid Naderiparizi, Kenny Chiu, Benjamin Bloem-Reddy, Frank Wood
2020· preprint· en· arXiv (Cornell University)· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
TzK: Flow-Based Conditional Generative Model
Micha Livne, David J. Fleet
2019· preprint· en· arXiv (Cornell University)· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
Learning to sample better
Michael S. Albergo, Eric Vanden‐Eijnden
2024· article· en· Journal of Statistical Mechanics Theory and Experiment· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
fundno affnon étiqueté
Deep learning-based image outpainting of finger-vein image
Jun Tae Kim, Jin Seong Hong, Jung Soo Kim, Seong In Jeong, Seok Jun Lim, Won Ho Jang +1 autres
2025· article· en· Expert Systems with Applications· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
Learning enhanced ensemble filters
Eviatar Bach, Ricardo Baptista, Edoardo Calvello, Bohan Chen, Andrew M. Stuart
2025· article· en· Journal of Computational Physics· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
Advanced deep learning methods
Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall, Christopher Pal, James R. Foulds
2025· book-chapter· en· Elsevier eBooks· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
Generative AI applied for synthetic data in PMU
Felipe Proença de Albuquerque, Eduardo C. Marques Costa, Luisa Helena Bartocci Liboni
2025· article· en· Energy Reports· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations

En coulisses: Sélection · Constats · À propos