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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
Advanced Data Storage Technologies
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.

585 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.
585 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 5 sur 12

Les étiquettes couvrent 0 des 585 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 585 des 585 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
CosaFS
Lingfang Zeng, Zehao Zhang, Yang Wang, Dan Feng, Kenneth B. Kent
2017· article· en· ACM Transactions on Storage· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
7
citations
affnon étiqueté
Holographic Storage for the Cloud: advances and challenges
Nathanaël Cheriere, Jiaqi Chu, Grace Brennan, Pashmina Cameron, Pedro F. da Costa, Jannes Gladrow +16 autres
2024· article· en· ACM Transactions on Storage· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
7
citations
affnon étiqueté
SYCLops: A SYCL Specific LLVM to MLIR Converter
Alexandre Singer, Frank Gao, Kai-Ting Amy Wang
2022· article· en· International Workshop on OpenCL· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
7
citations
affnon étiqueté
A unifying abstraction for data structure splicing
Louis Ye, Mieszko Lis, Alexandra Fedorova
2019· article· en· Proceedings of the International Symposium on Memory Systems· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
7
citations
affnon étiqueté
Improving the performance of Apache web server
Abdolreza Abhari, Adam Serbinski, Miso Gusic
2007· article· en· Spring Simulation Multiconference· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
7
citations
afffundsans résuménon étiqueté
Scalable connectionless RDMA over unreliable datagrams
Ryan E. Grant, Mohammad Javad Rashti, Pavan Balaji, Ahmad Afsahi
2015· article· en· Parallel Computing· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
7
citations
affnon étiqueté
DedupT: Deduplication for tape systems
Abdullah Gharaibeh, Cornel Constantinescu, L. Lu, Ramani Routray, Anurag Sharma, Prasenjit Sarkar +2 autres
2014· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
7
citations
affnon étiqueté
Real-Time LSM-Trees for HTAP Workloads
Hemant Saxena, Lukasz Golab, Stratos Idreos, Ihab F. Ilyas
2023· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
7
citations
affnon étiqueté
A Buffer Management Issue in Designing SSDs for LFSs
Jaegeuk Kim, Jinho Seol, Seungryoul Maeng
2010· article· en· IEICE Transactions on Information and Systems· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
affaboutnon étiqueté
Partial SAGD Applications in the Jackfish SAGD Project
P. Li, A. Stroich, A. Vink, K. Nespor, S. Bhadauria, M. P. McCormack
2009· article· en· Canadian International Petroleum Conference· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
affnon étiqueté
GPUs as Storage System Accelerators
Samer Al-Kiswany, Abdullah Gharaibeh, Matei Ripeanu
2012· article· en· IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
afffundnon étiqueté
Improving the Update Complexity of Locally Repairable Codes
Mehrtash Mehrabi, Mostafa Shahabinejad, Masoud Ardakani, Majid Khabbazian
2018· article· en· IEEE Transactions on Communications· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
affnon étiqueté
Security in DVB‐RCS2
Mark Bowyer, L. Erup, Hans Peter Lexow
2013· article· en· International Journal of Satellite Communications and Networking· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations
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