Documents dont l'auteur est "Rahaman, Nasim"
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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.
Auteur ou autrice
Weiss, M., Rahaman, N., & Pal, C. J. (mai 2025). MapBot: A Multi-Modal Agent for Geospatial Analysis [Communication écrite]. 24th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2025), Detroit, MI, USA. Lien externe
Weiss, M., & Rahaman, N. (2022). Tiny-ImageNet-R [Ensemble de données]. Lien externe
Weiss, M., Rahaman, N., Locatello, F., Pal, C. J., Bengio, Y., Scholkopf, B., Ballas, N., & Li, L. E. (novembre 2022). Neural attentive circuits [Affiche]. 36th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2022), New Orleans, LA, USA. Lien externe
Bengio, Y., Gupta, P., Maharaj, T., Rahaman, N., Weiss, M., Deleu, T., Muller, E., Qu, M., Schmidt, V., St-Charles, P.-L., Alsdurf, H., Bilanuik, O., Buckeridge, D., Caron, G. M., Carrier, P.-L., Ghosn, J., Ortiz-Gagne, S., Pal, C. J., Rish, I., ... Williams, A. (mai 2021). Predicting infectiousness for proactive contact tracing [Communication écrite]. 9th International Conference on Learning Representations (ICLR 2021), Vienna, Austria (21 pages). Lien externe
Bengio, Y., Deleu, T., Rahaman, N., Ke, N. R., Lachapelle, S., Bilaniuk, O., Goyal, A., & Pal, C. J. (avril 2020). A meta-transfer objective for learning to disentagle causal mechanisms [Communication écrite]. 8th International Conference on Learning Representations (ICLR 2020), Addis Ababa, Ethiopia (27 pages). Lien externe