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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.
Chen, X., Zheng, K., Zeng, Z., Kisailus, C., Basu, S., Cooney, J., Pavlasek, J., & Jenkins, O. C. (novembre 2022). Manipulation-oriented object Perception in clutter through affordance coordinate frames [Communication écrite]. 21st IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots (Humanoids 2022), Ginowan, Japan. Lien externe
Gaskell, P., Pavlasek, J., Gao, T., Narula, A., Lewis, S., & Jenkins, O. C. (mai 2024). MBot: a modular ecosystem for scalable robotics education [Communication écrite]. IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2024), Yokohama, Japan. Lien externe
Lewis, S., Pavlasek, J., & Jenkins, O. C. (octobre 2022). NARF22: Neural articulated radiance fields for configuration-aware rendering [Communication écrite]. IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2022), Kyoto, Japan. Lien externe
Opipari, A., Pavlasek, J., Chen, C., Wang, S., Desingh, K., & Jenkins, O. C. (2024). DNBP: Differentiable nonparametric belief propagation. ACM/IMS Journal of Data Science, 1(1), 1-24. Lien externe
Olson, E. A., Pavlasek, J., Berry, J. A., & Jenkins, O. C. (mai 2023). Counter-hypothetical particle filters for single object pose tracking [Communication écrite]. IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2023), London, United kingdom. Lien externe
Pavlasek, J., Mah, J. J. Z., Xu, R., Jenkins, O. C., & Ramos, F. (2024). Stein variational belief propagation for multi-robot coordination. IEEE Robotics and Automation Letters, 9(5), 4194-4201. Lien externe
Pavlasek, J., Lewis, S., Desingh, K., & Jenkins, O. C. (octobre 2020). Parts-based articulated object localization in clutter using belief propagation [Communication écrite]. IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2020), Las Vegas, NV, United states. Lien externe
