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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
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Revue
Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence
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.

1 046 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20102025
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.
1 046 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 12 sur 21

Les étiquettes couvrent 0 des 1 046 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 1 046 des 1 046 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.

affnon étiqueté
SeTformer Is What You Need for Vision and Language
Pourya Shamsolmoali, Masoumeh Zareapoor, Éric Granger, Michael Felsberg
2024· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
affnon étiqueté
Learning Expected Emphatic Traces for Deep RL
Ray Jiang, Shangtong Zhang, Veronica Chelu, Adam White, Hado van Hasselt
2022· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
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affnon étiqueté
UniMuMo: Unified Text, Music, and Motion Generation
Yang Han, Kun Su, Yutong Zhang, Jiaben Chen, Kaizhi Qian, Gaowen Liu +1 autres
2025· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Engineering
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
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afffundnon étiqueté
Multitask Generalized Eigenvalue Program
Boyu Wang, Joëlle Pineau, Borja Balle
2016· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
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afffundnon étiqueté
Planning to Avoid Side Effects
Toryn Q. Klassen, Sheila A. McIlraith, Christian Muise, Jarvis Xu
2022· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
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affnon étiqueté
LGML: Logic Guided Machine Learning (Student Abstract)
Joseph Scott, Maysum Panju, Vijay Ganesh
2020· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
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affnon étiqueté
Solving Common-Payoff Games with Approximate Policy Iteration
Samuel Sokota, Edward Lockhart, Finbarr Timbers, Elnaz Davoodi, Ryan D'Orazio, Neil Burch +3 autres
2021· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
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afffundnon étiqueté
Handling Slice Permutations Variability in Tensor Recovery
Jingjing Zheng, Xiaoqin Zhang, Wenzhe Wang, Xianta Jiang
2022· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Mathematics
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6
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affnon étiqueté
Hypernetworks for Zero-Shot Transfer in Reinforcement Learning
Sahand Rezaei-Shoshtari, Charlotte Morissette, Francois R. Hogan, Gregory Dudek, David Meger
2023· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
affnon étiqueté
PIDS: An Intelligent Electric Power Management Platform
Yongqing Zheng, Han Yu, Yuliang Shi, Kun Zhang, Shuai Zhen, Lizhen Cui +2 autres
2020· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Engineering
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6
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affnon étiqueté
A SAT-based Resolution of Lam's Problem
Curtis Bright, Kevin K. H. Cheung, Brett Stevens, Ilias Kotsireas, Vijay Ganesh
2021· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
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6
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affnon étiqueté
Decompose the Sounds and Pixels, Recompose the Events
Varshanth R. Rao, Md Ibrahim Khalil, Haoda Li, Peng Dai, Juwei Lu
2022· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
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6
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afffundnon étiqueté
Cost-Based Query Optimization via AI Planning
Nathan Robinson, Sheila A. McIlraith, David Toman
2014· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
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6
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afffundnon étiqueté
Decentralized Mean Field Games
Sriram Ganapathi Subramanian, Matthew E. Taylor, Mark Crowley, Pascal Poupart
2022· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Decision Sciences
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6
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fundno affnon étiqueté
Classifier-Agnostic Saliency Map Extraction
Konrad Żołna, Krzysztof J. Geras, Kyunghyun Cho
2019· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
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5
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afffundnon étiqueté
Using Conditional Independence for Belief Revision
Matthew James Lynn, James P. Delgrande, Pavlos Peppas
2022· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
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5
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afffundnon étiqueté
On the Optimal Efficiency of Cost-Algebraic A*
Robert C. Holte, Sandra Zilles
2019· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Economics, Econometrics and Finance
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5
citations
afffundnon étiqueté
Better Peer Grading through Bayesian Inference
Hedayat Zarkoob, Greg d'Eon, Lena Podina, Kevin Leyton‐Brown
2023· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
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5
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affnon étiqueté
Implicit Kernel Attention
Kyungwoo Song, Yohan Jung, Dong‐Jun Kim, Il‐Chul Moon
2021· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
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5
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affnon étiqueté
Dataset Evolver: An Interactive Feature Engineering Notebook
Fatemeh Nargesian, Udayan Khurana, Tejaswini Pedapati, Horst Samulowitz, Deepak S. Turaga
2018· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
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5
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affnon étiqueté
GENNAPE: Towards Generalized Neural Architecture Performance Estimators
Keith G. Mills, Fred X. Han, Jialin Zhang, Fabián A. Chudak, Ali Safari Mamaghani, Mohammad Salameh +3 autres
2023· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
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5
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affnon étiqueté
The Effect of Diversity in Meta-Learning
Ramnath Kumar, Tristan Deleu, Yoshua Bengio
2023· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
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5
citations
afffundnon étiqueté
How RL Agents Behave When Their Actions Are Modified
Eric Langlois, Tom Everitt
2021· preprint· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
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5
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afffundnon étiqueté
Analogy Training Multilingual Encoders
Nicolas Garneau, Mareike Hartmann, Anders Sandholm, Sebastian Ruder, Ivan Vulić, Anders Søgaard
2021· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations
affnon étiqueté
Policy Search with High-Dimensional Context Variables
Voot Tangkaratt, Herke van Hoof, Simone Parisi, Gerhard Neumann, Jan Peters, Masashi Sugiyama
2017· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations
affnon étiqueté
Learning With Options That Terminate Off-Policy
Anna Harutyunyan, Peter Vrancx, Pierre‐Luc Bacon, Doina Precup, Ann Nowé
2018· preprint· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
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