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Enregistrement W1852274619 · doi:10.3968/j.ans.1715787020120502.1850

Visualization and Feature Extraction of the Surface Morphology of the Abdomen of Red Swamp Crayfish

2012· article· en· W1852274619 sur OpenAlexvenueno aff
Cheng Yang, Yinwu Li, Jingchun Wang, Kui Huang, Meng Zhou

Notice bibliographique

RevueAdvances in natural science/Advances in natural sciences · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiomimetic flight and propulsion mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSwampCrayfishProcambarus clarkiiArtificial intelligenceDigital cameraRowFeature (linguistics)Computer scienceComputer visionComputer graphics (images)BiologyEcologyDatabase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper demonstrates a method for visual reconstruction and feature analysis of the surface morphology of red swamp crayfish in CATIA (Computer Aided Three Dimensional Interactive Application) and Microsoft Excel. Red swamp crayfish, Procambarus clarkii, with efficient burrowing activities and coupling propel pattern of abdomen with tail, was selected to study the feasible methods in the visual reconstruction and feature analysis of the surface morphology of living things. The digital measurements of surface of the red swamp crayfish were carried out using a three-dimensional laser scanner. Point clouds, the scanning digital data of the surface of the red swamp crayfish, were processed by deleting unwanted data, reconstructing surface in CATIA. There was a perfectly shape character similarity between the digital picture of the abdomen with corresponding point clouds shown in CATIA, and transverse curves which shown the surface morphology of abdomen in the cross section along the red swamp crayfish were obtained and saved as files of ASCII format in CATIA. Feature analysis of the abdomen of red swamp crayfish were carried out after files of single transverse curve were imported into Microsoft Excel, results shown that, the first row in file of single transverse curve was the number of rows after it, and those other rows stored coordinate values of measured points of the abdomen in the preset three-dimensional coordinate system, shapes of the abdomen in different cross sections were similar, and quadratic polynomial regression equation was able to effectively express surface morphology of the abdomen of red swamp crayfish. Methods and results presented in this paper prove to be potentially useful for analyzing the feature of biological prototype, optimizing the mathematical model and affording deformable physical model to bionic engineering, those works would have great implications to the research of biological coupling theory and technological creation in bionic engineering. Key words: Visual reconstruction; Feature analysis; Surface morphology; Red swamp crayfish

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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