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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
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Revue
Lecture notes in computer science
Sujet
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.

11 332 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.
11 332 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 113 sur 227

Les étiquettes couvrent 8 des 11 332 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 11 332 des 11 332 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail (titre seulement); le volet Codex est un classifieur distillé et calibré. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

affsans résuménon étiqueté
Web Engineering
David Lowe, Martin Gaedke
2005· book· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affsans résuménon étiqueté
Off the Trail: Re-examining the CDCL Algorithm
Alexandra Goultiaeva, Fahiem Bacchus
2012· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
fundno affsans résuménon étiqueté
Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases
Massih-Réza Amini, Stéphane Canu, Asja Fischer, Tias Guns, Petra Kralj Novak, Grigorios Tsoumakas
2023· book· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
fundno affsans résuménon étiqueté
Selected Areas in Cryptography – SAC 2023
2024· book· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affsans résuménon étiqueté
A New Logic for Electronic Commerce Protocols
Kamel Adi, Mourad Debbabi, Mohamed Mejri
2000· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affsans résuménon étiqueté
Solving Modular Model Expansion: Case Studies
Shahab Tasharrofi, Xiongnan Wu, Eugenia Ternovska
2013· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affsans résuménon étiqueté
Optimal Exploration of Terrains with Obstacles
Jurek Czyzowicz, David Ilcinkas, Arnaud Labourel, Andrzej Pelc
2010· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
fundno affsans résuménon étiqueté
RoboCup 2023: Robot World Cup XXVI
2024· book· en· Lecture notes in computer science· Engineering
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
4
citations
affsans résuménon étiqueté
Footnote-Based Document Image Classification
Sara Zhalehpour, Andrew Piper, Chad Wellmon, Mohamed Cheriet
2017· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affsans résuménon étiqueté
Machine Learning for Time Interval Petri Nets
Vadim Bulitko, David C. Wilkins
2005· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affsans résuménon étiqueté
Improved Blind Image Denoising with DnCNN
Guang Yi Chen, Wenfang Xie, Adam Krzyżak
2023· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affsans résuménon étiqueté
Trail Saving on Backtrack
Randy Hickey, Fahiem Bacchus
2020· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations

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