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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.
Vautrin, D., Voorons, M., Idier, J., & Goussard, Y. (2010). Régularisation et optimisation pour l'imagerie sismique des fondations de pylônes. (Rapport technique). Non disponible
Vautrin, D., Voorons, M., Idier, J., & Goussard, Y. (2009). Rapport d'avancement sur l'imagerie des fondations de pylônes. (Rapport technique). Non disponible
Goussard, Y., & Idier, J. (2008). Caractérisation de défauts débouchants par courants de Foucault: approche semi-paramétrique. (Rapport technique). Non disponible
Husse, S., Goussard, Y., & Idier, J. (mai 2004). Extended forms of Geman & Yang algorithm: application to MRI reconstruction [Communication écrite]. 2004 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, Montréal, Québec. Lien externe
Villain, N., Goussard, Y., Idier, J., & Allain, M. (2003). Three-dimensional edge-preserving image enhancement for computed tomography. IEEE Transactions on Medical Imaging, 22(10), 1275-1287. Lien externe
Idier, J., Goussard, Y., & Ridolfi, A. (1999). Unsupervised image segmentation using a telegraph parameterization of Pickard random fields. (Rapport technique). Non disponible
Idier, J., Goussard, Y., & Doré, S. (novembre 1996). Problèmes d'imagerie pour la conception de prothèses médicales [Communication écrite]. DGR-PRC ISIS, Paris, France. Non disponible
Idier, J., & Goussard, Y. (janvier 1995). Algorithme itératif pour identification d'un modèle markovien d'images [Communication écrite]. Journées de l'Optimisation, Montréal, Québec. Non disponible
Goussard, Y., & Idier, J. (1995). Déconvolution non-supervisée de trains d'impulsions par optimisation stochastique. (Rapport technique). Non disponible
Idier, J., & Goussard, Y. (septembre 1995). Formules de réestimation pour un modèle de chaîne de Markov cachée stationnaire réversible [Communication écrite]. Actes de Colloques GRETSI, Juan-les-Pins, France. Lien externe
Perrot, G., Goussard, Y., & Idier, J. (septembre 1995). Paramétrisation télégraphique de champs de Pickard pou rla segmentation non-supervisée d'images [Communication écrite]. Actes de Colloques GRETSI, Juan-les-Pins, France. Lien externe
Idier, J., & Goussard, Y. (janvier 1992). Modélisation markovienne pour l'imagerie des milieux stratifiés [Communication écrite]. 24e Journées de statistique (JDS 1992), Bruxelles, Belgique. Non disponible
Idier, J., & Goussard, Y. (septembre 1991). Modélisation markovienne pour la déconvolution multicanal échographique [Communication écrite]. 13e colloque GRETSI, Juan-les-Pins, France. Non disponible
