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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
Metaheuristic Optimization Algorithms Research
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.

762 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.
762 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 1 sur 16

Les étiquettes couvrent 0 des 762 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 762 des 762 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.

affsans résuménon étiqueté
– Ant System
Thomas Stützle, Holger H. Hoos
2000· article· en· Future Generation Computer Systems· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2 698
citations
affnon étiqueté
Opposition-Based Differential Evolution
Shahryar Rahnamayan, Hamid R. Tizhoosh, M.M.A. Salama
2008· article· en· IEEE Transactions on Evolutionary Computation· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1 602
citations
affsans résuménon étiqueté
A survey of very large-scale neighborhood search techniques
Ravindra K. Ahuja, Özlem Ergün, James B. Orlin, Abraham P. Punnen
2002· article· en· Discrete Applied Mathematics· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
639
citations
affsans résuménon étiqueté
Opposition based learning: A literature review
Sedigheh Mahdavi, Shahryar Rahnamayan, Kalyanmoy Deb
2017· review· en· Swarm and Evolutionary Computation· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
465
citations
affnon étiqueté
Quasi-oppositional Differential Evolution
Shahryar Rahnamayan, Hamid R. Tizhoosh, M.M.A. Salama
2007· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
447
citations
affnon étiqueté
Gaussian Bare-Bones Differential Evolution
Hui Wang, Shahryar Rahnamayan, Hui Sun, Mahamed G. H. Omran
2012· article· en· IEEE Transactions on Cybernetics· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
268
citations
affsans résuménon étiqueté
Multi-strategy ensemble artificial bee colony algorithm
Hui Wang, Zhijian Wu, Shahryar Rahnamayan, Hui Sun, Yong Liu, Jeng‐Shyang Pan
2014· article· en· Information Sciences· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
260
citations
fundno affnon étiqueté
Differential Evolution With Two-Level Parameter Adaptation
Wei–Jie Yu, Meie Shen, Wei–Neng Chen, Zhi‐Hui Zhan, Yue‐Jiao Gong, Ying Lin +2 autres
2014· article· en· IEEE Transactions on Cybernetics· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
226
citations
affsans résuménon étiqueté
Exchange strategies for multiple Ant Colony System
Ismail Ellabib, Paul H. Calamai, Otman Basir
2006· article· en· Information Sciences· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
140
citations
affsans résuménon étiqueté
Opposition-Based Differential Evolution
Shahryar Rahnamayan, Hamid R. Tizhoosh, M.M.A. Salama
2008· book-chapter· en· Studies in computational intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
123
citations
affsans résuménon étiqueté
First vs. best improvement: An empirical study
Pierre Hansen, Nenad Mladenović
2005· article· en· Discrete Applied Mathematics· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
115
citations
affsans résuménon étiqueté
Using Genetic Algorithms to Optimize ACS-TSP
Marcin L. Pilat, Tony White
2002· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
96
citations

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