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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
Model Reduction and Neural Networks
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.

790 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.
790 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 2 sur 16

Les étiquettes couvrent 0 des 790 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 790 des 790 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
Scalable Gradients for Stochastic Differential Equations
Xuechen Li, Ting‐Kam Leonard Wong, Ricky T. Q. Chen, David Duvenaud
2020· article· en· International Conference on Artificial Intelligence and Statistics· Physics and Astronomy
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
37
citations
affnon étiqueté
Learning aerodynamics with neural network
Wenhui Peng, Yao Zhang, Éric Laurendeau, Michel C. Desmarais
2022· article· en· Scientific Reports· Physics and Astronomy
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
34
citations
afffundnon étiqueté
Accelerating Space Mapping Optimization with Adjoint Sensitivities
Ali Khalatpour, Reza K. Amineh, Qingsha S. Cheng, Mohamed H. Bakr, Natalia K. Nikolova, J.W. Bandler
2011· article· en· IEEE Microwave and Wireless Components Letters· Physics and Astronomy
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
29
citations
affnon étiqueté
How to train your Neural ODE
Chris Finlay, Levon Nurbekyan, Adam M. Oberman
2020· preprint· en· Physics and Astronomy
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
27
citations
affnon étiqueté
IMEXnet: A Forward Stable Deep Neural Network
Eldad Haber, Keegan Lensink, Eran Treister, Lars Ruthotto
2019· preprint· en· arXiv (Cornell University)· Physics and Astronomy
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
24
citations
fundno affnon étiqueté
Control-oriented meta-learning
Spencer M. Richards, Navid Azizan, Jean-Jacques Slotine, Marco Pavone
2023· article· en· The International Journal of Robotics Research· Physics and Astronomy
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
24
citations

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