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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
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Revue
Sujet
Image Enhancement Techniques
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.

473 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.
473 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 5 sur 10

Les étiquettes couvrent 0 des 473 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 473 des 473 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

affnon étiqueté
Joint Self-Supervised Enhancement and Denoising of Low-Light Images
Ting Yu, Shuai Wang, Wei Chen, F. Richard Yu, Victor C. M. Leung, Zijian Tian
2024· article· en· IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
7
citations
affnon étiqueté
Tone mapping by interactive evolution
Stephen B. Chisholm, Dirk V. Arnold, Stephen Brooks
2009· article· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
7
citations
affnon étiqueté
Low-Light Image Enhancement via Feature Restoration
Yang Yang, Yonghua Zhang, Xiaojie Guo
2022· article· en· ICASSP 2022 - 2022 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+insufficient_payloadconsensus · aucune
7
citations
afffundsans résuménon étiqueté
High-order Adams Network (HIAN) for image dehazing
Shibai Yin, Shuhao Hu, Y. N. Wang, Yee‐Hong Yang
2023· article· en· Applied Soft Computing· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
6
citations
afffundnon étiqueté
Learning to Recover Spectral Reflectance From RGB Images
Dong Huo, Jian Wang, Yiming Qian, Yee‐Hong Yang
2024· article· en· IEEE Transactions on Image Processing· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+scholarly_communicationconsensus · aucune
5
citations

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