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Enregistrement W22225833 · doi:10.48550/arxiv.1311.4860

Computing Covers of Plane Forests

2013· article· en· W22225833 sur OpenAlexaff
Luis Barba, Prosenjit Bose, Michiel Smid

Notice bibliographique

RevueCanadian Conference on Computational Geometry · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputational Geometry and Mesh Generation
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCover (algebra)Disjoint setsCombinatoricsConvex hullBounding overwatchMathematicsPlane (geometry)Function (biology)Pairwise comparisonSet (abstract data type)Regular polygonDiscrete mathematicsComputer scienceGeometryArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Let $ϕ$ be a function that maps any non-empty subset $A$ of $\mathbb{R}^2$ to a non-empty subset $ϕ(A)$ of $\mathbb{R}^2$. A $ϕ$-cover of a set $T=\{T_1, T_2, \dots, T_m\}$ of pairwise non-crossing trees in the plane is a set of pairwise disjoint connected regions such that each tree $T_i$ is contained in some region of the cover, and each region of the cover is either (1) $ϕ(T_i)$ for some $i$, or (2) $ϕ(A \cup B)$, where $A$ and $B$ are constructed by either (1) or (2), and $A \cap B \neq \emptyset$. We present two properties for the function $ϕ$ that make the $ϕ$-cover well-defined. Examples for such functions $ϕ$ are the convex hull and the axis-aligned bounding box. For both of these functions $ϕ$, we show that the $ϕ$-cover can be computed in $O(n\log^2n)$ time, where $n$ is the total number of vertices of the trees in $T$.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,715
Score d'incertitude au seuil0,844

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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