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Enregistrement W2402614570

Open Problems from CCCG 2014.

2015· article· en· W2402614570 sur OpenAlex
Sue Whitesides

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueCanadian Conference on Computational Geometry · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputational Geometry and Mesh Generation
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCombinatoricsVertex (graph theory)Upper and lower boundsConjectureDiscrete geometryMathematicsPartition (number theory)Computer scienceDiscrete mathematicsGraph
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This report provides the problems posed by the participants at the open problem session of the 26 Canadian Conference on Computational Geometry. This well-attended session was held Tuesday, August 12, 2014, as a scheduled session of the conference. Six participants presented a total of seven problems. All presenters kindly agreed to provide written versions of their problems, including references and attributions. The problems appear in the sections below. The references appear at the end. The text is essentially the same, modulo minor editing, as the text provided by the presenters. This material is not refereed. 1 Guarding Orthogonal Terrains presented by: Giovanni Viglietta Partition the plane into finitely many (possibly unbounded) orthogonal polygons, and extrude them in 3D, obtaining a set of “orthogonal skyscrapers” of different heights. Let n be the total number of vertices of the orthogonal polygons. We ask to find the minimum number (as a function of n) of vertex guards for the terrain induced by the skyscrapers. In other words, we seek to select a minimum number of “guards” among the vertices of the skyscrapers such that each point in 3-space lying “above” some skyscraper is visible to some guard, where lines of sight must not intersect a skyscraper’s top face or a side face. The best known lower bound is given by a row of k equal cuboidal skyscrapers, where n = 8k. In this case k + 1 vertex guards are needed, which yields a lower bound of (n/8) + 1 vertex guards. We conjecture n/8 + O(1) guards to be sufficient for all orthogonal terrains on n vertices (observe that an L-shaped skyscraper on 12 vertices needs three guards). To our knowledge, the problem is open even in the case of a single “tower” made of nested orthogonal prisms of increasing height, or a single “well”. For background, see [1]. ∗Professor, Department of Computer Science, U. of Victoria, Canada; email: sue@uvic.ca 1Postdoctoral Fellow, U. of Ottawa and School of Computer Science, Carleton U., Canada; email: viglietta@gmail.com 2 Flows on Terrains presented by: Jack Snoeyink What local actions can make a general difference for flow of water, nutrients, and pollutants in a terrain? This is more of an open application area for computational geometry techniques than an open problem. Consider a real-world terrain with patches having different soil types (e.g., different absorbency properties) together with a network of streams, house gutters, parking lot drains, and underground sewers. There are rain gauges reporting rainfall in cm/hr at some points and flow meters reporting liters/min profiles on some waterways. (These are increasingly common in the “internet of things.”) If we model a rainfall, do we see the measured flows? If not, can we suggest where our information about the flow network is incomplete or inaccurate? If we don’t like, say, the surge of flow in the sewers from a rainfall, can we suggest where rain gardens could most effectively delay the flow? At what scale should these questions be asked based on the sensors we have? There are many simulations that are used [2, 3], but the ideas of computational geometry (like continuous Dijkstra for paths in weighted regions [4], or partitioning terrain into catchments and capturing flow in equilibrium [5]) can be used to preprocess the terrain for more efficient exploration of modifications that would produce the observed or desired flow profiles. 2Professor, Dept. of Computer Science, U. North Carolina; email: snoeyink@cs.unc.edu 27 Canadian Conference on Computational Geometry, 2015

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 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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,914
Score d'incertitude au seuil1,000

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,002

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,193 · 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