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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
Advanced Neural Network 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.

1 336 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.
1 336 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 15 sur 27

Les étiquettes couvrent 0 des 1 336 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 1 336 des 1 336 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
SpeedyLoader
Rahma Nouaji, Stella Bitchebe, Oana Balmau
2024· article· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
4
citations
affnon étiqueté
LE-CapsNet: A Light and Enhanced Capsule Network
Pouya Shiri, Amirali Baniasadi
2021· article· en· 2021 20th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA)· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affaboutnon étiqueté
Synthetic Data for Sentinel-2 Semantic Segmentation
Étienne Clabaut, Samuel Foucher, Yacine Bouroubi, Mickaël Germain
2024· article· en· Remote Sensing· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affsans résuménon étiqueté
Coarse-to-Fine Object Recognition Using Shock Graphs
Aurelie Bataille, Sven Dickinson
2005· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
4
citations
affsans résuménon étiqueté
Sensor Fusion Operators for Multimodal 2D Object Detection
Morteza Mousa Pasandi, Tianran Liu, Yahya Massoud, Robert Laganière
2022· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
4
citations
aboutno affnon étiqueté
A Multi-blocked Image Classifier for Deep Learning
Nawaz Muhammad Hamza Shah, Muhammad Junaid, Nawab Muhammad Faseeh, Dong Ryeol Shin
2020· article· en· Mehran University Research Journal of Engineering and Technology· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affsans résuménon étiqueté
Fast Rotated Bounding Box Annotations for Object Detection
Minhajul Arifin Badhon, Ian Stavness
2023· book-chapter· en· Communications in computer and information science· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
4
citations
affnon étiqueté
DeepFlux for Skeletons in the Wild
Yukang Wang, Yongchao Xu, Stavros Tsogkas, Xiang Bai, Sven Dickinson, Kaleem Siddiqi
2018· preprint· en· arXiv (Cornell University)· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
affnon étiqueté
Exploiting Explainable Metrics for Augmented SGD
Mahdi S. Hosseini, Mathieu Tuli, Konstantinos N. Plataniotis
2022· article· en· 2022 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
3
citations
affnon étiqueté
Rapid Image Labeling via Neuro-Symbolic Learning
Yifeng Wang, Zhi Tu, Yiwen Xiang, Shiyuan Zhou, Xiyuan Chen, Bingxuan Li +1 autres
2023· article· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
3
citations
affsans résuménon étiqueté
Deep learning with connectomes
Nicha C. Dvornek, Xiaoxiao Li
2023· book-chapter· en· Elsevier eBooks· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+insufficient_payloadconsensus · aucune
3
citations
venueno affnon étiqueté
A Pose Estimation Algorithm for Multimodal Data Fusion
Ning Chen, Shaopeng Wu, Yupeng Chen, Zhanghua Wang, Ziqian Zhang
2022· article· en· Traitement du signal· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
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