MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1998257503 · doi:10.1145/1073204.1073276

GoLD

2005· article· en· W1998257503 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueACM Transactions on Graphics · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputer Graphics and Visualization Techniques
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesUniversité Laval
Mots-clésComputer scienceRendering (computer graphics)Texture mappingComputer graphics (images)VisualizationSubdivisionArtificial intelligenceComputer visionGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a new technique for fast, view-dependent, real-time visualization of large multiresolution geometric models with color or texture information. This method uses geomorphing to smoothly interpolate between geometric patches composing a hierarchical level-of-detail structure, and to maintain seamless continuity between neighboring patches of the model. It combines the advantages of view-dependent rendering with numerous additional features: the high performance rendering associated with static preoptimized geometry, the capability to display at both low and high resolution with minimal artefacts, and a low CPU usage since all the geomorphing is done on the GPU. Furthermore, the hierarchical subdivision of the model into a tree structure can be accomplished according to any spatial or topological criteria. This property is particularly useful in dealing with models with high resolution textures derived from digital photographs. Results are presented for both highly tesselated models (372 million triangles), and for models which also contain large quantities of texture (200 million triangles + 20 GB of compressed texture). The method also incorporates asynchronous out-of-core model management. Performances obtained on commodity hardware are in the range of 50 million geomorphed triangles/second for a benchmark model such as Stanford's St. Matthew dataset.

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.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,911
Score d'incertitude au seuil0,561

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,263 · 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