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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.

Exporter en CSVExporter en JSONRequête API

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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Domaine
Revue
Sujet
Neural Networks and Applications
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.

2 372 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.
2 372 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 14 sur 48

Les étiquettes couvrent 1 des 2 372 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 2 372 des 2 372 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
Learning coordination classifiers
Yuhong Guo, Russell Greiner, Dale Schuurmans
2005· article· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
7
citations
affsans résuménon étiqueté
Neural computing in four spatial dimensions
Arturo Tozzi, Muhammad Zubair Ahmad, James F. Peters
2020· article· en· Cognitive Neurodynamics· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
7
citations
affsans résuménon étiqueté
Frozen-State Hierarchical Annealing
Wesley R. Campaigne, Paul Fieguth, Simon K. Alexander
2006· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
7
citations
afffundnon étiqueté
Structured learning in time‐dependent Cox models
Guanbo Wang, Yi Lian, Archer Y. Yang, Robert W. Platt, Rui Wang, Sylvie Perreault +2 autres
2024· article· en· Statistics in Medicine· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
7
citations
venueno affnon étiqueté
Internal workings of feed-forward neural networks
Qing J Zhang, Stephen Stanley, Daniel W. Smith
2004· article· en· Journal of Environmental Engineering and Science· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
7
citations
afffundnon étiqueté
New complex-valued activation functions
Nihal Yılmaz Özgür, Nıhal Taş, James F. Peters
2020· article· en· An International Journal of Optimization and Control Theories & Applications (IJOCTA)· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
7
citations
affnon étiqueté
Dynamic neural controller with somatic adaptation
D.H. Rao, Manas Gupta
2002· article· en· IEEE International Conference on Neural Networks· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
7
citations
affnon étiqueté
Convolutional neural networks
Silvia Liberata Ullo, Alessandro Sebastianelli, Maria Pia Del Rosso, Dario Spiller, Erika Puglisi, Artur Nowakowski +2 autres
2021· book-chapter· en· IET eBooks· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
7
citations
affnon étiqueté
Learning Interacting Theories from Data
Claudia Merger, Alexandre René, Kirsten Fischer, Peter Bouss, Sandra Nestler, David Dahmen +2 autres
2023· article· en· Physical Review X· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
7
citations
affnon étiqueté
Comparing "pattern discovery" and back-propagation classifiers
Andrew Hamilton-Wright, Daniel W. Stashuk
2006· article· en· Proceedings. 2005 IEEE International Joint Conference on Neural Networks, 2005.· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+scholarly_communicationconsensus · aucune
7
citations
affnon étiqueté
Gaussian activation functions using Markov chains
H.C. Card, D.K. McNeill
2002· article· en· IEEE Transactions on Neural Networks· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
6
citations
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