MétaCan
Menu
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
Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence
Sujet
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.

1 046 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20102025
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.
1 046 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 4 sur 21

Les étiquettes couvrent 0 des 1 046 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 1 046 des 1 046 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

afffundnon étiqueté
SAT Modulo Monotonic Theories
Sam Bayless, Noah Bayless, Holger H. Hoos, Alan J. Hu
2015· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
36
citations
affnon étiqueté
Strategyproof Peer Selection: Mechanisms, Analyses, and Experiments
Haris Aziz, Omer Lev, Nicholas Mattei, Jeffrey S. Rosenschein, Toby Walsh
2016· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Decision Sciences
prédiction distillée:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
36
citations
afffundnon étiqueté
Efficient Parameter Importance Analysis via Ablation with Surrogates
André Biedenkapp, Marius Lindauer, Katharina Eggensperger, Frank Hutter, Chris Fawcett, Holger H. Hoos
2017· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
35
citations
affnon étiqueté
Adversarial Dropout for Supervised and Semi-Supervised Learning
Sungrae Park, Jun-Keon Park, Su‐Jin Shin, Il‐Chul Moon
2018· preprint· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
34
citations
affnon étiqueté
Warm Starting CMA-ES for Hyperparameter Optimization
Masahiro Nomura, Shuhei Watanabe, Youhei Akimoto, Yoshihiko Ozaki, Masaki Onishi
2021· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
33
citations
affnon étiqueté
Online (Budgeted) Social Choice
Joel Oren, Brendan Lucier
2014· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Decision Sciences
prédiction distillée:candidate · metaresearchconsensus · aucune
33
citations
affnon étiqueté
Exploiting QBF Duality on a Circuit Representation
Alexandra Goultiaeva, Fahiem Bacchus
2010· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
33
citations
afffundnon étiqueté
Towards Universal Physical Attacks on Single Object Tracking
Li Ding, Yongwei Wang, Kaiwen Yuan, Minyang Jiang, Ping Wang, Hua Huang +1 autres
2021· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
33
citations
afffundnon étiqueté
Improving Automatic VQA Evaluation Using Large Language Models
Oscar Mañas, Benno Krojer, Aishwarya Agrawal
2024· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Health Professions
prédiction distillée:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
32
citations
afffundnon étiqueté
Predicting Propositional Satisfiability via End-to-End Learning
C. Cameron, Rex Chen, Jason Hartford, Kevin Leyton‐Brown
2020· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
31
citations
afffundnon étiqueté
Active Goal Recognition
Maayan Shvo, Sheila A. McIlraith
2020· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction distillée:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
30
citations
afffundnon étiqueté
Using Lookaheads with Optimal Best-First Search
Roni Stern, Tamar Kulberis, Ariel Felner, Robert C. Holte
2010· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
30
citations
afffundnon étiqueté
Bugs in the Data: How ImageNet Misrepresents Biodiversity
Alexandra Sasha Luccioni, David Rolnick
2023· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Environmental Science
prédiction distillée:candidate · insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
29
citations
afffundnon étiqueté
Fast Sparse Decision Tree Optimization via Reference Ensembles
Hayden McTavish, Chudi Zhong, Reto Achermann, Ilias Karimalis, Jacques Chen, Cynthia Rudin +1 autres
2022· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
27
citations
afffundnon étiqueté
Using Bisimulation for Policy Transfer in MDPs
Pablo F. Castro, Doina Precup
2010· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
27
citations

En coulisses: Sélection · Constats · À propos