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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
Adversarial Robustness in Machine Learning
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.

797 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.
797 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 13 sur 16

Les étiquettes couvrent 2 des 797 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 797 des 797 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
Cascade Adversarial Attack Search
Ziwen Wang, Xiangkun Sun, Shangshang Yang, Xiaoshan Yu, Ye Tian
2025· article· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
0
citations
affsans résuménon étiqueté
Trust Region Sequential Variational Inference
Geon-Hyeong Kim, Youngsoo Jang, Jongmin Lee, Wonseok Jeon, Hongseok Yang, Kee-Eung Kim
2019· article· en· Asian Conference on Machine Learning· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+insufficient_payloadconsensus · aucune
0
citations
fundno affnon étiqueté
DeepTracer: Tracing Stolen Model via Deep Coupled Watermarks
Yunfei Yang, Xiaojun Chen, Yuexin Xuan, Zhendong Zhao, Xin Zhao, He Li
2025· preprint· en· ArXiv.org· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+research_integrityconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
Feasibility of Adversarial Attacks Against Machine Learning Models
Kimia Tahayori, Sherif Saad, Mohammad Mamun, Saeed Samet
2024· book-chapter· en· Lecture notes on data engineering and communications technologies· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+open_science+research_integrityconsensus · open_science
0
citations
aboutno affnon étiqueté
Verification Witnesses from Verification Tools (SV-COMP 2022)
Dirk Beyer
2022· dataset· en· Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+sts+scholarly_communication+open_science+insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
0
citations
venueno affsans résuménon étiqueté
Data Contamination in AI Evaluation
Alaeddin Acar
2025· article· en· JMIR Medical Informatics· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
fundno affnon étiqueté
Combining Machine Learning Defenses without Conflicts
Vasisht Duddu, Rui Zhang, N. Asokan
2024· preprint· en· arXiv (Cornell University)· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+open_science+research_integrityconsensus · aucune
0
citations
afffundaboutnon étiqueté
NORAD : Remaining Relevant
Michael Dawson
2019· article· en· The School of Public Policy Publications· Computer Science
prédiction distillée:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
Backdoors in Code Summarizers: How Bad Is It?
Chenyu Wang, Zhou Yang, Yaniv Harel, David Lo
2025· article· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+scholarly_communication+insufficient_payloadconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
Adversarial Machine Learning (AML)
Nicolas Papernot
2025· book-chapter· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+insufficient_payloadconsensus · aucune
0
citations

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