Hierarchical RLE level set
Notice bibliographique
Résumé
This article introduces the Hierarchical Run-Length Encoded (H-RLE) Level Set data structure. This novel data structure combines the best features of the DT-Grid (of Nielsen and Museth [2004]) and the RLE Sparse Level Set (of Houston et al. [2004]) to provide both optimal efficiency and extreme versatility. In brief, the H-RLE level set employs an RLE in a dimensionally recursive fashion. The RLE scheme allows the compact storage of sequential nonnarrowband regions while the dimensionally recursive encoding along each axis efficiently compacts nonnarrowband planes and volumes. Consequently, this new structure can store and process level sets with effective voxel resolutions exceeding 5000 × 3000 × 3000 (45 billion voxels) on commodity PCs with only 1 GB of memory. This article, besides introducing the H-RLE level set data structure and its efficient core algorithms, also describes numerous applications that have benefited from our use of this structure: our unified implicit object representation, efficient and robust mesh to level set conversion, rapid ray tracing, level set metamorphosis, collision detection, and fully sparse fluid simulation (including RLE vector and matrix representations.) Our comparisons of the popular octree level set and Peng level set structures to the H-RLE level set indicate that the latter is superior in both narrowband sequential access speed and overall memory usage.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,007 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».