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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.

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Sujet
Privacy-Preserving Technologies in Data
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.

1 809 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.
1 809 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 18 sur 37

Les étiquettes couvrent 7 des 1 809 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 1 809 des 1 809 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail (titre seulement); le volet Codex est un classifieur distillé et calibré. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

affnon étiqueté
Geometry of privacy and utility
Bing-Rong Lin, Daniel Kifer
2013· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations
affsans résuménon étiqueté
SHAP Algorithm for Healthcare Data Classification
Samson Mihirette, Qing Tan
2022· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations
affnon étiqueté
Redeem with privacy (RWP)
Md Moniruzzaman, Ken Barker
2013· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations
affsans résuménon étiqueté
Deep reinforcement learning for next-generation IoT networks
Sahil Garg, Jia Hu, Giancarlo Fortino, Laurence T. Yang, Mohsen Guizani, Xianjun Deng +1 autres
2023· article· en· Computer Networks· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations
affnon étiqueté
Private Mean Estimation with Person-Level Differential Privacy
Sushant Agarwal, Gautam Kamath, Mahbod Majid, Argyris Mouzakis, Rose Silver, Jonathan Ullman
2025· book-chapter· en· Society for Industrial and Applied Mathematics eBooks· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations
fundno affnon étiqueté
Designing a Location Trace Anonymization Contest
Takao Murakami, Hiromi Arai, Koki Hamada, Takuma Hatano, Makoto Iguchi, Hiroaki Kikuchi +10 autres
2023· article· en· Proceedings on Privacy Enhancing Technologies· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations
affnon étiqueté
P3ERS: Privacy-Preserving PEer Review System
Esma Aı̈meur, Gilles Brassard, Sébastien Gambs, David J. Schonfeld
2012· preprint· en· HAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe)· Computer Science
prédiction machine:candidate · metaresearchconsensus · aucune
5
citations
affnon étiqueté
Cloud-assisted distributed private data sharing
Feng Chen, Noman Mohammed, Shuang Wang, Wenbo He, Samuel Cheng, Xiaoqian Jiang
2015· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations
afffundnon étiqueté
Attributed Graph Alignment
Ning Zhang, Weina Wang, Lele Wang
2021· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affnon étiqueté
Improving Fairness for Data Valuation in Federated Learning.
Zhenan Fan, Fang Huang, Zirui Zhou, Jian Pei, Michael P. Friedlander, Changxin Liu +1 autres
2021· preprint· en· arXiv (Cornell University)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affsans résuménon étiqueté
Issues in Access Control and Privacy for Big Data
Sylvia L. Osborn, Daniel Servos, Motahera Shermin
2023· book-chapter· en· Encyclopedia of complexity and systems science series· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
venueno affnon étiqueté
Access and privilege in secure big data analysis
W.R. Simpson, Kevin E. Foltz
2016· article· en· International Journal of Design & Nature and Ecodynamics· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
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