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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
Anomaly Detection Techniques and Applications
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.

1 158 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.
1 158 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 9 sur 24

Les étiquettes couvrent 1 des 1 158 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 1 158 des 1 158 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
Brain Activation Detection by Neighborhood One-Class SVM
Jian Yang, Ning Zhong, Peipeng Liang, Jue Wang, Yiyu Yao, Shengfu Lu
2007· article· en· 2007 IEEE/WIC/ACM International Conferences on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology - Workshops· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
7
citations
affsans résuménon étiqueté
Agglomerative Token Clustering
Joakim Bruslund Haurum, Sérgio Escalera, Graham W. Taylor, Thomas B. Moeslund
2024· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
6
citations
affnon étiqueté
Combining Classifiers for Foreign Pattern Rejection
Władysław Homenda, Agnieszka Jastrzębska, Witold Pedrycz, Fusheng Yu
2020· article· en· Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
afffundnon étiqueté
Estimating Regression Predictive Distributions with Sample Networks
Ali Harakeh, Jordan S. K. Hu, Naiqing Guan, Steven L. Waslander, Liam Paull
2023· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations
afffundnon étiqueté
Deep learning on temporal-spectral data for anomaly detection
King Ma, Henry Leung, Ehsan Jalilian, Daniel Q. Huang
2017· article· en· Proceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations
affsans résuménon étiqueté
Simple Continual Learning Strategies for Safer Classifers.
Ashish Gaurav, Sachin Vernekar, Jaeyoung Lee, Vahdat Abdelzad, Krzysztof Czarnecki, Sean Sedwards
2020· article· en· National Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations
affsans résuménon étiqueté
Parameter-Free Anomaly Detection for Categorical Data
Shu Wu, Shengrui Wang
2011· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+open_scienceconsensus · aucune
5
citations

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