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Enregistrement W2107966077

Efficient Snap Rounding with Integer Arithmetic.

2007· article· en· W2107966077 sur OpenAlexaff
Binay Bhattacharya, Jeff Sember

Notice bibliographique

RevueCanadian Conference on Computational Geometry · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputational Geometry and Mesh Generation
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRoundingCombinatoricsPartition (number theory)LogarithmIntersection (aeronautics)Integer (computer science)MathematicsTime complexityLine segmentDiscrete mathematicsComputer scienceAlgorithmGeometry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper we present a slightly modified definition of snap rounding, and provide two ecient algorithms that perform this rounding. The first algorithm takes n line segments as input and generates the set of snapped segments in O(|I| + c is(c)logn + |I m|), where |I| is the complexity of the unrounded arrangement I, is(c) is the number of segments that have an intersection or endpoint in pixel column c, and I m is the multi- set of snapped segment fragments. The second algo- rithm generates the rounded arrangement of segments in O(|I| + c is(c)logn + |I |logn), where |I | is the complexity of the rounded arrangement I. Both use simple integer arithmetic to compute the rounded ar- rangement by sweeping a strip of unit width through the arrangement, are robust, and are practical to im- plement. They improve upon existing algorithms, since existing running times either include a logarithmic fac- tor in |I|, (i.e., |I| logn), or depend upon the number of segments interacting within a particular hot pixel (is(h) and ed(h) (7), or |h| (3)), whereas ours are linear in |I| and depend upon the number of segments interacting in an entire hot column (is(c)), which is a much coarser partition of the plane.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,004

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 GPT0,250
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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