Documents dont l'auteur est "Faramarzi, Mojtaba"
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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.
2024
Olewicki, D., Habchi, S., Nayrolles, M., Faramarzi, M., Anbil Parthipan, S. C., & Adams, B. (avril 2024). On the Costs and Benefits of Adopting Lifelong Learning for Software Analytics - Empirical Study on Brown Build and Risk Prediction [Communication écrite]. 46th International Conference on Software Engineering: Software Engineering in Practice (ICSE-SEIP 2024), Lisbon, Portugal. Lien externe
2022
Faramarzi, M., Amini, M., Badrinaaraayanan, A., Verma, V., & Anbil Parthipan, S. C. (février 2022). PatchUp: A Feature-Space Block-Level Regularization Technique for Convolutional Neural Networks [Communication écrite]. 36th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2022). Lien externe
2021
Abdelsalam, M., Faramarzi, M., Sodhani, S., & Anbil Parthipan, S. C. (juin 2021). IIRC: Incremental Implicitly-Refined Classification [Communication écrite]. Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (31 pages). Lien externe
2020
Laleh, T., Faramarzi, M., Rish, I., & Anbil Parthipan, S. C. (juillet 2020). Chaotic continual learning [Communication écrite]. 37th International Conference on Machine Learning (PMLR 2020), Vienna, Austria (6 pages). Lien externe