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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.
Destras, O., Gohring de Magalhaes, F., Le Beux, S., & Nicolescu, G. (avril 2025). All-Optical Reconfigurable Activation Function Based on Saturable Absorption [Communication écrite]. 26th International Symposium on Quality Electronic Design (ISQED 2025), San Francisco, CA, USA. Lien externe
Destras, O., Le Beux, S., Gohring de Magalhaes, F., & Nicolescu, G. (2024). Survey on activation functions for optical neural networks. ACM Computing Surveys, 56(2), 35 (30 pages). Disponible
Destras, O., Le Beux, S., Gohring de Magalhaes, F., & Nicolescu, G. (juin 2024). Design of a Reconfigurable Activation Function for All-Optical Neural Networks [Communication écrite]. 22nd IEEE Interregional NEWCAS Conference (NEWCAS 2024), Sherbrooke, QC, Canada. Lien externe
Destras, O. (2020). Modelling of Artificial Neural Networks with Integrated Photonics [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal]. Disponible
Lanovaz, M. J., Giannakakos, A. R., & Destras, O. (2021). Correction: Machine Learning to Analyze Single-Case Data: A Proof of Concept (vol 43, pg 21, 2020). Perspectives on Behavior Science, 44(1), 127-127. Lien externe
Lanovaz, M. J., Giannakakos, A. R., & Destras, O. (2020). Machine Learning to Analyze Single-Case Data: A Proof of Concept. Perspectives on Behavior Science, 43(1), 21-38. Lien externe
