Modélisation physique de la diffusion macroscopique et microscopique de la chaleur application au traitement des objets numériques
Notice bibliographique
Résumé
Les objets numériques (ex. objets géométriques, séquences vidéos) sont souvent dégradés par le bruit durant la procédure d'acquisition. En vue de réduire le bruit sur les objets numériques, nous proposons dans cette thèse à publications deux nouvelles approches basées sur la diffusion macroscopique et microscopique de la chaleur. La thèse est divisée en quatre chapitres. Dans le premier chapitre, nous décrivons les principales méthodes de lissage des objets géométriques. Puisque ces méthodes sont basées directement ou indirectement sur le principe de diffusion.de la chaleur, nous proposons dans le deuxième chapitre une approche originale pour le lissage d'objets géométriques basée sur l'équation de la diffusion macroscopique de la chaleur. L'approche repose sur la décomposition de cette équation en lois de bases et la discrétisation de ces lois en utilisant des outils de la topologie algébrique. Le schéma numérique qui résulte de cette discrétisation permet à la fois de lisser l'objet et de déduire certains invariants topologiques, comme par exemple le nombre de composantes connexes, le nombre de tunnels et de cavités contenus dans l'objet. Dans le troisième chapitre, nous proposons une approche stochastique pour le lissage des objets géométriques. Cette approche est basée sur une solution analytique du problème de la diffusion microscopique de la chaleur sur des objets arbitraires. Cette solution analytique est ensuite. adaptée dans le quatrième chapitre pour le lissage anisotrope et spatio-temporel des séquences vidéos. Le lissage anisotrope et spatio-temporel repose sur Un noyau de diffusion qui incorpore un tenseur de diffusion et un vecteur de déplacement. Le tenseur de diffusion permet de réaliser un lissage spatio-temporel tandis que le vecteur de déplacement permet de compenser le mouvement durant le processus du lissage.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».