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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.
Hojatian, H., Mlika, Z., Nadal, J., Frigon, J.-F., & Leduc-Primeau, F. (2024). Learning energy-efficient transmitter configurations for massive MIMO beamforming. IEEE Transactions on Machine Learning in Communications and Networking, 2, 939-955. Disponible
Hojatian, H., Nadal, J., Frigon, J.-F., & Leduc-Primeau, F. (2022). Decentralized Beamforming for Cell-Free Massive MIMO with Unsupervised Learning. IEEE Communications Letters, 26(5), 1042-1046. Lien externe
Hojatian, H., Nadal, J., Frigon, J.-F., & Leduc-Primeau, F. (2021). Unsupervised Deep Learning for Massive MIMO Hybrid Beamforming. IEEE Transactions on Wireless Communications, 20(11), 7086-7099. Lien externe
Karkan, A. H., 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
Hojatian, H., Nadal, J., Frigon, J.-F., & Leduc-Primeau, F. (décembre 2022). Flexible Unsupervised Learning for Massive MIMO Subarray Hybrid Beamforming [Communication écrite]. IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM 2022), Rio de Janeiro, Brazil. Lien externe
Hojatian, H., Ha, V. N., Nadal, J., Frigon, J.-F., & Leduc-Primeau, F. (juin 2020). RSSI-Based Hybrid Beamforming Design with Deep Learning [Communication écrite]. IEEE International Conference on Communications (ICC 2020), Dublin, Ireland (6 pages). Lien externe
Hojatian, H. (2023). Beamforming Design for Massive MIMO Systems with Deep Neural Networks [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal]. Disponible
