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Enregistrement W1980777873 · doi:10.1111/j.1467-8659.2009.01359.x

Energy Aware Color Sets

2009· article· en· W1980777873 sur OpenAlexaff
Johnson Chuang, Daniel Weiskopf, Torsten Möller

Notice bibliographique

RevueComputer Graphics Forum · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueColor Science and Applications
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceLightnessColor spaceRendering (computer graphics)Artificial intelligenceVisualizationCategorical variableEnergy (signal processing)Computer visionColor differenceSet (abstract data type)Color quantizationEnergy consumptionComputer graphics (images)MathematicsColor imageImage processingStatisticsImage (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We present a design technique for colors with the purpose of lowering the energy consumption of the display device. Our approach is based on a screen space variant energy model. The result of our design is a set of distinguishable iso‐lightness colors guided by perceptual principles. We present two variations of our approach. One is based on a set of discrete user‐named (categorical) colors, which are analyzed according to their energy consumption. The second is based on the constrained continuous optimization of color energy in the perceptually uniform CIELAB color space. We quantitatively compare our two approaches with a traditional choice of colors, demonstrating that we typically save approximately 40 percent of the energy. The color sets are applied to examples from the 2D visualization of nominal data and volume rendering of 3D scalar fields.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations52
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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