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Réseau de collaborationCe graphique trace les liens entre tous les collaborateurs des publications de {} figurant sur cette page.
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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.
Bibeau, V., Boffito, D. C., & Blais, B. (2024). Physics-informed Neural Network to predict kinetics of biodiesel production in microwave reactors. Chemical Engineering and Processing-Process Intensification, 196, 109652 (9 pages). Accès restreint
Bibeau, V., Barbeau, L., Boffito, D. C., & Blais, B. (2023). Artificial neural network to predict the power number of agitated tanks fed by CFD simulations. Canadian Journal of Chemical Engineering, 101(10), 5992-6002. Disponible
Bibeau, V. (2023). Développement d'algorithmes d'apprentissage profond adaptés au génie chimique : cinétique chimique et mélange [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal]. Disponible
Blais, B., Barbeau, L., Bibeau, V., Gauvin, S., Geitani, T. E., Golshan, S., Kamble, R., Mikahori, G., & Chaouki, J. (2020). Lethe: An open-source parallel high-order adaptative CFD solver for incompressible flows. SoftwareX, 12, 9 pages. Lien externe
Joachim, J., Daunais, C.-A., Bibeau, V., Heltai, L., & Blais, B. (2023). A parallel and adaptative Nitsche immersed boundary method to simulate viscous mixing. Journal of Computational Physics, 488, 112189 (21 pages). Disponible
