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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.
Liao, L., Eismann, S., Li, H., Bezemer, C.-P., Costa, D. E., van Hoorn, A., & Shang, W. (avril 2025). Early Detection of Performance Regressions by Bridging Local Performance Data and Architectural Models [Communication écrite]. 47th International Conference on Software Engineering (ICSE 2025), Ottawa, ON, Canada. Lien externe
Badran, K., Côté, P.-O., Kolopanis, A., Bouchoucha, R., Collante, A., Costa, D. E., Shihab, E., & Khomh, F. (2023). Can Ensembling Preprocessing Algorithms Lead to Better Machine Learning Fairness? Computer, 56(4), 71-79. Lien externe
Yin Ho, S. C., Majdinasab, V., Islam, M., Costa, D. E., Shihab, E., Khomh, F., Nadi, S., & Raza, M. (octobre 2023). An Empirical Study on Bugs Inside PyTorch: A Replication Study [Communication écrite]. 39th IEEE International Conference on Software Maintenance and Evolution (ICSME 2023), Bogota, Colombia. Lien externe
Badran, K., Côté, P.-O., Kolopanis, A., Bouchoucha, R., Collante, A., Costa, D. E., Shihab, E., & Khomh, F. (2022). Can Ensembling Pre-processing Algorithms Lead to Better Machine Learning Fairness? [Ensemble de données]. Lien externe
