Enlarging a Smartphone with AR to Create a Handheld VESAD (Virtually Extended Screen-Aligned Display)
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
We investigate using augmented reality to extend the screen of a smartphone beyond its physical limits with a virtual surface that is co-planar with the phone and that follows as the phone is moved. We call this extension a VESAD, or Virtually Extended Screen-Aligned Display. We illustrate and describe several ways that a VESAD could be used to complement the physical screen of a phone, and describe two novel interaction techniques: one where the user performs a quick rotation of the phone to switch the information shown in the VESAD, and another called "slide-and-hang" whereby the user can detach a VESAD and leave it hanging in mid-air, using the phone to establish the initial position and orientation of the virtual window. We also report an experiment that compared three interfaces used for an abstract classification task: the first using only a smartphone, the second using the phone for input but with a VESAD for output, and the third where the user performed input in mid-air on the VESAD (as detected by a Leap Motion). The second user interface was found to be superior in time and selection count (a metric of mistakes committed by users) and was also subjectively preferred over the other two interfaces. This demonstrates the added value of a VESAD for output over a phone's physical screen, and also demonstrates that input on the phone's screen was better than input in mid-air in our experiment.
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle