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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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Ordre
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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 37 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.

affnon étiqueté
Fast computation of latent correlations
Grace Yoon, Christian L. Müller, Irina Gaynanova
2021· dataset· en· Figshare· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
aboutno affnon étiqueté
Cobre (for machine learning)
Christian Dansereau
2015· dataset· en· Figshare· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
venueno affnon étiqueté
Semi-implicit back propagation
Ren Ping Liu, Xiaoqun Zhang
2023· article· en· Journal of Nonlinear and Variational Analysis· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
fundno affnon étiqueté
Maximum tolerance and maximum greatest tolerance
2009· article· en· UPCommons institutional repository (Universitat Politècnica de Catalunya)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
fundno affnon étiqueté
Autoregressive Typical Thermal States
Tarun Kumar, Leon Balents, Timothy H. Hsieh, Roger G. Melko
2025· preprint· en· ArXiv.org· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
Computing EFMs consistent with equilibrium constants
Sabine Pérès, Philippe Dague, Mario Jolicœur, Stefan Schuster
2017· preprint· en· HAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
aboutno affnon étiqueté
CODING DATA
Matthew Nelder
2019· dataset· en· Figshare· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
Affine Feedforward Stochastic (AFS) Neural Network
Christian Gouriéroux, Alain Monfort
2025· other· en· Toulouse Capitole Publications (University Toulouse 1 Capitole)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
prepare-commit-msg.sample
Lucas Leemann, Leonardo Baccini
2020· dataset· en· Harvard Dataverse· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
Lighter: Configuration-Driven Deep Learning
Ibrahim Hadžić, Suraj Pai, Keno K. Bressem, Borek Foldyna, Hugo J.W.L. Aerts
2025· article· en· The Journal of Open Source Software· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
A maximum entropy criterion for feature extraction
Donggao Deng, Daren Huang, Rong-Qing Jia, Wei Lin, Jianzhong Wang
2002· book-chapter· en· AMS/IP studies in advanced mathematics· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
venueno affsans résuménon étiqueté
10.1145/3757377.3794966
AI Generated
2000· article· en· Time to knit· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
0
citations
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