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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
Advanced Neural Network Applications
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.

1 336 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20012025
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.
1 336 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 11 sur 27

Les étiquettes couvrent 0 des 1 336 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 1 336 des 1 336 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

fundno affsans résuménon étiqueté
Long-range zero-shot generative deep network quantization
Yan Luo, Yangcheng Gao, Zhao Zhang, Jicong Fan, Haijun Zhang, Mingliang Xu
2023· article· en· Neural Networks· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
10
citations
affsans résuménon étiqueté
DeepFlux for Skeleton Detection in the Wild
Yongchao Xu, Yukang Wang, Stavros Tsogkas, Jianqiang Wan, Xiang Bai, Sven Dickinson +1 autres
2021· article· en· International Journal of Computer Vision· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
10
citations
affnon étiqueté
YaConv: Convolution with Low Cache Footprint
Ivan Korostelev, João P. L. de Carvalho, José E. Moreira, José Nelson Amaral
2022· article· en· ACM Transactions on Architecture and Code Optimization· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
10
citations
affsans résuménon étiqueté
RGB-LiDAR fusion for accurate 2D and 3D object detection
Morteza Mousa-Pasandi, Tianran Liu, Yahya Massoud, Robert Laganière
2023· article· en· Machine Vision and Applications· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
9
citations
afffundnon étiqueté
Local Submodularization for Binary Pairwise Energies
Lena Gorelick, Yuri Boykov, Olga Veksler, Ismail Ben Ayed, Andrew Delong
2016· article· en· IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
9
citations
afffundnon étiqueté
T-RecX
Nikhil Pratap Ghanathe, Steven J. E. Wilton
2023· article· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
9
citations
fundno affnon étiqueté
High performance distributed deep learning
Dhabaleswar K. Panda, Ammar Ahmad Awan, Hari Subramoni
2019· article· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
9
citations
affsans résuménon étiqueté
Trust Your Neighbours: Penalty-Based Constraints for Model Calibration
Balamurali Murugesan, Sukesh Adiga Vasudeva, Bingyuan Liu, Hervé Lombaert, Ismail Ben Ayed, José Dolz
2023· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
9
citations
aboutno affnon étiqueté
Balanced Decoupled Spatial Convolution for CNNs
Guotian Xie, Kuiyuan Yang, Ting Zhang, Jingdong Wang, Jianhuang Lai
2019· article· en· IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
8
citations
affnon étiqueté
Object detection in aerial images using DOTA dataset: A survey
Ziyi Chen, Huayou Wang, Xinyuan Wu, Jing Wang, Xinrui Lin, Cheng Wang +3 autres
2024· article· en· International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
8
citations

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