Virtual environments for critical intervention support: modeling, design and implementation issues
Notice bibliographique
Résumé
Computer vision, with its ability to efficiently generate geometric or photometric models of things, has become a key resource in the process of virtualizing actual scenes or artefacts. Because of the key role of vision as a sensory modality, we often associate Virtual Reality with visualization, an association which has progressively been enriched by additional modalities such as hap tics or touch, as well as by the inclusion of (usually) simple behaviors necessary to provide a certain sense of presence. In this presentation, we discuss a class of Virtual Environments which target support for critical interventions - applicative areas where operational mistakes may have severe human / economic consequences and must be avoided. The level of strategic and tactical support - ranging from scenario optimization to direct supervisory control which is required in such cases implies much more than an a believable sensory experience, but rather an infrastructure where detailed, accurate (within specified bounds), coherent and robust physical representations and behaviors are maintained. While interactive visualization remains a key component of such a system, it needs to shifted away from its core and be integrated as a satellite to a simulation engine capable of high performance computation consistent with hard real-time requirements. This is especially true during the intervention phase, in an Augmented Reality mode, when actual tools operate upon actual objects. This raises a number of design and implementation challenges which we will consider in the context of industrial and medical applications which are currently being pursued in our Laboratory.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».