MétaCan
Menu
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
Synthesis lectures on games and computational intelligence
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.

20 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20172025
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.
20 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 1 sur 1

Les étiquettes couvrent 0 des 20 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 20 des 20 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
Neural Networks—Introduction
Matthew Guzdial, Sam Snodgrass, Adam Summerville
2025· book-chapter· en· Synthesis lectures on games and computational intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
7
citations
affsans résuménon étiqueté
On the Design of Game-Playing Agents
Eun-Youn Kim, Daniel Ashlock
2017· article· en· Synthesis lectures on games and computational intelligence· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affsans résuménon étiqueté
Generative AI
Matthew Guzdial, Sam Snodgrass, Adam Summerville
2025· book-chapter· en· Synthesis lectures on games and computational intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affsans résuménon étiqueté
Grid-Based DNN PCGML
Matthew Guzdial, Sam Snodgrass, Adam Summerville
2022· book-chapter· en· Synthesis lectures on games and computational intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
An Introduction to ML Through PCG
Matthew Guzdial, Sam Snodgrass, Adam Summerville
2025· book-chapter· en· Synthesis lectures on games and computational intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
Mixed-Initiative PCGML
Matthew Guzdial, Sam Snodgrass, Adam Summerville
2025· book-chapter· en· Synthesis lectures on games and computational intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
Sequence-Based DNN PCGML
Matthew Guzdial, Sam Snodgrass, Adam Summerville
2025· book-chapter· en· Synthesis lectures on games and computational intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
Introduction
Matthew Guzdial, Sam Snodgrass, Adam Summerville
2025· book-chapter· en· Synthesis lectures on games and computational intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
Constraint-Based PCGML Approaches
Matthew Guzdial, Sam Snodgrass, Adam Summerville
2025· book-chapter· en· Synthesis lectures on games and computational intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
PCGML Process Overview
Matthew Guzdial, Sam Snodgrass, Adam Summerville
2025· book-chapter· en· Synthesis lectures on games and computational intelligence· Engineering
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
Reinforcement Learning PCG
Matthew Guzdial, Sam Snodgrass, Adam Summerville
2025· book-chapter· en· Synthesis lectures on games and computational intelligence· Engineering
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
Classical PCG
Matthew Guzdial, Sam Snodgrass, Adam Summerville
2025· book-chapter· en· Synthesis lectures on games and computational intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
Terrain Maps
Daniel Ashlock
2018· book-chapter· en· Synthesis lectures on games and computational intelligence· Environmental Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
Open Problems
Matthew Guzdial, Sam Snodgrass, Adam Summerville
2025· book-chapter· en· Synthesis lectures on games and computational intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
Grid-Based DNN PCGML
Matthew Guzdial, Sam Snodgrass, Adam Summerville
2025· book-chapter· en· Synthesis lectures on games and computational intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
Probabilistic PCGML Approaches
Matthew Guzdial, Sam Snodgrass, Adam Summerville
2025· book-chapter· en· Synthesis lectures on games and computational intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
Probabilistic PCGML Approaches
Matthew Guzdial, Sam Snodgrass, Adam Summerville
2022· book-chapter· en· Synthesis lectures on games and computational intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
Resources and Conclusions
Matthew Guzdial, Sam Snodgrass, Adam Summerville
2025· book-chapter· en· Synthesis lectures on games and computational intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
An Introduction of ML Through PCG
Matthew Guzdial, Sam Snodgrass, Adam Summerville
2022· book-chapter· en· Synthesis lectures on games and computational intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
Contrasting Representations for Maze Generation
Daniel Ashlock
2018· book-chapter· en· Synthesis lectures on games and computational intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations

En coulisses: Sélection · Constats · À propos