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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
Sujet
Neural Networks and Applications
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.

2 372 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.
2 372 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 22 sur 48

Les étiquettes couvrent 1 des 2 372 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 2 372 des 2 372 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
Bayesian RG flow in neural network field theories
J. Howard, Marc S. Klinger, Anindita Maiti, Alexander G. Stapleton
2025· article· en· SciPost Physics Core· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
affsans résuménon étiqueté
Electrical Laws
Md. Abdus Salam, Quazi Mehbubar Rahman
2018· book-chapter· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
affnon étiqueté
Computational Properties of the Prefrontal Cortex
Nandakumar S. Narayanan, James M. Hyman, Jeremy K. Seamans, Erin L. Rich
2025· article· en· Journal of Neuroscience· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
affsans résuménon étiqueté
Data Acquisition and Recording
Richard E. Thomson, William J. Emery
2024· book-chapter· en· Elsevier eBooks· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
affsans résuménon étiqueté
Multivariable Calculus
A. M. Mathai, H. J. Haubold
2017· book-chapter· en· Springer optimization and its applications· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
fundno affnon étiqueté
Architecture of Deep Learning and Its Applications
Afrah Salman Dawood, Zena Mohammed Faris
2023· article· en· Iraqi Journal of Computer Communication Control and System Engineering· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
affsans résuménon étiqueté
Laplacian-Based Dimensionality Reduction
Benyamin Ghojogh, Mark Crowley, Fakhri Karray, Ali Ghodsi
2023· book-chapter· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
affnon étiqueté
Multiple categorization using fuzzy ART
P. Lavoie, Jesús F. Crespo, Yvon Savaria
2002· article· en· Proceedings of International Conference on Neural Networks (ICNN'97)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affnon étiqueté
BALANCED FUZZY COMPUTING UNIT
Władysław Homenda, Witold Pedrycz
2005· article· en· International Journal of Uncertainty Fuzziness and Knowledge-Based Systems· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
venueno affnon étiqueté
Understanding BatchNorm in Ternary Training
Eyyüb Sari, Vahid Partovi Nia
2019· article· en· Journal of Computational Vision and Imaging Systems· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affnon étiqueté
A new view on regularization theory
Zhe Chen, Simon Haykin
2001· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affnon étiqueté
Deep Neural Maps
Mehran Pesteie, Purang Abolmaesumi, Robert Rohling
2018· preprint· en· arXiv (Cornell University)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations

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