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Enregistrement W2036777717 · doi:10.1145/2661229.2661244

Approximate pyramidal shape decomposition

2014· article· en· W2036777717 sur OpenAlexafffund
Ruizhen Hu, Honghua Li, Hao Zhang, Daniel Cohen‐Or

Notice bibliographique

RevueACM Transactions on Graphics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D Shape Modeling and Analysis
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaChina Scholarship CouncilIsrael Science Foundation
Mots-clésSet (abstract data type)Boundary (topology)Base (topology)DecompositionFunction (biology)Surface (topology)Medial axisMathematicsSquare pyramidal molecular geometryAlgorithmGeometryComputer scienceMathematical analysisChemistryCrystallography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A shape is pyramidal if it has a flat base with the remaining boundary forming a height function over the base. Pyramidal shapes are optimal for molding, casting, and layered 3D printing. However, many common objects are not pyramidal. We introduce an algorithm for approximate pyramidal shape decomposition . The general exact pyramidal decomposition problem is NP-hard. We turn this problem into an NP-complete problem which admits a practical solution. Specifically, we link pyramidal decomposition to the Exact Cover Problem (ECP). Given an input shape S , we develop clustering schemes to derive a set of building blocks for approximate pyramidal parts of S . The building blocks are then combined to yield a set of candidate pyramidal parts. Finally, we employ Knuth's Algorithm X over the candidate parts to obtain solutions to ECP as pyramidal shape decompositions. Our solution is equally applicable to 2D or 3D shapes, and to shapes with polygonal or smooth boundaries, with or without holes. We demonstrate our algorithm on numerous shapes and evaluate its performance.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations114
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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