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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
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Type
Domaine
Revue
Sujet
Face and Expression Recognition
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.

895 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.
895 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 1 sur 18

Les étiquettes couvrent 0 des 895 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 895 des 895 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
Representation Learning: A Review and New Perspectives
Yoshua Bengio, Aaron Courville, P. M. Durai Raj Vincent
2013· review· en· IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
13 002
citations
affnon étiqueté
Neighbourhood Components Analysis
Jacob Goldberger, Geoffrey E. Hinton, Sam T. Roweis, Ruslan Salakhutdinov
2004· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1 729
citations
affnon étiqueté
Maximum-Margin Matrix Factorization
Nathan Srebro, Jason D. M. Rennie, Tommi Jaakkola
2004· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
960
citations
affnon étiqueté
Face recognition using LDA-based algorithms
Juwei Lu, Konstantinos N. Plataniotis, A.N. Venetsanopoulos
2003· article· en· IEEE Transactions on Neural Networks· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
799
citations
affnon étiqueté
Metric Learning by Collapsing Classes
Amir Globerson, Sam T. Roweis
2005· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
665
citations
affnon étiqueté
Maximum Margin Clustering
Linli Xu, James Neufeld, Bryce Larson, Dale Schuurmans
2004· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
457
citations
affsans résuménon étiqueté
Face Recognition Using the Discrete Cosine Transform
Ziad M. Hafed, Martin D. Levine
2001· article· en· International Journal of Computer Vision· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
429
citations
affnon étiqueté
Learning Eigenfunctions Links Spectral Embedding and Kernel PCA
Yoshua Bengio, Olivier Delalleau, Nicolas Le Roux, Jean-François Paiement, Pascal Vincent, Marie Claude Ouimet
2004· article· en· Neural Computation· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
345
citations
affnon étiqueté
Optimizing the Kernel in the Empirical Feature Space
Honglin Xiong, M. N. S. Swamy, M. Omair Ahmad
2005· article· en· IEEE Transactions on Neural Networks· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
318
citations
affnon étiqueté
Probabilistic Models for Inference about Identity
Peng Li, Yun Fu, U. Mohammed, James H. Elder, Simon J. D. Prince
2011· article· en· IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
221
citations
affnon étiqueté
Support Vector Machines
Nick Guenther, Matthias Schonlau
2016· article· en· The Stata Journal Promoting communications on statistics and Stata· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
218
citations
affsans résuménon étiqueté
Two-dimensional FLD for face recognition
Huilin Xiong, M.N.S. Swamy, M. Omair Ahmad
2005· article· en· Pattern Recognition· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
201
citations
affnon étiqueté
Color Local Texture Features for Color Face Recognition
Jae Young Choi, Yong Man Ro, Konstantinos N. Plataniotis
2011· article· en· IEEE Transactions on Image Processing· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
154
citations
affnon étiqueté
Iterative Closest Normal Point for 3D Face Recognition
Hoda Mohammadzade, Dimitrios Hatzinakos
2013· article· en· IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
129
citations
affnon étiqueté
Color Face Recognition for Degraded Face Images
Jae Young Choi, Yong Man Ro, Konstantinos N. Plataniotis
2009· article· en· IEEE Transactions on Systems Man and Cybernetics Part B (Cybernetics)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
111
citations
affsans résuménon étiqueté
Multi-view subspace clustering via partition fusion
Juncheng Lv, Zhao Kang, Boyu Wang, Luping Ji, Zenglin Xu
2021· article· en· Information Sciences· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
110
citations
affsans résuménon étiqueté
Deep Spectral Clustering Learning.
Marc T. Law, Raquel Urtasun, Richard S. Zemel
2017· article· en· International Conference on Machine Learning· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
107
citations
affsans résuménon étiqueté
Information Gain, Correlation and Support Vector Machines
Danny Roobaert, Grigoris Karakoulas, Nitesh V. Chawla
2008· book-chapter· en· Studies in fuzziness and soft computing· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
100
citations
affnon étiqueté
Manifold Parzen Windows
Pascal Vincent, Yoshua Bengio
2002· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
100
citations

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