Documents dont l'auteur est "Luck, Margaux"
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Un nuage de mots est une représentation visuelle des mots les plus fréquemment utilisés dans un texte ou un ensemble de textes. Les mots apparaissent dans différentes tailles, la taille de chaque mot étant proportionnelle à sa fréquence d'apparition dans le texte. Plus un mot est utilisé fréquemment, plus il apparaît en grand dans le nuage de mots. Cette technique permet de visualiser rapidement les thèmes et les concepts les plus importants d'un texte.
Dans le contexte de cette page, le nuage de mots a été généré à partir des publications de l'auteur {}. Les mots présents dans ce nuage proviennent des titres, résumés et mots-clés des articles et travaux de recherche de cet auteur. En analysant ce nuage de mots, vous pouvez obtenir un aperçu des sujets et des domaines de recherche les plus récurrents et significatifs dans les travaux de cet auteur.Le nuage de mots est un outil utile pour identifier les tendances et les thèmes principaux dans un corpus de textes, facilitant ainsi la compréhension et l'analyse des contenus de manière visuelle et intuitive.
2021
Sylvain, T., Luck, M., Cohen, J. P., Cardinal, H., Lodi, A., & Bengio, Y. (mars 2021). Exploring the Wasserstein metric for survival analysis [Communication écrite]. AAAI Spring Symposium on Survival Prediction - Algorithms, Challenges and Applications (SPACA 2021), Palo Alto, CA, USA (13 pages). Lien externe
2020
Weiss, M., Chamorro, S., Girgis, R., Luck, M., Kahou, S. E., Cohen, J. P., Nowrouzezahrai, D., Precup, D., Golemo, F., & Pal, C. J. (octobre 2019). Navigation agents for the visually impaired:a sidewalk simulator and experiments [Communication écrite]. Conference on Robot Learning (CoRL 2019), Osaka, Japan (14 pages). Publié dans Proceedings of Machine Learning Research, 100. Lien externe
2019
Weiss, M., Chamorro, S., Girgis, R., Luck, M., Kahou, S., Cohen, J., Nowrouzezahrai, D., Precup, D., Golemo, F., & Pal, C. J. (2019). Sidewalk environment for visual navigation [Ensemble de données]. Lien externe
2017
Luck, M., Sylvain, T., Cardinal, H., Lodi, A., & Bengio, J. (2017). Deep learning for patient-specific kidney graft survival analysis. (Rapport technique n° DS4DM-2017-005).