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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
Domain Adaptation and Few-Shot 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.

705 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.
705 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 14 sur 15

Les étiquettes couvrent 0 des 705 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 705 des 705 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
IIRC: Incremental Implicitly-Refined Classification
Mohamed G. Abdelsalam, Mojtaba Faramarzi, Shagun Sodhani, Sarath Chandar
2020· preprint· en· arXiv (Cornell University)· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
0
citations
fundno affnon étiqueté
Pushing Boundaries: Mixup's Influence on Neural Collapse
Quinn Fisher, Haoming Meng, Vardan Papyan
2024· preprint· en· arXiv (Cornell University)· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+scholarly_communicationconsensus · aucune
0
citations
fundno affnon étiqueté
U-LanD: Uncertainty-Driven Video Landmark Detection
Mohammad H. Jafari, Christina Luong, Michael Tsang, Ang Nan Gu, Nathan Van Woudenberg, Robert Rohling +2 autres
2021· preprint· en· arXiv (Cornell University)· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
0
citations
fundno affnon étiqueté
Maintaining Plasticity in Deep Continual Learning
Shibhansh Dohare, J. Fernando Hernandez-Garcia, Parash Rahman, A. Rupam Mahmood, Richard S. Sutton
2023· preprint· en· arXiv (Cornell University)· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
Multi-task and Lifelong Learning of Kernels
Anastasia Pentina, Shai Ben-David
2015· preprint· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
Domain Adaptation: A Small Sample Statistical Approach
Ruslan Salakhutdinov, Sham M. Kakade, Dean P. Foster
2012· article· en· International Conference on Artificial Intelligence and Statistics· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
Signed Input Regularization
Saeid Asgari Taghanaki, Kumar Abhishek, Ghassan Hamarneh
2019· preprint· en· arXiv (Cornell University)· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
0
citations
fundno affnon étiqueté
Weakly-Supervised Spatial Context Networks
Zuxuan Wu, Larry S. Davis, Leonid Sigal
2017· preprint· en· arXiv (Cornell University)· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
0
citations
afffundnon étiqueté
A theory of initialisation’s impact on specialisation <sup>*</sup>
Devon Jarvis, Sebastian Lee, Clémentine Carla Juliette Dominé, Andrew Saxe, Stefano Sarao Mannelli
2025· article· Journal of Statistical Mechanics Theory and Experiment· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+insufficient_payloadconsensus · aucune
0
citations
afffundsans résuménon étiqueté
Rethinking softmax in incremental learning
Zheng Zhai, Jiali Zhang, Haiyu Wang, Mingxin Wu, Keshun Yang, Xiaoyan Qiao +1 autres
2025· article· en· Neural Networks· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations

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