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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
Adversarial Robustness in Machine 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.

797 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.
797 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 9 sur 16

Les étiquettes couvrent 2 des 797 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 797 des 797 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.

fundno affnon étiqueté
COIN: Combinational Intelligent Networks
Igor D. S. Miranda, Aman Arora, Zachary Susskind, Josias S. A. Souza, Mugdha Jadhao, Luis A. Q. Villon +5 autres
2023· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affnon étiqueté
VTG - Vulnerability Test Generator, a Plug-in for Rodin
Aymerick Savary, Jean-Louis Lanet, Marc Frappier, Tiana Razafindralambo, Josselin Dolhen
2012· preprint· en· HAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affnon étiqueté
Runtime Fault Localization in Deep Neural Network Accelerators
Wei-Kai Liu, Jonti Talukdar, Benjamin Tan, Krishnendu Chakrabarty
2025· article· en· ACM Transactions on Design Automation of Electronic Systems· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affnon étiqueté
Quantum-safe Trust for Vehicles
Michael Gardiner, Alexander Truskovsky, George V. Neville-Neil, Atefeh Mashatan
2021· article· en· Queue· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affnon étiqueté
Combating False Negatives in Adversarial Imitation Learning (Student Abstract)
Konrad Żołna, Chitwan Saharia, Léonard Boussioux, David Yu-Tung Hui, Maxime Chevalier-Boisvert, Dzmitry Bahdanau +1 autres
2020· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
fundno affnon étiqueté
Can Go AIs be adversarially robust?
Tom Tseng, Euan McLean, Kellin Pelrine, Tony Wang, Adam Gleave
2024· preprint· en· arXiv (Cornell University)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations

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