Documents dont l'auteur est "Renard, Philippe"
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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.
L
Lauzon, D., Straubhaar, J., & Renard, P. (2025). A Deep Generative Model for the Simulation of Discrete Karst Networks. Earth and Space Science, 12(10). Lien externe
Lauzon, D. (juin 2024). Deep neural networks in surrogate hydrogeological modeling : an application for transient groundwater flow combined with a geostatistical spectral algorithm for inverse problem-solving [Résumé]. 15th International Conference on Geostatistics for Environmental Applications (GeoEnv 2024), Chania, Greece. Disponible
P
Paula Burgoa Tanaka, A., Renard, P., Xia Liang, X., Straubhaar, J., & Lauzon, D. (mai 2026). Fracture network modeling with graph deep learning [Résumé]. EGU General Assembly 2026, Vienna, Austria. Lien externe
R
Renard, P., Straubhaar, J., Lauzon, D., & Trunz, C. (mai 2026). Karst network simulation with statistical learning [Résumé]. EGU General Assembly 2026, Vienna, Austria. Lien externe
S
Straubhaar, J., Lauzon, D., & Renard, P. (juillet 2024). Graph recurrent neural networks for stochastic simulation of Karst network topology and properties [Résumé]. 15th International Conference on Geostatistics for Environmental Applications (GeoEnv 2024), Chania, Greece. Lien externe
X
Xia Liang, X., Lauzon, D., Gloaguen, E., Straubhaar, J., & Renard, P. (2026). Evaluating the influence of temporal data resolution on the performance of deep neural networks for Karst groundwater forecasting. Applied Computing and Geosciences, 31, 100393 (16 pages). Lien externe