Notice bibliographique
Résumé
Main changes Major internal refactoring. Breaking changes rename internal list plt.actors which now become plt.objects rename .points() to property .vertices. Hence: mesh.points() -> mesh.vertices mesh.points(newpoints) -> mesh.vertices = newpoints rename .cell_centers() to property .cell_centers rename .faces() to property .cells rename .lines() to property .lines rename .edges() to property .edges rename .normals() and split it into property .vertex_normals and property .cell_normals rename picture.Picture2D(...) which becomes Image(...).clone2d() (see examples/pyplot/embed_matplotlib.py). rename Volume.probe_points() which becomes points.probe(volume) rename Volume.probe_line() which becomes line.probe(volume) rename Volume.probe_plane() which becomes plane.probe(volume) rename file_io.load_transform(). LinearTransform("file.mat") substitutes it. rename transform_with_landmarks() to align_with_landmarks() rename find_cells_in() to find_cells_in_bounds() rename mesh.is_inside(pt) moved to mesh.contains(pt) rename Slicer2DPlotter moved to application module.Slicer2DPlotter rename and moved method voronoi() to points.generate_voronoi() rename class Ruler to Ruler3D Other changes improvements in how vtk classes are imported (allow lazy import) improvements to method mesh.clone2d() improvements in Slicer3DPlotter thanks to @daniel-a-diaz in #925 improvements in applications.Browser add new vedo.transformations.py module. add plotter.pick_area() thanks to @ZiguoAtGitHub and @RubendeBruin feedback. add texture to npz files thanks to @zhouzq-thu in #918 add background radial gradients add utils.line_line_distance() function add utils.segment_segment_distance() function add plotter.initialize_interactor() method add object hinting by hovering mouse (see flag_labels1.py) add colors.lut_color_at(value) the color of the lookup table at value. add .show(..., screenshot="myfile.png") keyword add object.coordinates same as object.vertices add move() to move single points or objects add copy() as alias to clone() add "Roll" to camera dictionary (thanks @baba-yaga ) add applications.Slicer3DTwinPlotter thanks to @daniel-a-diaz add radii feature to smooth_mls_2d() by @jo-mueller (now store results in arrays mesh.pointdata['MLSVariance'] and mesh.pointdata['MLSValidPoint']) passing a vtkCamera to show(camera=...) triggers a copy of the input which is therefore not muted by any subsequent interaction (thanks @baba-yaga ) Bug Fixes bug fix in closest_point() thanks to @goncalo-pt bug fix in tformat thanks to @JohnsWor in #913 bug fix in windows OS in timers callbacks thanks to @jonaslindemann bug fix to non linear tranforms mode. Now it can be instantiated with a dictionary bug fix in meshlab interface thanks to @JeffreyWardman in #924 bug fix changed mp = matplotlib.colormaps[name] in colors.py New/Revised Examples examples/basic/buttons.py examples/basic/input_box.py examples/basic/sliders2.py examples/basic/spline_tool.py examples/basic/interaction_modes2.py examples/advanced/timer_callback1.py examples/advanced/timer_callback2.py examples/advanced/warp4a.py examples/advanced/warp4b.py examples/pyplot/embed_matplotlib.py examples/pyplot/plot_fxy2.py examples/simulations/springs_fem.py examples/simulations/lorenz.py examples/volumetric/numpy2volume0.py examples/volumetric/slicer1.py examples/volumetric/tet_astyle.py examples/volumetric/tet_cut1.py examples/volumetric/tet_cut2.py examples/other/flag_labels1.py
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,013 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».