この研究は、図での明瞭性を向上させるための境界ラベリング技術を調べてるよ。
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コンピューターサイエンス - 計算幾何学
RSSスパナーやスタイナー点、そしてそれらがいろんな応用でどれだけ重要かの概要。
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エラーやデータノイズを考慮した経路の類似性を測定する方法。
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新しい平面性定義を用いたレベルグラフのための柔軟なクラスタリング手法の探求。
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移動物体の軌道を分析してグループ化する方法が改善された。
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ハイパーボリック空間について学んで、近くのポイントを効率的に見つける方法を探ろう。
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平面の形を最大限に照らすための最適な光の角度を探る。
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ボクセル化は、いろんな分野で3D画像の分析を簡単にするよ。
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新しいアルゴリズムが幾何学における色付きポイントのマッチング効率を向上させた。
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衝突なしで長方形のロボットを動かす複雑さを探ってみて。
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幾何学的な形を使って効率的に点をカバーする方法に関する研究。
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研究者たちは、さまざまな生物システムにおける複雑な分岐ネットワークを研究するための客観的な方法を提案している。
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新しいアプローチで、機械学習を使って結晶の特性を予測するスピードと精度が向上したよ。
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多角形における最小凸包と最大隠れ集合問題を見てみよう。
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最小外接球問題とその応用についての簡潔な紹介。
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ネットワークのポイントが変わるときにスパナを効率的に保つ方法を学ぼう。
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この研究は、大きなデータセットを効率よくクラスタリングするためのストレージニーズを調査してるんだ。
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この記事では、さまざまな幾何学的構造における整数距離のポイント配置を調べる。
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この記事では、測地線ディスクとその交差点を研究する新しい方法を紹介します。
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この研究では、単純多角形における最遠隣接クエリを強化する方法を紹介してるよ。
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この研究は、物体の動きデータにおける異常な隙間を検出する方法を明らかにしている。
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革新的な方法で不均一な円をコンテナに詰める効率が上がる。
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この作業では、複雑なデータセットにおけるリーブ空間を計算する新しい方法を提案しています。
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ランダムポートフォリオを使って、資産価格要因と市場パフォーマンスの関係を調べる。
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単位円グラフにおけるサイクルパッキングの改善アルゴリズム。
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この研究は、堅牢な視覚でポリゴンを守る新しい視点を提示してるよ。
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スパースカバーの役割をアルゴリズム設計とネットワーク効率で探ってみよう。
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Polyllaは、さまざまな用途向けにGPUを使った効率的なポリゴンメッシュ生成を提供してるよ。
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新しい方法が多角形の形状の計算を直接簡単にしてくれる。
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計算幾何学における多角形のフィッティング方法の改善。
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ロボットは地元のコミュニケーションとチームワークを通じてアリーナの形を特定することを学ぶ。
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非貫通曲線の操作と、それがいろんな分野でどれだけ大事かを探る。
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矩形化とそのさまざまな分野での重要性についての考察。
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形式的な証明が計算的方法を使って空の六角数を確認した。
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時間とともに変化する形を作って可視化する方法。
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新しい方法がベジエパッチの継ぎ目を強化して、サーフェスモデリングがもっと良くなるよ。
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VecKMはポイントクラウドの局所ジオメトリエンコーディングを改善し、効率と頑丈さを向上させる。
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警察と泥棒の戦略をいろんな表面で見てみよう。
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複雑な曲線の類似性を素早く測る方法。
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ほぼ直交ベクトルセットの重要性と応用についての考察。
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