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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
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Type
Domaine
Revue
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 2 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.

afffundnon étiqueté
On the privacy-conscientious use of mobile phone data
Yves-Alexandre de Montjoye, Sébastien Gambs, Vincent D. Blondel, Geoffrey Canright, Nicolas de Cordes, Sébastien Deletaille +15 autres
2018· editorial· en· Scientific Data· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
168
citations
affnon étiqueté
FDML
Yaochen Hu, Di Niu, Jianming Yang, Shengping Zhou
2019· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
163
citations
affnon étiqueté
Privacy Preserving Clustering by Data Transformation.
Stanley Robson de Medeiros Oliveira, Osmar R. Zai͏̈ane
2003· article· en· Portuguese National Funding Agency for Science, Research and Technology (RCAAP Project by FCT)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
146
citations
afffundnon étiqueté
Federated Learning Meets Multi-Objective Optimization
Zeou Hu, Kiarash Shaloudegi, Guojun Zhang, Yaoliang Yu
2022· article· en· IEEE Transactions on Network Science and Engineering· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
146
citations
affnon étiqueté
Robust Federated Learning With Noisy Communication
Fan Ang, Li Chen, Nan Zhao, Yunfei Chen, Weidong Wang, F. Richard Yu
2020· article· en· IEEE Transactions on Communications· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
146
citations
affsans résuménon étiqueté
Federated learning for drone authentication
Abbas Yazdinejad, Reza M. Parizi, Ali Dehghantanha, Hadis Karimipour
2021· article· en· Ad Hoc Networks· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
116
citations
affnon étiqueté
Pan-Private Streaming Algorithms
Cynthia Dwork, Moni Naor, Toniann Pitassi, Guy N. Rothblum, Sergey Yekhanin
2010· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
113
citations
affnon étiqueté
PrivateSQL
Ios Kotsogiannis, Yuchao Tao, Xi He, Maryam Fanaeepour, Ashwin Machanavajjhala, Michael Hay +1 autres
2019· article· en· Proceedings of the VLDB Endowment· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
108
citations
affnon étiqueté
Federated Learning for Healthcare Applications
Ahmad Chaddad, Yihang Wu, Christian Desrosiers
2023· article· en· IEEE Internet of Things Journal· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
103
citations
affnon étiqueté
Redefining Genomic Privacy: Trust and Empowerment
Yaniv Erlich, James Williams, David Glazer, Kenneth Yocum, Nita A. Farahany, Maynard V. Olson +4 autres
2014· article· en· PLoS Biology· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
102
citations
affsans résuménon étiqueté
A Data Privacy Taxonomy
Ken Barker, Mina Askari, Mishtu Banerjee, Kambiz Ghazinour, Brenan Mackas, Maryam Majedi +2 autres
2009· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
102
citations

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