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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 Marc-André Cantin. 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.
Cantin, M.-A. (2005). Méthode de détermination automatique de la taille des chemins de données [Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal]. Disponible
Cantin, M.-A., Blaquière, Y., Savaria, Y., Granger, É., & Lavoie, P. (mai 1998). Implementation fo the Fuzzy ART neural network for fast clustering of radar pulses [Communication écrite]. IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS 1998), Monterey, CA, USA. Lien externe
Granger, É., Savaria, Y., Blaquière, Y., Cantin, M.-A., & Lavoie, P. (1997). A VLSI architecture for fast clustering with fuzzy ART neural networks. Journal of Microelectronic Systems Integration, 5(1), 3-18. Non disponible
Poiré, P., Savaria, Y., Daniel, H., Cantin, M.-A., & Blaquière, Y. (novembre 1998). Hardware/software codesign of a Fuzzy ART neural clusterer : The benefits of configurable computing [Communication écrite]. 3rd Conference on Configurable Computing, Boston MA, USA. Lien externe
Rogers-Vallée, M., Cantin, M.-A., Moss, L., & Bois, G. (octobre 2010). IP characterization methodology for fast and accurate power consumption estimation at transactional level model [Communication écrite]. IEEE International Conference on Computer Design (ICCD 2010), Amsterdam, Netherlands. Lien externe