Notice bibliographique
Résumé
Digital Terrain Model (Digital Terrain Model acronym DTM) is arbitrary use of a large number of coordinates in three-dimensional x, y, z coordinates of the point on the ground for a form of Statistics said that the terrain surface morphology is the number of attribute information is a space location characteristics and attributes of the terrain described the figures, initially for the automatic design of highway proposed. With the world of computer technology and the rapid development of 3-D visualization technology into the traditional static two-dimensional map of the three-dimensional terrain modeling makes a Geographic Information System (GIS) and digital mapping, a new field of study. DTM is the basis of geographic information system data, mainly used to describe the ground state of ups and downs, the terrain can be used to extract various parameters such as slope, aspect, roughness, and Visibility analysis, watershed generation applications such as structural analysis. Therefore, the DTM in land use analysis, and rational planning, forecasting flood danger, as well as military navigation and missile guidance systems, and combat electronic sand table, and other fields are widely used. Digital Terrain Elevation Model mainly contains the attributes of surface morphology, as well as other attributes, such as slope, aspect and so on. Terrain Elevation attribute is the basis of the model attributes, other elements of the terrain elevation attributes can be directly or indirectly receive, digital elevation model (Digital Elevation Model, acronym DEM) acts as a digital terrain on the main study. DEM is that the number of regional terrain, elevation Z coordinates on the plane X, Y, the two variables of continuous function of a limited discrete said, a series of ground from the X, Y location and elevation linked by some Organization structure with the actual terrain features that the spatial distribution model, it is a spatial information system an important component part.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,006 |
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 ».