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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.

Exporter en CSVExporter en JSONRequête API

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
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Revue
Sujet
Music and Audio Processing
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.

1 031 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.
1 031 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 1 sur 21

Les étiquettes couvrent 2 des 1 031 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 1 031 des 1 031 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
Multimodal fusion for multimedia analysis: a survey
Pradeep K. Atrey, M. Anwar Hossain, Abdulmotaleb El Saddik, Mohan Kankanhalli
2010· article· en· Multimedia Systems· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1 226
citations
affnon étiqueté
How to Construct Deep Recurrent Neural Networks
Razvan Pascanu, Çağlar Gülçehre, Kyunghyun Cho, Yoshua Bengio
2014· article· en· International Conference on Learning Representations· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
582
citations
afffundsans résuménon étiqueté
Trends in audio signal feature extraction methods
Garima Sharma, Kartikeyan Umapathy, Sridhar Krishnan
2019· article· en· Applied Acoustics· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
467
citations
affnon étiqueté
Audio Chord Recognition With Recurrent Neural Networks.
Nicolas Boulanger-Lewandowski, Yoshua Bengio, Pascal Vincent
2013· article· en· Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
145
citations
afffundnon étiqueté
Exploratory font selection using crowdsourced attributes
Peter O’Donovan, Jānis Lībeks, Aseem Agarwala, Aaron Hertzmann
2014· article· en· ACM Transactions on Graphics· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
144
citations
affsans résuménon étiqueté
Musical Timbre Perception
Stephen McAdams
2012· book-chapter· en· Elsevier eBooks· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
101
citations
affnon étiqueté
High-dimensional sequence transduction
Nicolas Boulanger-Lewandowski, Yoshua Bengio, Pascal Vincent
2013· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
96
citations
affnon étiqueté
Cross-cultural convergence of musical features
Sandra E. Trehub
2015· letter· en· Proceedings of the National Academy of Sciences· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
87
citations
affvenuenon étiqueté
Neural Network Music Genre Classification
Nikki Pelchat, Craig Gelowitz
2020· article· en· Canadian Journal of Electrical and Computer Engineering· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
84
citations
affnon étiqueté
Sets, rules and natural classes: [ ] vs. { }
Alan Bale, Charles Reiss, David Ta-Chun Shen
2019· article· en· Loquens· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
83
citations
affnon étiqueté
Counterpoint By Convolution.
Cheng-Zhi Anna Huang, Tim Cooijmans, Adam P. Roberts, Aaron Courville, Douglas Eck
2017· article· en· arXiv (Cornell University)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
80
citations
affnon étiqueté
Steerable, Progressive Multidimensional Scaling
Matt Williams, Tamara Munzner
2005· article· en· IEEE Symposium on Information Visualization· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
71
citations
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