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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.
Rowe, L., Girgis, R., Gosselin, A., Paull, L., Pal, C. J., & Heide, F. (juin 2025). Scenario Dreamer: Vectorized Latent Diffusion for Generating Driving Simulation Environments [Communication écrite]. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2025), Nashville, TN, USA. Lien externe
Rowe, L., Girgis, R., Gosselin, A., Carrez, B., Golemo, F., Heide, F., Paull, L., & Pal, C. J. (novembre 2024). CtRL-Sim: Reactive and Controllable Driving Agents with Offline Reinforcement Learning [Communication écrite]. 8th Annual Conference on Robot Learning (CoRL 2024), Munich, Germany. Lien externe
Roy, J., Girgis, R., Romoff, J., Bacon, P.-L., & Pal, C. J. (juillet 2022). Direct Behavior Specification via Constrained Reinforcement Learning [Communication écrite]. 39th International Conference on Machine Learning (ICML 2022), Baltimore, MD, USA. Lien externe
Girgis, R., Golemo, F., Codevilla, F., Weiss, M., D'Souza, J. A., Kahou, S. E., Heide, F., & Pal, C. J. (avril 2022). Latent variable sequential set transformers for joint multi-agent motion prediction [Communication écrite]. 10th International Conference on Learning Representations (ICLR 2022). Lien externe
Weiss, M., Chamorro, S., Girgis, R., Luck, M., Kahou, S. E., Cohen, J. P., Nowrouzezahrai, D., Precup, D., Golemo, F., & Pal, C. J. (octobre 2019). Navigation agents for the visually impaired:a sidewalk simulator and experiments [Communication écrite]. Conference on Robot Learning (CoRL 2019), Osaka, Japan (14 pages). Publié dans Proceedings of Machine Learning Research, 100. Lien externe
Girgis, R. (2026). Toward Multi-Agent Data-Driven Interactive Autonomous Vehicles [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal]. Disponible
Weiss, M., Chamorro, S., Girgis, R., Luck, M., Kahou, S., Cohen, J., Nowrouzezahrai, D., Precup, D., Golemo, F., & Pal, C. J. (2019). Sidewalk environment for visual navigation [Ensemble de données]. Lien externe
