Documents dont l'auteur est "Tambon, Florian"
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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
Marois, A., Mahu, A.-M., Ramón Alamán, J., Tambon, F., Pequignot, Y., Paul, T. S., Ouellette, B., & Doyon-Poulin, P. (juin 2025). Towards Collecting Real-Time Vigilance Measures for Adaptive Training in Safety-Critical Domains [Communication écrite]. 27th International Conference on Human-Computer Interaction (HCII 2025), Gothenburg, Sweden. Publié dans Lecture notes in computer science, 16344. Lien externe
Tambon, F., Khomh, F., & Antoniol, G. (2024). GIST : Generated Inputs Sets Transferability in Deep Learning. ACM Transactions on Software Engineering and Methodology, 33(8), 214 (38 pages). Lien externe
Tambon, F. (2024). Who Tests the Testers? Assessing the Effectiveness and Trustworthiness of Deep Learning Model Testing Techniques [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal]. Disponible
Mahu, A.-M., Singh, A., Tambon, F., Ouellette, B., Delisle, J.-F., Paul, T., Khomh, F., Marois, A., & Doyon-Poulin, P. (juin 2024). Validation of vigilance decline capability in a simulated test environment: a preliminary step towards neuroadaptive control [Communication écrite]. 15th International Conference on Applied Human Factors and Ergonomics (AHFE 2024), Nice, France. Disponible
Tambon, F. (2024). GIST: Generated Inputs Sets Transferability in Deep Learning (Part 2) [Ensemble de données]. Lien externe
Taraghi, M., Dorcelus, G., Foundjem, A. T., Tambon, F., & Khomh, F. (mars 2024). Deep Learning Model Reuse in the HuggingFace Community: Challenges, Benefit and Trends [Communication écrite]. 31st IEEE International Conference on Software Analysis, Evolution and Reengineering (SANER 2024), Rovaniemi, Finland. Lien externe