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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
Proceedings. 2005 IEEE International Joint Conference on Neural Networks, 2005.
Sujet
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.

40 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20062006
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.
40 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 1 sur 1

Les étiquettes couvrent 0 des 40 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 40 des 40 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

afffundnon étiqueté
Pattern classification by assembling small neural networks
Liang Chen
2006· article· en· Proceedings. 2005 IEEE International Joint Conference on Neural Networks, 2005.· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+scholarly_communicationconsensus · aucune
20
citations
affnon étiqueté
Factors of overtraining with fuzzy ARTMAP neural networks
Philippe Henniges, Éric Granger, Robert Sabourin
2006· article· en· Proceedings. 2005 IEEE International Joint Conference on Neural Networks, 2005.· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
20
citations
afffundaboutnon étiqueté
Wavelet networks: an alternative to classical neural networks
Kamban Parasuraman, Amin Elshorbagy
2006· article· en· Proceedings. 2005 IEEE International Joint Conference on Neural Networks, 2005.· Environmental Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+insufficient_payloadconsensus · aucune
18
citations
affnon étiqueté
Algorithms of fast SVM evaluation based on subspace projection
Jianxiong Dong, Ching Y. Suen, Adam Krzyżak
2006· article· en· Proceedings. 2005 IEEE International Joint Conference on Neural Networks, 2005.· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
12
citations
affnon étiqueté
Comparing "pattern discovery" and back-propagation classifiers
Andrew Hamilton-Wright, Daniel W. Stashuk
2006· article· en· Proceedings. 2005 IEEE International Joint Conference on Neural Networks, 2005.· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+scholarly_communicationconsensus · aucune
7
citations
affnon étiqueté
Application of neural networks to 3g power amplifier modeling
Taijun Liu, Slim Boumaiza, Fadhel M. Ghannouchi
2006· article· en· Proceedings. 2005 IEEE International Joint Conference on Neural Networks, 2005.· Engineering
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
4
citations
affnon étiqueté
Training the SOFM efficiently: an example from intrusion detection
Leigh Wetmore, A. Nur Zincir‐Heywood, Malcolm I. Heywood
2006· article· en· Proceedings. 2005 IEEE International Joint Conference on Neural Networks, 2005.· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+scholarly_communicationconsensus · aucune
2
citations

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