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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
Auteur ou autrice
Période
Ordre
Langue
Type
Domaine
Revue
Sujet
Domain Adaptation and Few-Shot Learning
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.

705 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20012025
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.
705 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 8 sur 15

Les étiquettes couvrent 0 des 705 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 705 des 705 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

affsans résuménon étiqueté
Reproducibility and Stability Analysis in Metric-Based Few-Shot Learning.
Thomas Boquet, Laure Delisle, Denis Kochetkov, Nathan Schucher, Boris N. Oreshkin, Julien Cornebise
2019· article· en· International Conference on Learning Representations· Computer Science
prédiction distillée:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
4
citations
affnon étiqueté
Lifelong Online Learning from Accumulated Knowledge
Changjian Shui, William Wang, Ihsen Hedhli, Chi Man Wong, Feng Wan, Boyu Wang +1 autres
2022· article· en· ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+sts+open_science+insufficient_payloadconsensus · aucune
4
citations
affsans résuménon étiqueté
Class Impression for Data-Free Incremental Learning
Sana Ayromlou, Purang Abolmaesumi, Teresa S.M. Tsang, Xiaoxiao Li
2022· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+open_scienceconsensus · open_science
4
citations
afffundnon étiqueté
Transfer Learning With Reconstruction Loss
Wei Cui, Wei Yu
2024· article· en· IEEE Transactions on Machine Learning in Communications and Networking· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affnon étiqueté
Transfer Learning with Input Reconstruction Loss
Wei Yu
2022· article· en· GLOBECOM 2022 - 2022 IEEE Global Communications Conference· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+sts+insufficient_payloadconsensus · aucune
4
citations
affsans résuménon étiqueté
Episodic Training for Domain Generalization Using Latent Domains
Bincheng Huang, Si Chen, Fan Zhou, Cheng Zhang, Feng Zhang
2021· book-chapter· en· Communications in computer and information science· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
3
citations
affnon étiqueté
One-Shot Weakly Supervised Video Object Segmentation
Mennatullah Siam, Naren Doraiswamy, Boris N. Oreshkin, Hengshuai Yao, Martin Jägersand
2019· preprint· en· arXiv (Cornell University)· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+insufficient_payloadconsensus · aucune
3
citations
affnon étiqueté
Transfer Learning Can Introduce Bias
Parisa Salmani, Peter R. Lewis
2024· book-chapter· en· Frontiers in artificial intelligence and applications· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
3
citations
venueno affnon étiqueté
Frame Augmentation for Imbalanced Object Detection Datasets
Nada Hesham Kamaledin Elasal, David M. Swart, Nicholas Miller
2018· article· en· Journal of Computational Vision and Imaging Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
venueno affnon étiqueté
Riemannian Proximal Policy Optimization
Shijun Wang, Baocheng Zhu, Chen Li, Mingzhe Wu, James Zhang, Wei Chu +1 autres
2020· article· en· Computer and Information Science· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
affsans résuménon étiqueté
Diverse and feasible retrosynthesis using GFlowNets
Piotr Gaiński, Michał Koziarski, Krzysztof Maziarz, Marwin Segler, Jacek Tabor, Marek Śmieja
2025· article· en· Information Sciences· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations

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