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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.
Picheny, V., Gramacy, R. B., Wild, S. M., & Le Digabel, S. (2016). Bayesian optimization under mixed constraints with a slack-variable augmented Lagrangian. (Rapport technique n° G-2016-43). Lien externe
Picheny, V., Gramacy, R. B., Wild, S., & Le Digabel, S. (décembre 2016). Bayesian optimization under mixed constraints with a slack-variable augmented Lagrangian [Communication écrite]. 30th Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2016), Barcelona, Spain. Lien externe
Gramacy, R. B., Gray, G. A., Le Digabel, S., Lee, H. K. H., Ranjan, P., Wells, G., & Wild, S. M. (2016). Modeling an augmented lagrangian for blackbox constrained optimization. Technometrics, 58(1), 1-11. Lien externe
Gramacy, R. B., Gray, G. A., Le Digabel, S., Lee, H. K. H., Rajan, P., Wells, G., & Wild, S. M. (2016). Rejoinder. Technometrics, 58(1), 26-29. Lien externe
Gramacy, R. B., & Le Digabel, S. (2015). The mesh adaptive direct search algorithm with treed gaussian process surrogates. Pacific Journal of Optimization, 11(3), 419-447. Lien externe
Gramacy, R. B., Gray, G. A., Le Digabel, S., Lee, H. K. H., Ranjan, P., Weels, G., & Wild, S. M. (2014). Modeling an augmented Lagrangian for improved blackbox constrained optimization. (Rapport technique n° G-2014-17). Lien externe
Gramacy, R. B., & Le Digabel, S. (2012). The Mesh Adaptive Direct Search Algorithm with Treed Gaussian Process Surrogates. (Rapport technique n° G-2011-37). Lien externe
