Documents dont l'auteur est "Provencher, Benjamin"
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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.
2026
Desrosiers, C., Braïlovski, V., Eddine Brika, S., Poulin, J.-R., Provencher, B., Cheriet, F., Piché, N., & Guibault, F. (2026). STL Defects Database for the publication "Reliability of CT Digital Twins for Defect Segmentation and Probability of Detection Estimation in AM Parts" [Ensemble de données]. Lien externe
2025
Desrosiers, C., Brika, S. E., Masson Poulin, J.-R., Provencher, B., Cheriet, F., Piché, N., Brailovski, V., & Guibaut, F. (mai 2025). Digital twin modeling for defect detection in LPBF parts [Résumé]. 32nd Annual Conference of the Computational Fluid Dynamics Society of Canada Canadian Society of Rheology Symposium (CSME-CFDSC-CSR 2025), Montréal, QC, Canada (1 page). Lien externe
2024
Desrosiers, C., Letenneur, M., Bernier, F., Piché, N., Provencher, B., Cheriet, F., Guibault, F., & Braïlovski, V. (2024). Automated porosity segmentation in laser powder bed fusion part using computed tomography: a validity study. Journal of Intelligent Manufacturing, 21 pages. Lien externe
2020
Badran, A., Marshall, D., Legault, Z., Makovetsky, R., Provencher, B., Piché, N., & Marsh, M. (2020). Automated segmentation of computed tomography images of fiber-reinforced composites by deep learning. Journal of Materials Science, 55(34), 16273-16289. Lien externe