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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.
Jadayel, M., & Khameneifar, F. (2025). Increasing 3D printing accuracy through convolutional neural network-based compensation for geometric deviations. Machines, 13(5), 382 (22 pages). Disponible
Jadayel, M. (2024). Improving Geometric Accuracy of Fused Filament Fabrication (FFF) 3D Printed Parts by Computational Analysis of Digitized Sacrificial Parts [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal]. Disponible
Jadayel, M., & Khameneifar, F. (mai 2023). A novel setup for in-process geometric inspection of 3D printed parts via structured-light 3D scanning [Communication écrite]. International Congress of the Canadian Society of Mechanical Engineering (CSME 2023), Sherbrooke, QC, Canada. Lien externe
Jadayel, M., & Khameneifar, F. (juillet 2023). Structured-light 3D scanning performance in offline and in-process measurement of 3D printed parts [Communication écrite]. 17th CIRP Conference on Intelligent Computation in Manufacturing Engineering (CIRP ICME 2023), Gulf of Naples, Italy. Publié dans Procedia CIRP, 126. Lien externe
Jadayel, M., & Khameneifar, F. (juin 2022). 3D scan data-based shape compensation using graph U-Nets to correct the systematic geometric errors of additive manufacturing parts [Affiche]. 5th Holistic Innovation in Additive Manufacturing Conference (HI-AM 2022), Montréal, Québec. Lien externe
Jadayel, M., & Khameneifar, F. (juin 2021). A shape Compensation Approach for Enhancing the Geometric Accuracy of Additive Manufacturing Parts [Résumé]. 4th Holistic Innovation in Additive Manufacturing Conference (HI-AM 2021). Lien externe
Jadayel, M., & Khameneifar, F. (2020). Improving geometric accuracy of 3D printed parts using 3D metrology feedback and mesh morphing. Journal of Manufacturing and Materials Processing, 4(4), 112 (15 pages). Disponible
Jadayel, M., & Khameneifar, F. (juin 2020). Improving the geometric accuracy of additive manufactured parts via 3D metrology feedback and CAD morphing [Affiche]. 3rd Holistic Innovation in Additive Manufacturing Conference (HI-AM 2020). Non disponible
