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
Popular Virtual Reality (VR) tools allow users to draw varying-width, ribbonlike 3D brush strokes by moving a hand-held controller in 3D space. Artists frequently use dense collections of such strokes to draw virtual 3D shapes. We propose SurfaceBrush , a surfacing method that converts such VR drawings into user-intended manifold free-form 3D surfaces, providing a novel approach for modeling 3D shapes. The inputs to our method consist of dense collections of artist-drawn stroke ribbons described by the positions and normals of their central polylines, and ribbon widths. These inputs are highly distinct from those handled by existing surfacing frameworks and exhibit different sparsity and error patterns, necessitating a novel surfacing approach. We surface the input stroke drawings by identifying and leveraging local coherence between nearby artist strokes. In particular, we observe that strokes intended to be adjacent on the artist imagined surface often have similar tangent directions along their respective polylines. We leverage this local stroke direction consistency by casting the computation of the user-intended manifold surface as a constrained matching problem on stroke polyline vertices and edges. We first detect and smoothly connect adjacent similarly-directed sequences of stroke edges producing one or more manifold partial surfaces. We then complete the surfacing process by identifying and connecting adjacent similarly directed edges along the borders of these partial surfaces. We confirm the usability of the SurfaceBrush interface and the validity of our drawing analysis via an observational study. We validate our stroke surfacing algorithm by demonstrating an array of manifold surfaces computed by our framework starting from a range of inputs of varying complexity, and by comparing our outputs to reconstructions computed using alternative means.
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 | 0,000 |
| 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 découle