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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.

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Revue
Lecture notes in computer science
Sujet
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.

11 332 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.
11 332 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 181 sur 227

Les étiquettes couvrent 8 des 11 332 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 11 332 des 11 332 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.

affsans résuménon étiqueté
Compressing Branch-and-Bound Trees
Gonzalo Muñoz, Joseph Paat, Álinson Santos Xavier
2023· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affsans résuménon étiqueté
Space-Efficient Conversions from SLPs
Travis Gagie, Adrián Goga, Artur Jeż, Gonzalo Navarro
2024· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
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affaboutsans résuménon étiqueté
Deep Forecasting of COVID-19: Canadian Case Study
Fadoua Khennou, Moulay A. Akhloufi
2021· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Mathematics
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
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affsans résuménon étiqueté
Texture-Based Data Augmentation for Small Datasets
Amanda Dash, Alexandra Branzan Albu
2023· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
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1
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affsans résuménon étiqueté
Deep Learning Based Camera Switching for Sports Broadcasting
Hamid Reza Tohidypour, Yixiao Wang, Mahsa T. Pourazad, Panos Nasiopoulos, Gurpreet Heir, Derinsola Ibikunle +3 autres
2023· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
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1
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affsans résuménon étiqueté
On Computing a Center Persistence Diagram
Yuya Higashikawa, Naoki Katoh, Guohui Lin, Eiji Miyano, Suguru Tamaki, Junichi Teruyama +1 autres
2023· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
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affsans résuménon étiqueté
Design and Control of the Biped Robot HTY
Yun Liu, Jiawei Weng, Fan Wang, Jingge Tang, Yunchang Yao, Xingyu Chen +7 autres
2023· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Engineering
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1
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affsans résuménon étiqueté
Financial Application on an Openstack Based Private Cloud
Deepak Bajpai, Muskan Vinayak, Ruppa K. Thulasiram, Parimala Thulasiraman
2018· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
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1
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affsans résuménon étiqueté
RelationalUNet for Image Segmentation
Ivaxi Sheth, Pedro H. M. Braga, Shivakanth Sujit, Sahar Dastani, Samira Ebrahimi Kahou
2023· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
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1
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affsans résuménon étiqueté
An Approach to Mining Picture Objects Based on Textual Cues
Adeoye I. Adegorite, Otman Basir, Mohamed S. Kamel, Khaled Shaban
2005· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
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1
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affsans résuménon étiqueté
Pathfinding by Demand Sensitive Map Abstraction
Sourodeep Bhattacharjee, Scott D. Goodwin
2013· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
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affsans résuménon étiqueté
A Bridge Inspection Task Analysis
Jean‐François Lapointe, Irina Kondratova
2023· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Engineering
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affsans résuménon étiqueté
Porting CFD Codes Towards Grids: A Case Study
Dana Petcu, Daniel Vizman, Marcin Paprzycki
2006· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affsans résuménon étiqueté
AVCA: Autonomous Virtual Cognitive Assessment
Bahar Karimi, Soheil Zabihi, Amir Keynia, Aram Montazami, Arash Mohammadi
2023· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Neuroscience
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
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