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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
Journal of Computational Vision and Imaging 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.

116 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20152021
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.
116 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 2 sur 3

Les étiquettes couvrent 0 des 116 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 116 des 116 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

afffundvenuenon étiqueté
Motion Detection in High Resolution Enhancement
Xiaodan Hu, Avery Ma, Ahmed Gawish, Mark Lamm, Paul Fieguth
2017· article· en· Journal of Computational Vision and Imaging Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
venueno affnon étiqueté
Semi-supervised Anomaly Detection using AutoEncoders
Manpreet Singh Minhas, John Zelek
2019· article· en· Journal of Computational Vision and Imaging Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
venueno affnon étiqueté
Visually guided vergence in a new stereo camera system
Adam Schneider, Namrata Sharma, Bryan Tripp
2018· article· en· Journal of Computational Vision and Imaging Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
venueno affnon étiqueté
Fast Radiometric Compensation for Nonlinear Projectors
Matthew Post, Paul Fieguth, Mohamed A. Naiel, Zohreh Azimifar, Mark Lamm
2018· article· en· Journal of Computational Vision and Imaging Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
afffundvenuenon étiqueté
Why Can’t Neural Networks Forecast Pandemics Better
Joshua D. Zelek, John Zelek, Alexander Wong
2021· article· en· Journal of Computational Vision and Imaging Systems· Medicine
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affvenuenon étiqueté
Deep Quality: A Deep No-reference Quality Assessment System
Prajna Paramita Dash, Akshaya Mishra, Alexander Wong
2016· preprint· en· Journal of Computational Vision and Imaging Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+scholarly_communicationconsensus · aucune
1
citations
venueno affnon étiqueté
Sports Field Localization using Memory Networks
Pascale Walters, David A. Clausi, Alexander Wong
2019· article· en· Journal of Computational Vision and Imaging Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affvenuenon étiqueté
Improved OCT Human Corneal segmentation Using Bayesian Residual Transform
Ahmed Gawish, Linda M. Haines, Sebastian Marschall, Alexander Wong, Luigina Sorbara, Kostadinka Bizheva +1 autres
2016· article· en· Journal of Computational Vision and Imaging Systems· Engineering
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
afffundvenuenon étiqueté
Bayesian Compensated Microscopy
Ameneh Boroomand, Jason Deglint, Alexander Wong
2016· article· en· Journal of Computational Vision and Imaging Systems· Biochemistry, Genetics and Molecular Biology
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
venueno affnon étiqueté
Generative Modeling for Retinal Fundus Image Synthesis
Sourya Sengupta, John Zelek, Vasudevan Lakhsminarayanan
2019· article· en· Journal of Computational Vision and Imaging Systems· Medicine
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
venueno affnon étiqueté
Remote Sensing of Blood Glucose Level Using an FMCW Radar Sensor
Ala Eldin Omer, George Shaker, Safieddin Safavi‐Naeini
2019· article· en· Journal of Computational Vision and Imaging Systems· Biochemistry, Genetics and Molecular Biology
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affvenuenon étiqueté
Towards Global Localization Using Global Descriptors
Charbel Azzi, Daniel Asmar, Adel Fakih, John Zelek
2016· article· en· Journal of Computational Vision and Imaging Systems· Engineering
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
afffundvenuenon étiqueté
StochasticNet in StochasticNet
Mohammad Javad Shafiee, Paul Fieguth, Alexander Wong
2016· article· en· Journal of Computational Vision and Imaging Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations

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