Modélisation physique de la diffusion macroscopique et microscopique de la chaleur application au traitement des objets numériques
Bibliographic record
Abstract
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.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".