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Enregistrement W1996113760 · doi:10.1190/1.1817388

The key practical aspects of 3D tomography: Data picking and model representation

2002· article· en· W1996113760 sur OpenAlexaboutno aff
John Etgen, Frédéric Billette, Rusty Sandschaper, W. Rietveld

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMedical Image Segmentation Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKey (lock)Computer scienceRepresentation (politics)TomographyData modelingSolid modelingArtificial intelligenceComputer visionSoftware engineeringComputer securityRadiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PreviousNext No AccessSEG Technical Program Expanded Abstracts 2002The key practical aspects of 3D tomography: Data picking and model representationAuthors: John T. EtgenFrédéric J. BilletteRusty SandschaperWalter E. RietveldJohn T. Etgenbp Upstream Technology, Frédéric J. Billettebp Upstream Technology, Rusty Sandschaperbp Upstream Technology, and Walter E. Rietveldbp Upstream Technologyhttps://doi.org/10.1190/1.1817388 SectionsAboutPDF/ePub ToolsAdd to favoritesDownload CitationsTrack CitationsPermissions ShareFacebookTwitterLinked InRedditEmail Permalink: https://doi.org/10.1190/1.1817388FiguresReferencesRelatedDetailsCited byReliable picking of residual moveouts for reflection tomographyHu Jin, Imtiaz Ahmed, Rodney Johnston, and Chris Asimakopoulos17 August 2017Improving Subsalt Images using Tilted-Orthorhombic RTM in Green Canyon, Gulf of MexicoMonica Thomas, Sabaresan Mothi, and Patrick McGill25 October 2012Improving resolution of top salt complexities for subsalt imagingElena Shoshitaishvili, Scott Michell, John Etgen, Dean Chergotis, and Erik Olson6 October 2006Wide azimuth tomography ‐ is it necessary?Susan LaDart, Jin Lee, Elena Shoshitaishvili, John Etgen, and Scott Michell6 October 2006Residual moveout estimation and application to AVO, stack enhancement, and tomographyFrancis Sherrill, Arturo Ramirez, Dave Nichols, and Kevin Bishop7 December 2005Advanced subsalt imaging and 3D surface multiple attenuation in Atlantis: A case studyKen H. Matson, Scott Michell, Raymond Abma, Elena Shoshitaishvili, Mark C. Williams, Imtiaz Ahmed, John D. Oldroyd, and Ramsey R. Fisher3 January 2005Taking advantage of dual‐azimuth analysis for model building and imaging over Mad DogScott Michell, Frédéric J. Billette, John Sharp, and Josh Turner3 January 2005 SEG Technical Program Expanded Abstracts 2002ISSN (print):1052-3812 ISSN (online):1949-4645Copyright: 2002 Pages: 2478 publication data© 2002 Copyright © 2002 Society of Exploration GeophysicistsPublisher:Society of Exploration Geophysicists HistoryPublished Online: 03 Jan 2005 CITATION INFORMATION John T. Etgen, Frédéric J. Billette, Rusty Sandschaper, and Walter E. Rietveld, (2002), "The key practical aspects of 3D tomography: Data picking and model representation," SEG Technical Program Expanded Abstracts : 826-829. https://doi.org/10.1190/1.1817388 Plain-Language Summary PDF DownloadLoading ...

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Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,975
Score d'incertitude au seuil0,130

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,255 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations13
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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