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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
AI-based Problem Solving and Planning
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.

618 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.
618 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 4 sur 13

Les étiquettes couvrent 1 des 618 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 618 des 618 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
Reactive planning in a motivated behavioral architecture
Éric Beaudry, Yannick Brosseau, Carle Côté, Clément Raïevsky, Dominic Létourneau, Froduald Kabanza +1 autres
2005· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
14
citations
affsans résuménon étiqueté
Preference-Based Planning via MaxSAT
Farah Juma, Eric Hsu, Sheila A. McIlraith
2012· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
13
citations
affsans résuménon étiqueté
Similarity
Michael M. Richter
2008· book-chapter· en· Studies in computational intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
12
citations
affsans résuménon étiqueté
Towards Automated Creation of Image Interpretation Systems
Ilya Levner, Vadim Bulitko, Lihong Li, Greg Lee, Russell Greiner
2003· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
12
citations
afffundnon étiqueté
Optimally Relaxing Partial-Order Plans with MaxSAT
Christian Muise, Sheila A. McIlraith, J. Christopher Beck
2012· article· en· Proceedings of the International Conference on Automated Planning and Scheduling· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
12
citations
afffundnon étiqueté
Augmenting Flight Training with AI to Efficiently Train Pilots
Michael Guevarra, Srijita Das, Christabel Wayllace, Carrie Demmans Epp, Matthew E. Taylor, Alan Tay
2023· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
11
citations
afffundnon étiqueté
Faster Optimal and Suboptimal Hierarchical Search
Michael Leighton, Wheeler Ruml, Robert C. Holte
2021· article· en· Proceedings of the International Symposium on Combinatorial Search· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
11
citations
fundno affnon étiqueté
Improving Search and Rescue Using Contextual Information
Daniele Calisi, Luca Iocchi, Daniele Nardi, Gabriele Randelli, V. A. Ziparo
2009· article· en· Advanced Robotics· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
10
citations
afffundnon étiqueté
Computing Robust Plans in Continuous Domains
Christian Fritz, Sheila A. McIlraith
2009· article· en· Proceedings of the International Conference on Automated Planning and Scheduling· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
9
citations
affnon étiqueté
Classical Planning in Deep Latent Space
Masataro Asai, Hiroshi Kajino, Alex Fukunaga, Christian Muise
2022· article· en· Journal of Artificial Intelligence Research· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
9
citations
affnon étiqueté
State-Set Search
Bo Pang, Robert C. Holte
2011· article· en· Annual Symposium on Combinatorial Search· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
9
citations
afffundnon étiqueté
Predicting Optimal Solution Cost with Bidirectional Stratified Sampling
Levi H. S. Lelis, Roni Stern, Ariel Felner, Sandra Zilles, Robert C. Holte
2012· article· en· Proceedings of the International Conference on Automated Planning and Scheduling· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
9
citations
afffundnon étiqueté
Driving robots through natural language
Verónica Dahl, A. Fall, M.C. Thomas
2002· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
9
citations
afffundnon étiqueté
Automated forest inventory update with SEIDAM
D.G. Goodenough, Daniel A. Charlebois, A. Bhogal, Stan Matwin, Nigel Daley
2002· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
9
citations

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