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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.
Desjardins, M., Sylvestre, J.-P., Jafari, R., Kulasekara, S., Rose, K., Trussart, R., Arbour, J. D., Hudson, C., & Lesage, F. (2016). Preliminary investigation of multispectral retinal tissue oximetry mapping using a hyperspectral retinal camera. Experimental Eye Research, 146, 330-340. Lien externe
Farah, R., Bélanger, S., Jafari, R., Chevrefils, C., Sylvestre, J.-P., Lesage, F., & Cheriet, F. (juillet 2017). Retinal vessel segmentation from a hyperspectral camera images [Communication écrite]. Image Analysis and Recognition. 14th International Conference (ICIAR 2017), Montréal, Québec. Lien externe
Harmaji, A., Kirana, M. C., & Jafari, R. (2024). Machine learning to predict workability and compressive strength of low- and high-calcium fly ash–based geopolymers. Crystals, 14(10), 830 (19 pages). Disponible
Kulasekara, S., Rose, K., Desjardins, M., Jafari, R., Arbour, J. D., Lesage, F., Sylvestre, J.-P., & Hudson, C. (2015). Validation of model based hyperspectral retinal oximetry algorithms using systemic gas provocations in healthy individuals. Investigative Ophthalmology & Visual Science, 56(7), 3 pages. Lien externe
