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Enregistrement W2117932496 · doi:10.1109/tvcg.2010.116

Sort-First Parallel Volume Rendering

2010· article· en· W2117932496 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputer Graphics and Visualization Techniques
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesSimon Fraser UniversityDeutsche ForschungsgemeinschaftU.S. National Library of MedicineNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Arizona
Mots-clésComputer scienceRendering (computer graphics)sortVolume renderingParallel renderingAlternate frame renderingScalabilitySlicingTiled renderingParallel computingComputationComputer graphics (images)Texture memorySoftware renderingAlgorithmComputer graphics3D computer graphicsDatabase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sort-first distributions have been studied and used far less than sort-last distributions for parallel volume rendering, especially when the data are too large to be replicated fully. We demonstrate that sort-first distributions are not only a viable method of performing data-scalable parallel volume rendering, but more importantly they allow for a range of rendering algorithms and techniques that are not efficient with sort-last distributions. Several of these algorithms are discussed and two of them are implemented in a parallel environment: a new improved variant of early ray termination to speed up rendering when volumetric occlusion occurs and a volumetric shadowing technique that produces more realistic and informative images based on half angle slicing. Improved methods of distributing the computation of the load balancing and loading portions of a subdivided data set are also presented. Our detailed test results for a typical GPU cluster with distributed memory show that our sort-first rendering algorithm outperforms sort-last rendering in many scenarios.

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 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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,987
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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,253 · 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