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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
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Revue
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems
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.

179 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20092025
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.
179 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 2 sur 4

Les étiquettes couvrent 0 des 179 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 179 des 179 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

fundno affnon étiqueté
An Algorithm for Clustering Categorical Data With Set-Valued Features
Fuyuan Cao, Joshua Zhexue Huang, Xingwang Zhao, Yinfeng Meng, Kai Feng, Yuhua Qian
2017· article· en· IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · sts+scholarly_communicationconsensus · aucune
38
citations
affnon étiqueté
Improper Complex-Valued Bhattacharyya Distance
Arash Mohammadi, Konstantinos N. Plataniotis
2015· article· en· IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
29
citations
affnon étiqueté
Image Matting With Deep Gaussian Process
Yuanjie Zheng, Yunshuai Yang, Tongtong Che, Sujuan Hou, Wenhui Huang, Yue Gao +1 autres
2022· article· en· IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
24
citations
affnon étiqueté
Automatic Metric Search for Few-Shot Learning
Yuan Zhou, Jieke Hao, Shuwei Huo, Boyu Wang, Leijiao Ge, Sun‐Yuan Kung
2023· article· en· IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · stsconsensus · aucune
15
citations
afffundnon étiqueté
Adversarial Danger Identification on Temporally Dynamic Graphs
Fuqiang Liu, Jingbo Tian, Luis Miranda-Moreno, Lijun Sun
2023· article· en· IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
13
citations
affnon étiqueté
Tensor-Empowered Adaptive Learning for Few-Shot Streaming Tasks
Bocheng Ren, Laurence T. Yang, Qingchen Zhang, Jun Feng, Xin Nie
2023· article· en· IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+stsconsensus · aucune
11
citations
affnon étiqueté
Reservoir Memory Machines as Neural Computers
Benjamin Paaßen, Alexander Schulz, Terrence C. Stewart, Barbara Hammer
2021· article· en· IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
9
citations

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