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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
Image Retrieval and Classification Techniques
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.

1 015 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.
1 015 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 15 sur 21

Les étiquettes couvrent 2 des 1 015 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 1 015 des 1 015 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
Personalized Content-Based Image Retrieval
Iker Gondra
2009· book-chapter· en· IGI Global eBooks· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
1
citations
affsans résuménon étiqueté
Multimedia Information Retrieval
2009· book-chapter· en· Encyclopedia of Database Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
1
citations
affnon étiqueté
A Hybrid Approach to Content-Based Image Retrieval
Görkem Aşılıoğlu, Emine Merve Kaya, Duygu Sarıkaya, Shang Gao, Tansel Özyer, Jamal Jida +1 autres
2013· book-chapter· en· IGI Global eBooks· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+insufficient_payloadconsensus · aucune
1
citations
affsans résuménon étiqueté
Color image analysis via Racah moments
Yexiao Wu, Simon Liao
2015· article· en· Applied Computer Science· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affsans résuménon étiqueté
A New Local Radon Descriptor for Content-Based Image Search
Morteza Babaie, Hany Kashani, Meghana Dinesh Kumar, Hamid R. Tizhoosh
2020· preprint· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+scholarly_communicationconsensus · aucune
1
citations
affsans résuménon étiqueté
Color Edge Detection
Konstantinos N. Plataniotis, A.N. Venetsanopoulos
2000· book-chapter· en· Digital signal processing· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+scholarly_communicationconsensus · aucune
1
citations
affsans résuménon étiqueté
Content-Based Retrieval in Digital Libraries
Ze-Nian Li, Mark S. Drew, Jiangchuan Liu
2014· book-chapter· en· Texts in computer science· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+scholarly_communicationconsensus · aucune
1
citations
affnon étiqueté
A User-Driven Ontology Guided Image Retrieval Model
Lisa Fan, Botang Li
2009· article· en· International Journal of Cognitive Informatics and Natural Intelligence· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affnon étiqueté
Improving Image Retrieval by Clustering
Dany Gebara, Reda Alhajj
2011· book-chapter· en· IGI Global eBooks· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
1
citations
affsans résuménon étiqueté
Robust Shape Retrieval Using Maximum Likelihood Theory
Naif Alajlan, Paul Fieguth, Mohamed S. Kamel
2004· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
1
citations
affsans résuménon étiqueté
Object Description
Dr.M. Sundararajan
2017· book-chapter· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
1
citations
afffundnon étiqueté
Shape recognition on a Riemannian manifold
Youssouf Chherawala, Mohamed Cheriet
2012· article· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
1
citations

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