Generalized moment function and conformal transform
Notice bibliographique
Résumé
We propose a new class of generalized moment functions (GMFs) that scan the object with different probing functions. Using the GMF, it is possible to extract a unique geometric point within the object, called the generalized centroid (G-centroid). We can obtain a set of discrete G-centroids from the same object by using different GMFs. The GMFs, which are similar to traditional moment functions, can also be used to describe the global shape of the object, including symmetry and fullness. However, the GMFs, along with the G-centroids, can further serve to construct a feature vector of the object, which is critical to the process of image registration and pattern recognition. Conformal transforms (C-transforms) are another tool used to probe the object by rearranging the latter's mass distribution, without distorting its shape. Using the C-transformed object, it is possible to detect a new mass centroid and G-centroid. More distinguishing feature points can be extracted from the same object by changing the combination of different GMFs and C-transforms. As GMF and centroid detection can be performed by convolution, the centroid and G-centroid can be detected optically in real time. It is also possible to optically implement some of the C-transforms. We present the results of GMF and C-transform applications, including image registration and pattern recognition.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».