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Enregistrement W4311805293 · doi:10.1145/3550454.3555466

BoolSurf

2022· article· en· W4311805293 sur OpenAlexaff
Marzia Riso, Giacomo Nazzaro, Enrico Puppo, Alec Jacobson, Qingnan Zhou, Fabio Pellacini

Notice bibliographique

RevueACM Transactions on Graphics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Numerical Analysis Techniques
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesMinistero dell’Istruzione, dell’Università e della RicercaDipartimenti di Eccellenza
Mots-clésSurface (topology)Computer scienceGeodesicManifold (fluid mechanics)Polygon meshTriangle meshBoundary (topology)Minimum bounding boxBounded functionMathematicsTopology (electrical circuits)CombinatoricsGeometryComputer graphics (images)Image (mathematics)Artificial intelligenceMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We port Boolean set operations between 2D shapes to surfaces of any genus, with any number of open boundaries. We combine shapes bounded by sets of freely intersecting loops, consisting of geodesic lines and cubic Bézier splines lying on a surface. We compute the arrangement of shapes directly on the surface and assign integer labels to the cells of such arrangement. Differently from the Euclidean case, some arrangements on a manifold may be inconsistent. We detect inconsistent arrangements and help the user to resolve them. Also, we extend to the manifold setting recent work on Boundary-Sampled Halfspaces, thus supporting operations more general than standard Booleans, which are well defined on inconsistent arrangements, too. Our implementation discretizes the input shapes into polylines at an arbitrary resolution, independent of the level of resolution of the underlying mesh. We resolve the arrangement inside each triangle of the mesh independently and combine the results to reconstruct both the boundaries and the interior of each cell in the arrangement. We reconstruct the control points of curves bounding cells, in order to free the result from discretization and provide an output in vector format. We support interactive usage, editing shapes consisting up to 100k line segments on meshes of up to 1M triangles.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,983
Score d'incertitude au seuil0,443

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,220 · 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
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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