A nearest neighbor method for efficient ICP
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A novel solution is presented to the Nearest Neighbor Problem that is specifically tailored for determining correspondences within the Iterative Closest Point Algorithm. The reference point set P is preprocessed by calculating for each point p/spl I.oarr//sub i//spl isin/P that neighborhood of points which lie within a certain distance /spl epsiv/ of p/spl I.oarr//sub i/. The points within each /spl epsiv/-neighborhood are sorted by increasing distance to their respective p/spl I.oarr//sub i/. At runtime, the correspondences are tracked across iterations, and the previous correspondence is used as an estimate of the current correspondence. If the estimate satifies a constraint, called the Spherical Constraint, then the nearest neighbor falls within the /spl epsiv/-neighborhood of the estimate. A novel theorem, the Ordering Theorem, is presented which allows the Triangle Inequality to efficiently prune points from the sorted /spl epsiv/-neighborhood from further consideration. The method has been implemented and is demonstrated to be more efficient than both the k-d tree and Elias methods. After /spl sim/40 iterations, fewer than 2 distance calculations were required on average per correspondence, which is close to the theoretical minimum of 1. Furthermore, after 20 iterations the time expense per iteration was demonstrated to be negligibly more than simply looping through the points.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle