MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2148833817 · doi:10.1145/1073368.1073414

Helping hand

2005· article· en· W2148833817 sur OpenAlexaff
Winnie Tsang, Karan Singh, Eugene Fiume

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHuman Motion and Animation
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceInverse kinematicsMotion (physics)KinematicsSet (abstract data type)Inverse dynamicsVisualizationPosition (finance)Artificial intelligenceComputer visionRobot

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a realistic skeletal musculo-tendon model of the human hand and forearm. The model permits direct forward dynamics simulation, which accurately predicts hand and finger position given a set of muscle activations. We also present a solution to the inverse problem of determining an optimal set of muscle activations to achieve a given pose or motion; muscle fatigue, injury or atrophy can also be specified, yielding different control solutions that favour healthy muscle. As there can be many (or no) solutions to this inverse problem, we demonstrate how the space of possible solutions can be filtered to an optimal representative. Of particular note is the ability of our model to take a wide array of joint interdependence into account for both forward and inverse problems. Given kinematic postures, the model can be used to validate, predict or fill in missing motion and improve coarsely specified motion with anatomic fidelity. Lastly, we address the visualization and understanding of the dynamically changing and spatially compact musculature using various interaction techniques.

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,163
Score d'incertitude au seuil0,545

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1630,054

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,192 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations88
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetHuman Motion and AnimationTravaux en français237 207