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Enregistrement W4252762891 · doi:10.1109/wsc.2004.1371523

Two-Step 3-Dimensional Sketching Tool for New Product Development

2005· article· en· W4252762891 sur OpenAlexaff
A. Akgunduz, Hang Yu

Notice bibliographique

RevueProceedings of the 2004 Winter Simulation Conference, 2004. · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAugmented Reality Applications
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSketchComputer sciencePoint (geometry)Engineering drawingParametric designCADProduct designParametric statisticsVirtual realityConceptual designProduct (mathematics)TracingSolid modelingComputer graphics (images)Human–computer interactionEngineeringArtificial intelligenceAlgorithmMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper discusses a two-step virtual reality based conceptual design tool that enables industrial designers to create sketches of their ideas in 3-dimensional space in real time. In the developed sketching tool, the rough shapes of products are generated by tracing the trajectory of the data-gloves worn by the designer. In the model a practical solution is provided to reduce the generation of unnecessary control points. This is achieved by representing each control point by a spherical volume. Once the rough sketching is completed, NURBS surfaces are constructed by the limited number of reference points that are selected from the initial sketch by using a virtual pen. The two-steps sketching technique enables designers to perform their artistic characteristics freely in an intuitive environment and also enables designers to generate parametric representations of the surfaces to be used in CAD/CAM systems for further analysis.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,799
Score d'incertitude au seuil0,704

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,254 · 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
GenreMéthodes

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
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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