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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
Neural Networks 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.

2 372 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.
2 372 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 9 sur 48

Les étiquettes couvrent 1 des 2 372 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 2 372 des 2 372 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
Quantum Fisher information and its dynamical nature
Matteo Scandi, Paolo Abiuso, Jacopo Surace, Dario De Santis
2025· review· en· Reports on Progress in Physics· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
15
citations
affsans résuménon étiqueté
Artificial Neural Networks in Pattern Recognition
Friedhelm Schwenker, Simone Marinai
2008· book· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
15
citations
affsans résuménon étiqueté
Logic-driven autoencoders
Rami Al‐Hmouz, Witold Pedrycz, Abdullah Balamash, Ali Morfeq
2019· article· en· Knowledge-Based Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
15
citations
fundno affsans résuménon étiqueté
ICE-BeeM: Identifiable Conditional Energy-Based Deep Models.
Ilyes Khemakhem, Diederik P. Kingma, Ricardo Pio Monti, Aapo Hyvärinen
2020· article· en· Työväentutkimus Vuosikirja· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
14
citations
affnon étiqueté
Radial Basis Function Neural Networks
Madan M. Gupta, Liang Jin, Noriyasu Homma
2003· other· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
14
citations
afffundnon étiqueté
Scalable Closed-Boundary Analog Neural Networks
S.M. Fakhraie, H. Farshbaf, K.C. Smith
2004· article· en· IEEE Transactions on Neural Networks· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
14
citations
affnon étiqueté
Knowledge-based cascade-correlation
Thomas R. Shultz, François Rivest
2000· article· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
14
citations
affnon étiqueté
Difference Target Propagation
Dong‐Hyun Lee
2014· preprint· en· arXiv (Cornell University)· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
14
citations
affnon étiqueté
Adaptive Internal Models in Neuroscience
Mireille E. Broucke
2022· article· en· Foundations and Trends® in Systems and Control· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
14
citations
affnon étiqueté
EVOL: ensembles voting online
G. Auda, Mohamed S. Kamel
2002· article· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
13
citations
affnon étiqueté
Numerical analysis near singularities in RBF networks
Weili Guo, Haikun Wei, Yew-Soon Ong, Jaime Rubio Hervás, Junsheng Zhao, Hai Wang +1 autres
2018· article· en· DR-NTU (Nanyang Technological University)· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
13
citations
afffundsans résuménon étiqueté
On the construction of a nonlinear recursive predictor
Ovidiu Voitcu, Yau Shu Wong
2005· article· en· Journal of Computational and Applied Mathematics· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
13
citations
affnon étiqueté
How and Why Does Category Learning Cause Categorical Perception?
Fernanda Pérez-Gay Juárez, Christian Thériault, Madeline Gregory, Hisham Sabri, Dan Rivas, Stevan Harnad
2017· article· en· International Journal of Comparative Psychology· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
13
citations
affnon étiqueté
Convergence Results for Neural Networks via Electrodynamics
Rina Panigrahy‎, Ali Rahimi, Sushant Sachdeva, Qiuyi Zhang
2018· article· en· DROPS (Schloss Dagstuhl – Leibniz Center for Informatics)· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
13
citations

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