Closest-point problems simplified on the RAM
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.
Notice bibliographique
Résumé
Basic proximity problems for low-dimensional point sets, such as closest pair (CP) and approximate nearest neighbor (ANN), have been studied extensively in the computational geometry literature, with well over a hundred papers published (we merely cite the survey by Smid [10] and omit most references). Generally, optimal algorithms designed for worst-case input require hierarchical spatial structures with sophisticated balancing conditions (we mention, for example, the BBD trees of Arya et al., balanced quadtrees, and Callahan and Kosaraju's fair-split trees); dynamization of these structures is even more involved (relying on Sleator and Tarjan's dynamic trees or Frederickson's topology trees). In this note, we point out that much simpler algorithms with the same performance are possible using standard, though nonalgebraic, RAM operations. This is interesting, considering that nonalgebraic operations have been used before in the literature (e.g., in the original version of the BBD tree [2], as well as in various randomized CP methods). The CP algorithm can be stated completely in one paragraph. Assume coordinates are positive integers bounded by U = 2 w. Given a point p in a constant dimension d where the i-th coordinate p i is the number p iw p i0 in binary, dene its shue (p) to be the number p 1w pdw p 10 p d0 in binary, and dene shifts i (p) = (p 1 + bi2
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 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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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 découle