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Nuage de motsUn 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.
Bendaoudi, H., Cheriet, F., Manraj, A., Ben Tahar, H., & Langlois, J. M. P. (2018). Flexible architectures for retinal blood vessel segmentation in high-resolution fundus images. Journal of Real-Time Image Processing, 15(1), 31-42. Lien externe
Bendaoudi, H. (2017). Flexible Hardware Architectures for Retinal Image Analysis [Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal]. Disponible
Bendaoudi, H., Cheriet, F., & Langlois, J. M. P. (octobre 2016). Memory efficient multi-scale line detector architecture for retinal blood vessel segmentation [Communication écrite]. Conference on Design and Architectures for Signal and Image Processing (DASIP 2016), Rennes, France. Lien externe
Bendaoudi, H., Gan, Q., Cheriet, F., Ben Tahar, H., & Langlois, J. M. P. (décembre 2015). A run-length encoding co-processor for retinal image texture analysis [Communication écrite]. International Conference on Reconfigurable Computing and FPGAs (ReConFig 2015), Mexico City, Mexico (6 pages). Lien externe
Bendaoudi, H., Cheriet, F., Ben Tahar, H., & Langlois, J. M. P. (octobre 2014). A Scalable Hardware Architecture for Retinal Blood Vessel Detection in High Resolution Fundus Images [Communication écrite]. Conference on Design & Architectures for Signal & Image Processing (DASIP 2014), Madrid, Spain. Lien externe
