Diseño de imágenes para piezas inmersivas utilizando el método de pantallas nulas dentro de la región de la cáustica
Bibliographic record
Abstract
El diseño de patrones predefinidos está ejecutado con procesamiento de imágenes a partir de un retrato fotográfico, con el cual hemos implementado el método de pantallas nulas por refracción para la creación de piezas de arte inmersivas, que implica un espacio donde el público se sumerge en una experiencia visual envolvente de 360 grados. En este trabajo se supone la incidencia de un frente de onda plano en una lente asférica plano-convexa, con el conocimiento del trazo exacto de rayos y la forma de la cáustica, se calcula la posición para colocar un detector CCD donde la intensidad es uniforme y podemos reconstruir el retrato en forma de patrón predefinido. Las imágenes fueron registradas en tiempo real y pueden ser proyectadas en medios digitales desde el montaje experimental. Como resultado final se obtuvo la visualización reconfigurada de un retrato fotográfico a partir de su pantalla nula por refracción y se concluye que la estética de los resultados pueden ser funcionales para su aplicación en piezas de arte inmersivas.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".