Research on Innovation Strategy and Practice of Environmental Art Design for Digital Transformation
Notice bibliographique
Résumé
With the deep development of digital transformation, the field of environmental art design is experiencing unprecedented changes.In this study, under the 3D scene reconstruction algorithm, the feature points of environmental art design images are collected and extracted using the camera selfcalibration algorithm, and the shape and topology of the point cloud dataset interpolated surfaces are explored using the triangular meshing algorithm.The rotation matrix is obtained by optimising the internal and external parameters of the camera using the essential matrix, basis matrix and Kruppa's equation to clarify its effect on the efficiency of digital feature extraction of images in the process of environmental art design.The results show that the mesh surfaces constructed by the algorithm proposed in this paper make better use of the point cloud data when the number of cloud points input for environmental art design is the same.The rotation matrix algorithm used in this paper can increase the correct matching point pairs of the data, reduce the false matching point pairs, reduce the false matching rate, reduce the matching time, and eliminate more false matching points.And the triangular grid formed by this method is more uniform, and the quality of the grid is improved.In addition, the average satisfaction ratings of the subjects on the nine secondary test indicators are 4.45, 4.95, 4.75, 4.18, 4.70, 4.60, 4.44, 4.50 and 4.40, respectively.It can be seen that the effect of the application of the digital transformation of the 3D model proposed in this paper has been affirmed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».