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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.
Adrien Rimélé, M., Dimitrakopoulos, R., & Gamache, M. (2018). A stochastic optimization method with in-pit waste and tailings disposal for open pit life-of-mine production planning. Resources, 57, 112-121. Disponible
Brika, Z., Gamache, M., & Dimitrakopoulos, R. (2023). Optimising the mine production scheduling accounting for stockpiling and investment decisions under geological uncertainty. International Journal of Mining, Reclamation and Environment, 37(5), 355-374. Lien externe
Brika, Z., Gamache, M., & Dimitrakopoulos, R. (2021). Optimizing the mine production scheduling accounting for stockpiling and investment decisions under geological uncertainty. (Rapport technique n° G-2021-17). Lien externe
Brika, Z., Gamache, M., & Dimitrakopoulos, R. (2019). Solving the mixed-integer linear programming problem for mine production scheduling with stockpiling under multi-element geological uncertainty. (Rapport technique n° G-2019-05). Lien externe
Brika, Z., Gamache, M., & Dimitrakopoulos, R. (2018). Multi-product mine scheduling optimization under multi-element geological uncertainty. (Rapport technique n° G-2018-72). Lien externe
Carpentier, S., Gamache, M., & Dimitrakopoulos, R. (2016). Underground long-term mine production scheduling with integrated geological risk management. Transactions of the Institutions of Mining and Metallurgy, Section A: Mining Technology, 125(2), 93-102. Lien externe
Carpentier, S., Gamache, M., & Dimitrakopoulos, R. (2015). Underground long-term mine production scheduling with integrated geological risk management. (Rapport technique n° G-2015-107). Lien externe
Dimitrakopoulos, R. (1989). Conditional simulation of IRF-k in the petroleum industry and the expert system perspective [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal]. Disponible
Dimitrakopoulos, R., & Muehlenbachs, K. (1987). Biodegradation of petroleum as a source of ¹³C-enriched carbon dioxide in the formation of carbonate cement. Chemical Geology Isotope Geoscience section, 65(3-4), 283-291. Lien externe
Kizilkale, A. C., & Dimitrakopoulos, R. (2014). Optimizing mining rates under financial uncertainty in global mining complexes. International Journal of Production Economics, 158, 359-365. Lien externe
Rimélé, A., Dimitrakopoulos, R., & Gamache, M. (2020). A dynamic stochastic programming approach for open-pit mine planning with geological and commodity price uncertainty. Resources Policy, 65, 8 pages. Lien externe
Rimélé, A., Dimitrakopoulos, R., & Gamache, M. (2018). A dynamic stochastic approach for open-pit mine planning. (Rapport technique n° G-2018-87). Lien externe
Rimélé, A., Gamache, M., & Dimitrakopoulos, R. (2017). Heuristic method for the stochastic open pit mine production scheduling problem. (Rapport technique n° G-2017-34). Lien externe
Rimélé, A., Gamache, M., & Dimitrakopoulos, R. (2017). Open pit stochastic optimization with in-pit tailings storage. (Rapport technique n° G-2017-35). Lien externe
Yao, L., Dimitrakopoulos, R., & Gamache, M. (2021). Training image free high-order stochastic simulation based on aggregated kernel statistics. (Rapport technique n° G-2021-14). Lien externe
Yao, L., Dimitrakopoulos, R., & Gamache, M. (2021). Learning high-order spatial statistics at multiple scales: A kernel-based stochastic simulation algorithm and its implementation. Computers & Geosciences, 149, 11 pages. Lien externe
Yao, L., Dimitrakopoulos, R., & Gamache, M. (2021). Training Image Free High-Order Stochastic Simulation Based on Aggregated Kernel Statistics. Mathematical Geosciences, 53(7), 1469-1489. Lien externe
Yao, L., Dimitrakopoulos, R., & Gamache, M. (2019). High-Order Sequential Simulation via Statistical Learning in Reproducing Kernel Hilbert Space. Mathematical Geosciences, 52(5), 693-723. Lien externe
Yao, L., Dimitrakopoulos, R., & Gamache, M. (2018). A new computational model of high-order stochastic simulation based on spatial Legendre moments. Mathematical Geosciences, 50(8), 929-960. Disponible
Yao, L., Dimitrakopoulos, R., & Gamache, M. (2018). A new computational model of high-order stochastic simulation based on spatial Legendre moments. (Rapport technique n° G-2018-89). Lien externe
