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
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 14 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.

fundno affnon étiqueté
Adversarial Machine Learning in Cyber Social Security
Vita Santa Barletta, Christian Catalano, Mattia Colucci, S. Del Vescovo, Antonio Piccinno
2025· article· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+research_integrity+insufficient_payloadconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
When Vision Fails: Text Attacks Against ViT and OCR
Jenny Blessing, Ilia Shumailov, Ross Anderson, Nicolas Papernot
2025· article· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+scholarly_communicationconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
Reverse Capability Transfer
Andreas Schotter
2007· article· en· ASAC· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
A Solver + Gradient Descent Training Algorithm for Deep Neural Networks
Dhananjay Ashok, Vineel Nagisetty, Christopher Srinivasa, Vijay Ganesh
2022· article· en· Proceedings of the Thirty-First International Joint Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
0
citations
afffundnon étiqueté
Adversarially Training for Audio Classifiers
Raymel Alfonso Sallo, Mohammad Esmaeilpour, Patrick Cardinal
2021· preprint· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
Generic Guard AI in Stealth Game with Composite Potential Fields
Kaijie Xu, Clark Verbrugge
2025· article· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+scholarly_communicationconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
Semantic Stealth: Adversarial Text Attacks on NLP using Several Methods
Jaydip Sen, Roopkatha Dey, Aivy Debnath, Sayak Kumar Dutta, Kaustav Ghosh, Arijit Mitra +1 autres
2024· preprint· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+scholarly_communication+open_science+research_integrityconsensus · aucune
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
fundno affnon étiqueté
On the Hardness of Conditional Independence Testing In Practice
Zheng He, Roman Pogodin, Yazhe Li, Namrata Deka, Arthur Gretton, Danica J. Sutherland
2025· preprint· ArXiv.org· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaresearch+metaepi_narrow+research_integrityconsensus · aucune
0
citations

En coulisses: Sélection · Constats · À propos