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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.

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Revue
Sujet
Robotics and Sensor-Based Localization
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.

1 640 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.
1 640 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 21 sur 33

Les étiquettes couvrent 0 des 1 640 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 1 640 des 1 640 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
THE FEASIBILITY OF 3D POINT CLOUD GENERATION FROM SMARTPHONES
Naif Muidh Alsubaie, Naser El‐Sheimy
2016· article· en· ˜The œinternational archives of the photogrammetry, remote sensing and spatial information sciences/International archives of the photogrammetry, remote sensing and spatial information sciences· Engineering
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
affsans résuménon étiqueté
Scan registration using Region-growing clustering NDT
Siddhant Ahuja, Steven L. Waslander
2014· article· en· AIAA Guidance, Navigation, and Control Conference· Engineering
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
venueno affnon étiqueté
FEATURE-BASED 3D OUTDOOR SLAM WITH LOCAL FILTERS
Cihan Ulaş, Hakan Temeltaş
2013· article· en· International Journal of Robotics and Automation· Engineering
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
affsans résuménon étiqueté
Improved Method for Point-Based Tracking
Andrei Danilchenko, Andrew D. Wiles, Ramya Balachandran, J. Michael Fitzpatrick
2010· article· en· Lecture notes in computer science· Engineering
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
affnon étiqueté
Modeling Underwater Structures
Michael Jenkin, Andrew Hogue, Andrew German, Sunbir Gill, Anna Topol, Stephanie Wilson
2008· article· en· International Journal of Cognitive Informatics and Natural Intelligence· Engineering
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
affnon étiqueté
Disaster zone human and animal detection using sonar
Vedadri Yoganand Bharadwaj, Soumyavani Muddasani, Meghana Rudra, Pooja Mudavath, Muthana Saleh Mashkour, B. Rajalakshmi +2 autres
2024· article· en· E3S Web of Conferences· Engineering
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
afffundnon étiqueté
Lidar Scan Registration Robust to Extreme Motions
Simon-Pierre Deschênes, Dominic Baril, Vladimír Kubelka, Philippe Giguère, François Pomerleau
2021· preprint· en· Engineering
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
affnon étiqueté
CSCA-based expectivity indices for LIDAR computer vision
D. J. McTavish, G. Okouneva, Aradhana Choudhuri
2009· article· en· International Conference on Mathematical Methods and Computational Techniques in Electrical Engineering· Engineering
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
venueno affnon étiqueté
Indoor Robot Localisation with Active RFID
Wei Wei, Kevin Curran
2012· article· en· International Journal of Robotics and Automation· Engineering
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
affnon étiqueté
VoxelCache
Sankeerth Durvasula, Raymond Kiguru, Samarth Mathur, Jenny Xu, Jimmy Lin, Nandita Vijaykumar
2022· article· en· Engineering
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
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