Notice bibliographique
Résumé
In this work, we focus on two kinds of problems involving the proximity of geometric objects.The first part revolves around intersection detection problems.In this setting, we are given two (or more) geometric objects, and we are allowed to preprocess them separately.Then, the objects are translated and rotated within a geometric space, and we need to e ciently test if they intersect in these new positions.We develop representations of convex polytopes in any (constant) dimension that allow us to perform this intersection test in logarithmic time.In the second part of this work, we turn our attention to facility location problems.In this setting, we are given a set of sites in a geometric space and we want to place a facility at a specific place in such a way that the distance between the facility and its farthest site is minimized.We study first the constrained version of the problem, in which the facility can only be placed within a given geometric domain.We then study the facility location problem under the geodesic metric.In this setting, we consider a di↵erent way to measure distances: Given a simple polygon, we say that the distance between two points is the length of the shortest path that connects them while staying within the given polygon.In both cases, we present algorithms to find the optimal location of the facility.In the process of solving facility location problems, we rely heavily on geometric structures called Voronoi diagrams.These structures summarize the proximity information of a set of "simple" geometric objects in the plane and encode it as a decomposition of the plane into interior disjoint regions whose boundaries define a plane graph.We study the problem of constructing Voronoi diagrams incrementally by analyzing the number of edge insertions and deletions needed to maintain its combinatorial structure as new sites are added.vi
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 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 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| 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 ».