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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
Sparse and Compressive Sensing 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.

892 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.
892 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 5 sur 18

Les étiquettes couvrent 1 des 892 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 892 des 892 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
Cost-sensitive Multiclass Classification Risk Bounds
Bernardo Avila Pires, Mohammad Ghavamzadeh, Csaba Szepesvári
2013· preprint· en· HAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe)· Engineering
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
22
citations
affsans résuménon étiqueté
Sub-sampling for Efficient Spectral Mesh Processing
Rong Liu, Varun Jain, Hao Zhang
2006· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Engineering
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
22
citations
affnon étiqueté
{Near-optimal max-affine estimators for convex regression}
G. Gy. Balázs, András György, Csaba Szepesvári
2015· article· en· International Conference on Artificial Intelligence and Statistics· Engineering
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
22
citations
affnon étiqueté
Fast Group Sparse Classification
Angshul Majumdar, Rabab Ward
2009· article· en· Engineering
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
21
citations
afffundnon étiqueté
Weighted-ℓ 1 minimization with multiple weighting sets
Hassan Mansour, Özgür Yılmaz
2011· article· en· Proceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE· Engineering
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
21
citations
affnon étiqueté
ACDC: A Structured Efficient Linear Layer
Marcin Moczulski, Misha Denil, Jeremy Appleyard, Nando de Freitas
2015· preprint· en· arXiv (Cornell University)· Engineering
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
20
citations
afffundnon étiqueté
Coded Acquisition of High Frame Rate Video
Reza Pournaghi, Xiaolin Wu
2014· article· en· IEEE Transactions on Image Processing· Engineering
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
18
citations
fundno affnon étiqueté
Inverse Optimization with Noisy Data
Anil Aswani, Zuo‐Jun Max Shen, Auyon Siddiq
2018· preprint· en· Operations Research· Engineering
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
18
citations
affsans résuménon étiqueté
Robust Wireless Sensor Networks with Compressed Sensing Theory
Mohammadreza Balouchestani, Kaamran Raahemifar, Sridhar Krishnan
2012· book-chapter· en· Communications in computer and information science· Engineering
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
17
citations
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