4th Symposium on Applied Perception in Graphics and Visualization
Notice bibliographique
Résumé
This book contains the proceedings of the Fourth Symposium on Applied Perception in Graphics and Visualization, which was held in Tübingen, Germany on July 25-27, 2007. APGV is an annual event, sponsored by ACM SIGGRAPH, which brings together researchers from the fields of perception, graphics and visualization. The general goals are to use insights from perception to advance the design of methods for visual, auditory and haptic representation, and to use computer graphics to enable perceptual research that would otherwise not be possible. We received 39 full paper submissions for this year's AGPV. Each submission was reviewed by at least three members of the Program Committee, and we decided to accept 17 of these as full papers, to be presented as Oral presentations at the conference (14 as long papers, and 3 as short papers). The Proceedings also include 15 one-page abstracts describing Poster presentations. The posters include summaries of paper submissions that were not accepted for Oral presentation, as well as separate poster submissions. The Oral Papers cover a wide range of topics. We have classified the papers into four categories, corresponding to the sessions: Faces and Animation, Virtual Environments and Space Perception, Rendering and Surfaces I and II, and Images and Displays. For the first time at APGV this year we have a Keynote Speaker, Greg Ward (Dolby Canada), whose talk is entitled "Dynamic Range and Visual Perception". Greg Ward is a pioneer in global illumination and high dynamic range imaging, and his work has drawn heavily from and contributed substantially to research on human vision. We also have several other Invited Speakers: Volker Blanz (University of Siegen), Oliver Bimber (University of Weimar), Philip Dutré (University of Leuven) and Rafal Mantiuk (Max Planck Institute for Computer Science in Saarbrücken).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».