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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
The Visual Computer
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.

118 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20012025
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.
118 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 1 sur 3

Les étiquettes couvrent 0 des 118 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 118 des 118 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
Low-resolution face recognition: a review
Zhifei Wang, Zhenjiang Miao, Q. M. Jonathan Wu, Yanli Wan, Zhen Tang
2013· review· en· The Visual Computer· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
125
citations
fundno affsans résuménon étiqueté
A vibrotactile approach to tactile rendering
Dennis Allerkamp, Guido Böttcher, Franz-Erich Wolter, Alan C. Brady, Jianguo Qu, Ian R. Summers
2006· article· en· The Visual Computer· Neuroscience
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
59
citations
fundno affsans résuménon étiqueté
3D model retrieval based on color + geometry signatures
Yong‐Jin Liu, Yi-Fu Zheng, Lu Lv, Yuming Xuan, Xiaolan Fu
2011· article· en· The Visual Computer· Engineering
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
34
citations
afffundsans résuménon étiqueté
Situation awareness of cancelable biometric system
Padma Polash Paul, Marina L. Gavrilova, Stanislav Klimenko
2013· article· en· The Visual Computer· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
34
citations
afffundsans résuménon étiqueté
Modeling with blocks
Luc Leblanc, Jocelyn Houle, Pierre Poulin
2011· article· en· The Visual Computer· Engineering
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
28
citations
affsans résuménon étiqueté
Feature-rich distance-based terrain synthesis
Brennan J Rusnell, David Mould, Mark Eramian
2009· article· en· The Visual Computer· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
27
citations
fundno affsans résuménon étiqueté
Example-guided anthropometric human body modeling
Yuzhe Zhang, Jianmin Zheng, Nadia Magnenat‐Thalmann
2014· article· en· The Visual Computer· Engineering
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
23
citations
afffundsans résuménon étiqueté
Modelling distracted agents in crowd simulations
Melissa Kremer, Brandon Haworth, Mubbasir Kapadia, Petros Faloutsos
2020· article· en· The Visual Computer· Engineering
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
18
citations
affsans résuménon étiqueté
Efficient product sampling using hierarchical thresholding
Fabrice Rousselle, Petrik Clarberg, Luc Leblanc, Victor Ostromoukhov, Pierre Poulin
2008· article· en· The Visual Computer· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
17
citations
affsans résuménon étiqueté
Depth-aware image vectorization and editing
Shufang Lu, Wei Jiang, Xuefeng Ding, Craig S. Kaplan, Xiaogang Jin, Fei Gao +1 autres
2019· article· en· The Visual Computer· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
17
citations
affsans résuménon étiqueté
Object tracking based on Huber loss function
Yong Wang, Shiqiang Hu, Shandong Wu
2018· article· en· The Visual Computer· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
15
citations
affsans résuménon étiqueté
Procedural and interactive icicle modeling
Jonathan Gagnon, Eric Paquette
2011· article· en· The Visual Computer· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
13
citations
affsans résuménon étiqueté
Punctuated simplification of man-made objects
Justin Jang, Peter Wonka, William Ribarsky, Chris Shaw
2005· article· en· The Visual Computer· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
12
citations

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