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Enregistrement W2164277546 · doi:10.24908/pceea.v0i0.3774

RVS4W: A VISUALIZATION TOOL FOR ROBOT DESIGN

2011· article· en· W2164277546 sur OpenAlexafffundvenueabout
Waseem A. Khan, Jorge Angeles

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRobot Manipulation and Learning
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésVisualizationUploadRobotWindow (computing)Computer scienceHuman–computer interactionRoboticsGraphicsArtificial intelligenceComputer graphics (images)World Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Robot Visualization System for Windows (RVS4W) is a cross-platform version of its predecessor, the Robot Visualization System (RVS). Both RVS and RVS4W were developed at McGill University’s Centre for Intelligent Machines. Although RVS4W is equally useful for design as well as for manufacturing purposes, it is also intended as an educational tool. It combines superb 3-D graphics with a user-friendly window-driven environment. RVS4W can provide quantitative information such as the characteristic length, the maximum reach, the optimum posture and the robot conditioning of a given robot. RVS4W is freeware, open-source and platform-independent. The package is a small-sized stand-alone application which makes it very easy to distribute and install, with no stringent hardware requirements. An elaborate User’s Manual of RVS4W is also available for free downloading. The above-mentioned features make RVS4W a valuable pedagogical tool in robotics.

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 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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,740
Score d'incertitude au seuil0,610

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,189 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations3
Publié2011
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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