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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.

Exporter en CSVExporter en JSONRequête API

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
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Revue
Sujet
Reinforcement Learning in Robotics
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.

1 145 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.
1 145 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 21 sur 23

Les étiquettes couvrent 2 des 1 145 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 1 145 des 1 145 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

affnon étiqueté
Deterministic Planning
2023· book-chapter· en· Cambridge University Press eBooks· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
Hydrolysate Untargeted Metabolomics Mass Spectrometry Data
2024· dataset· en· Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+sts+scholarly_communication+open_science+insufficient_payloadconsensus · open_science+insufficient_payload
0
citations
afffundnon étiqueté
Low-Rank Representation of Reinforcement Learning Policies
Bogdan Mazoure, Thang Doan, Tianyu Li, Vladimir Makarenkov, Joëlle Pineau, Doina Precup +1 autres
2022· article· en· Journal of Artificial Intelligence Research· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
Multiagent Systems
2023· book-chapter· en· Cambridge University Press eBooks· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
Reasoning and Planning with Certainty
2023· book-chapter· en· Cambridge University Press eBooks· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
Why AI and Security?
Dilli Prasad Sharma, Arash Habibi Lashkari, Mahdi Daghmehchi Firoozjaei, Samaneh Mahdavifar, Pulei Xiong
2025· book-chapter· en· Progress in IS· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
Learning to Optimize Entropy in the Soft Actor-Critic
Zhilei Zhou, Malcolm I. Heywood
2025· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+scholarly_communication+open_scienceconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
LSTM-TD3-Based Control for Delayed Drone Combat Strategies
Bingyu Ji, Jun Wang, Hailin Zhang, Ya Zhang
2023· book-chapter· en· Lecture notes in electrical engineering· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
0
citations
affgemma · aucune catégoriegpt · aucune catégoriemodèles en accord
Understanding the Effect of Stochasticity in Policy Optimization
Jincheng Mei, Bo Dai, Chenjun Xiao, Csaba Szepesvári, Dale Schuurmans
2021· preprint· en· arXiv (Cornell University)· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
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