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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
Machine Learning and Data Classification
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.

559 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.
559 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 6 sur 12

Les étiquettes couvrent 1 des 559 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 559 des 559 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
Sequential model-based ensemble optimization
Alexandre Lacoste, Hugo Larochelle, Mario Marchand, François Laviolette
2014· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affnon étiqueté
Improving a dynamic ensemble selection method based on oracle information
Leila Maria Vriesmann, Alceu De Souza Britto suffix Jr. suffix, Luiz S. Oliveira, Robert Sabourin, Albert H.R. Ko
2012· article· en· International Journal of Innovative Computing and Applications· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affsans résuménon étiqueté
Detecting Noisy Labels with Repeated Cross-Validations
Jianan Chen, Vishwesh Ramanathan, Tony Xu, Anne L. Martel
2024· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
affsans résuménon étiqueté
Parallel Predictor Generation
David B. Skillicorn
2002· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
affsans résuménon étiqueté
Evaluating Instance Generators by Configuration
Sam Bayless, Dave A. D. Tompkins, Holger H. Hoos
2014· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
affsans résuménon étiqueté
K-Means
Christo El Morr, Manar Jammal, Hossam Ali‐Hassan, Walid El-Hallak
2022· book-chapter· en· International series in management science/operations research/International series in operations research & management science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
affsans résuménon étiqueté
Minimum consistent subset of simple graph classes
Sanjana Dey, Anil Maheshwari, Subhas C. Nandy
2023· article· en· Discrete Applied Mathematics· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
affnon étiqueté
SELF-INFORMED NEURAL NETWORK STRUCTURE LEARNING
David Warde-Farley, Andrew Rabinovich, Dragomir Anguelov
2015· article· en· International Conference on Learning Representations· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affnon étiqueté
AutoLRS: Automatic Learning-Rate Schedule by Bayesian Optimization on the Fly
Yuchen Jin, Tianyi Zhou, Liangyu Zhao, Yibo Zhu, Chuanxiong Guo, Marco Canini +1 autres
2021· preprint· en· King Abdullah University of Science and Technology Repository (King Abdullah University of Science and Technology)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affsans résuménon étiqueté
Minimum Consistent Subset Problem for Trees
Sanjana Dey, Anil Maheshwari, Subhas C. Nandy
2021· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affnon étiqueté
MOAZ: A Multi-Objective AutoML-Zero Framework
Ritam Guha, Wei Ao, Stephen Kelly, Vishnu Naresh Boddeti, Erik D. Goodman, Wolfgang Banzhaf +1 autres
2023· article· en· Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affsans résuménon étiqueté
Principal Sample Analysis for Data Ranking
Benyamin Ghojogh
2019· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
aboutno affsans résuménon étiqueté
Learning Evaluation for Intelligence
Jyotismita Talukdar, Thipendra P. Singh, Basanta Barman
2023· book-chapter· en· Advanced technologies and societal change· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affsans résuménon étiqueté
Typical Example Selection for Learning Classifiers
Jianchao Han, Nick Cercone
2000· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
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