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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.
Emery, J., Hasanzadeh Karkan, A., Frigon, J.-F., & Leduc-Primeau, F. (septembre 2025). A Foundation Model for Massive MIMO Precoding with an Adaptive Per-User Rate-Power Tradeoff [Communication écrite]. 36th International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications (PIMRC 2025), Istanbul, Turkiye (6 pages). Lien externe
Hasanzadeh Karkan, A., Ibrahim, A., Frigon, J.-F., & Leduc-Primeau, F. (mai 2025). A Low-Complexity Plug-and-Play Deep Learning Model for Massive MIMO Precoding Across Sites [Communication écrite]. International Conference on Machine Learning for Communication and Networking (ICMLCN 2025), Barcelona, Spain. Lien externe
Hasanzadeh Karkan, A., Hojatian, H., Frigon, J.-F., & Leduc-Primeau, F. (mai 2024). SAGE-HB: Swift Adaptation and Generalization in Massive MIMO Hybrid Beamforming [Communication écrite]. 2024 IEEE International Conference on Machine Learning for Communication and Networking (ICMLCN 2024), Stockhom, Sweden. Lien externe
Kasalaee, G., Hasanzadeh Karkan, A., Frigon, J.-F., & Leduc-Primeau, F. (mai 2025). Compression of Site-Specific Deep Neural Networks for Massive MIMO Precoding [Communication écrite]. International Conference on Machine Learning for Communication and Networking (ICMLCN 2025), Barcelona, Spain. Lien externe
