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Enregistrement W2107749697 · doi:10.1142/s0218195911003627

RECONSTRUCTING CONVEX POLYGONS AND CONVEX POLYHEDRA FROM EDGE AND FACE COUNTS IN ORTHOGONAL PROJECTIONS

2011· article· en· W2107749697 sur OpenAlexaff
Thérèse Biedl, Masud Hasan, Alejandro López-Ortíz

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Computational Geometry & Applications · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDigital Image Processing Techniques
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolyhedronMathematicsRegular polygonCombinatoricsPolygon (computer graphics)Rectilinear polygonConvex polygonStar-shaped polygonFace (sociological concept)Enhanced Data Rates for GSM EvolutionConvex polytopePolygon coveringConvex setGeometryConvex optimizationComputer scienceSimple polygonArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We study the problem of reconstructing convex polygons and convex polyhedra given the number of visible edges and visible faces in some orthogonal projections. In 2D, we find necessary and sufficient conditions for the existence of a feasible polygon of size N and give an algorithm to construct one, if it exists. When N is not known, we give an algorithm to find the maximum and minimum sizes of a feasible polygon. In 3D, when the directions are covered by a single plane we show that a feasible polyhedron can be constructed from a feasible polygon. We also give an algorithm to construct a feasible polyhedron when the directions are covered by two planes. Finally, we show that the problem becomes NP-hard when the directions are covered by three or more planes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 GPT0,282
Écart entre enseignants0,258 · 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'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

Citations1
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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