MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2138483787 · doi:10.1109/iccsa.2008.65

A Discrete Approach to Multiresolution Curves and Surfaces

2008· article· en· W2138483787 sur OpenAlexaff
Luke Olsen, Faramarz Samavati

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Numerical Analysis Techniques
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubdivisionBiorthogonal waveletSubdivision surfaceBiorthogonal systemRepresentation (politics)Multiresolution analysisComputer scienceConstraint (computer-aided design)WaveletSimple (philosophy)AmbisonicsBasis (linear algebra)Surface (topology)AlgorithmTopology (electrical circuits)MathematicsTheoretical computer scienceWavelet transformArtificial intelligenceGeometryDiscrete wavelet transform

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Subdivision surfaces have been widely adopted in modeling in part because they introduce a separation between the surface and the underlying basis functions. Such a separation allows for simple schemes that work on general topology surfaces. Multiresolution representations based on subdivision, however, incongruently return to continuous functional spaces in their construction and analysis. In this paper, we investigate a discrete approach to multiresolution construction for a variety of subdivision schemes, based only on the subdivision rules. Noting that a compact representation can only afford to store a subset of the detail information, our construction enforces a constraint between locally adjacent detail terms. In this way, all detail information is recoverable for reconstruction, and a decomposition approach is implied by the constraint. The construction is demonstrated with case studies in Dyn-Levin-Gregory curves and Catmull-Clark surfaces, each of which our method produces results as good as earlier methods. It is further shown that our construction can be interpreted as biorthogonal wavelet systems.

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)0,002
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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations10
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetAdvanced Numerical Analysis TechniquesTravaux en français237 207