Documents dont l'auteur est "Régnier, 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.
Fuamba, M. (2022). How locally adapted information and communication technologies (ICTs) may contribute to the citizens socio-economic conditions in emerging countries: case study in the DR Congo. Dans Régnier, P., Frey, D., Pierre, S., Varghese, K., & Wild, P. (édit.), Handbook of Innovation & Appropriate Technologies for International Development (p. 259-269). Lien externe
Pierre, S. (2022). How technologies can be used to reduce poverty and promote sustainable development in Haiti: The case of the PIGraN Project. Dans Régnier, P., Frey, D., Pierre, S., Varghese, K., & Wild, P. (édit.), Handbook of innovation & appropriate technologies for international development (p. 187-206). Lien externe
Régnier, P., Frey, D., Pierre, S., Varghese, K., & Wild, P. (édit.) (2022). Handbook of Innovation & Appropriate Technologies for International Development. Lien externe
Vorontsov, E., Cerny, M., Régnier, P., Di Jorio, L., Pal, C. J., Lapointe, R., Vandenbroucke-Menu, F., Turcotte, S., Kadoury, S., & Tang, A. (2019). Deep learning for automated segmentation of liver lesions at cCT in patients with colorectal cancer liver metastases. Radiology: Artificial Intelligence, 1(2), 180014. Lien externe