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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.
Eskandari, R., Katebi, M., Wu, H., Tan, Z., Mao, Y., Faezipour, M., Abdollah Mirbozorgi, S., & Sawan, M. (mai 2025). Implantable Closed-loop Neuromodulation Platform Dedicated to Diabetes Diagnosis and Treatment [Communication écrite]. IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS 2025), London, United Kingdom. Lien externe
Eskandari, R., Nawito, M., Katebi, M., Kraushaar, U., Richter, H., Anders, J., Burghartz, J. N., Abdollah Mirbozorgi, S., & Sawan, M. (2025). Towards Closed-Loop Neuromodulation for Type 2 Diabetes with ex vivo Validation of Beta-Cell Activity and FOPP Detection. IEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems, PP, 1-13. Lien externe
Katebi, M., Erfanian, A., Azim Karami, M., & Sawan, M. (2025). 11.2V Supply, 0.21% biphasic stimuli charge balanced neurostimulator with switching spike suppression: an application to intraspinal microstimulation for restoring motor function. IEEE Access, 13, 82097-82110. Disponible
Katebi, M., Erfanian, A., Azim Karami, M., & Sawan, M. (2024). Challenges and Trends of Implantable Functional Electrical Neural Stimulators: System Architecture and Parameters. IEEE Access, 12, 103203. Lien externe
