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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
Face and Expression Recognition
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.

895 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.
895 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 2 sur 18

Les étiquettes couvrent 0 des 895 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 895 des 895 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.

afffundsans résuménon étiqueté
Face Recognition by Curvelet Based Feature Extraction
Tanaya Mandal, Angshul Majumdar, Q. M. Jonathan Wu
2007· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
94
citations
affnon étiqueté
Semisupervised Least Squares Support Vector Machine
M.M. Adankon, Mohamed Cheriet, Alain Biem
2009· article· en· IEEE Transactions on Neural Networks· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
77
citations
affnon étiqueté
Feature-Selected Tree-Based Classification
Cecille Freeman, Dana Kulić, Otman Basir
2013· article· en· IEEE Transactions on Cybernetics· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
59
citations
affsans résuménon étiqueté
Greedy column subset selection for large-scale data sets
Ahmed Farahat, Ahmed Elgohary, Ali Ghodsi, Mohamed S. Kamel
2014· article· en· Knowledge and Information Systems· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
57
citations
affnon étiqueté
Face recognition using curvelet based PCA
Tanaya Mandal, Q. M. Jonathan Wu
2008· article· en· Proceedings - International Conference on Pattern Recognition/Proceedings/International Conference on Pattern Recognition· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
56
citations
affnon étiqueté
On the Convergence of Bound Optimization Algorithms
Ruslan Salakhutdinov, Sam T. Roweis, Zoubin Ghahramani
2012· article· en· arXiv (Cornell University)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
55
citations
affsans résuménon étiqueté
A dynamic facial expression database
Sylvain Roy, C. Roy, Isolda Fortin, Catherine Éthier-Majcher, Pascal Belin, Frédéric Gosselin
2010· article· en· Journal of Vision· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
55
citations
afffundnon étiqueté
A FAST SVM TRAINING ALGORITHM
Jianxiong Dong, Ching Y. Suen, Adam Krzyżak
2003· article· en· International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
50
citations
affnon étiqueté
Deep Supervised t-Distributed Embedding
Martin Renqiang Min, L.J.P. van der Maaten, Zineng Yuan, Anthony J. Bonner, Zhaolei Zhang
2010· article· en· International Conference on Machine Learning· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
48
citations
affsans résuménon étiqueté
Principal Component Analysis
Benyamin Ghojogh, Mark Crowley, Fakhri Karray, Ali Ghodsi
2023· book-chapter· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
45
citations

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