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Enregistrement W2058886256 · doi:10.1145/1342250.1342253

ViewCube

2008· article· en· W2058886256 sur OpenAlexaff
Azam Khan, Igor Mordatch, George Fitzmaurice, Justin Matejka, Gordon Kurtenbach

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInteractive and Immersive Displays
Établissements canadiensAutodesk (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceOrientation (vector space)Enhanced Data Rates for GSM EvolutionProcess (computing)Window (computing)Face (sociological concept)Controller (irrigation)Computer visionComputer graphics (images)Human–computer interactionArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Literally hundreds of thousands of users of 2D computer-aided design (CAD) tools are in the difficult process of transitioning to 3D CAD tools. A common problem for these users is disorientation in the abstract virtual 3D environments that occur while developing new 3D scenes. To help address this problem, we present a novel in-scene 3D widget called the ViewCube as a 3D orientation indicator and controller. The ViewCube is a cube-shaped widget placed in a corner of the window. When acting as an orientation indicator, the ViewCube turns to reflect the current view direction as the user re-orients the scene using other tools. When used as an orientation controller, the ViewCube can be dragged, or the faces, edges, or corners can be clicked on, to easily orient the scene to the corresponding view. We conducted a formal experiment to measure the performance of the ViewCube comparing: (1) ArcBall-style dragging using the ViewCube for manual view switching, (2) clicking on face/edge/corner elements of the ViewCube for automated view switching and (3) clicking on a dedicated row of buttons for automated view switching. The results indicate that users prefer and are almost twice as fast at using the ViewCube with dragging compared to clicking techniques, independent of a number of ViewCube representations that we examined.

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 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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,971
Score d'incertitude au seuil1,000

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,213 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations37
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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