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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.
Alsheghri, A., Zhang, Y., Ghadiri, F., Keren, J., Cheriet, F., & Guibault, F. (2025). Mesh-based segmentation for automated margin line generation on incisors receiving crown treatment. Mathematics and Computers in Simulation, 239, 716-728. Lien externe
Alsheghri, A., Ghadiri, F., Zhang, Y., Lessard, O., Keren, J., Cheriet, F., & Guibault, F. (février 2022). Semi-supervised segmentation of tooth from 3D scanned dental arches [Affiche]. SPIE Medical Imaging 2022 : Image processing, San Diego, California, USA (6 pages). Lien externe
Beckham, C., Honari, S., Lamb, A., Verma, V., Ghadiri, F., Hjelm, R. D., & Pal, C. J. (mai 2019). Adversarial mixup resynthesizers [Communication écrite]. Deep Generative Models for Highly Structured Data (DGS@ICLR 2019 Workshop), New Orleans, LA (20 pages). Lien externe
Beckham, C., Honari, S., Verma, V., Lamb, A., Ghadiri, F., Hjelm, R. D., Bengio, Y., & Pal, C. J. (décembre 2019). On adversarial mixup resynthesis [Communication écrite]. 33rd Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2019), Vancouver, Canada. Lien externe
Ghadiri, F., Bergevin, R., & Bilodeau, G.-A. (2019). From superpixel to human shape modelling for carried object detection. Pattern Recognition, 89, 134-150. Lien externe
Ghadiri, F., Bergevin, R., & Bilodeau, G.-A. (septembre 2017). Spatio-temporal consistency to detect and segment carried objects [Communication écrite]. 28th British Machine Vision Conference, London, UK (12 pages). Lien externe
Ghadiri, F., Bergevin, R., & Bilodeau, G.-A. (octobre 2016). Carried Object Detection Based on an Ensemble of Contour Exemplars [Communication écrite]. 14th European Conference on Computer Vision (ECCV 2016), Amsterdam, The Netherlands. Lien externe
Hosseinimanesh, G., Ghadiri, F., Guibault, F., Cheriet, F., & Keren, J. (octobre 2023). From Mesh Completion to AI Designed Crown [Communication écrite]. 26th International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI 2023), Vancouver, BC, Canada. Lien externe
Hosseinimanesh, G., Ghadiri, F., Alsheghri, A., Zhang, Y., Keren, J., Cheriet, F., & Guibault, F. (février 2023). Improving the quality of dental crown using a transformer-based method [Communication écrite]. Medical Imaging 2023 : Physics of Medical Imaging,, San Diego, CA, USA (8 pages). Lien externe
