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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.
Cantin, M.-A., Savaria, Y., Prodanos, D., & Lavoie, P. (2006). A metric for automatic word-length determination of hardware datapaths. IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems, 25(10), 2228-31. Lien externe
Cantin, M.-A., Savaria, Y., & Lavoie, P. (mai 2002). A comparison of automatic word length optimization procedures [Communication écrite]. IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS 2002), Phoenix-Scottsdale, AZ. Lien externe
Cantin, M.-A., Savaria, Y., Prodanos, D., & Lavoie, P. (mai 2001). An automatic word length determination method [Communication écrite]. IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS 2001), Sydney, NSW, Australia. Lien externe
Cantin, M.-A., Blaquière, Y., Savaria, Y., Lavoie, P., & Granger, É. (mai 2000). Analysis of quantization effects in a digital hardware implementation of a fuzzy ART neural network algorithm [Communication écrite]. IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS 2000), Geneva, Switzerland. Lien externe
Cantin, M.-A., Blaquière, Y., Savaria, Y., Granger, É., & Lavoie, P. (mai 1998). Implementation fo the Fuzzy ART neural network for fast clustering of radar pulses [Communication écrite]. IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS 1998), Monterey, CA, USA. Lien externe
Della Valle, G., Buleon, A., Carreau, P., Lavoie, P., & Vergnes, B. (octobre 1997). Relations entre structure et comportement viscoélastique d'amidons plastifiés [Communication écrite]. 32e Colloque Annuel du Groupe Français de Rhéologie, Nantes, France. Publié dans Cahiers de rhéologie, 15(4). Non disponible
Granger, É., Savaria, Y., & Lavoie, P. (2003). A Pattern Reordering Approach Based on Ambiguity Detection for Online Category Learning. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 25(4), 524-528. Lien externe
Granger, É., Savaria, Y., Lavoie, P., & Cantin, M. A. (1998). Comparison of Self-Organizing Neural Networks for Fast Clustering of Radar Pulses. Signal Processing, 64(3), 249-269. Lien externe
Granger, É., Savaria, Y., Blaquière, Y., Cantin, M.-A., & Lavoie, P. (1997). A VLSI architecture for fast clustering with fuzzy ART neural networks. Journal of Microelectronic Systems Integration, 5(1), 3-18. Non disponible
Granger, É., Blaquière, Y., Savaria, Y., Cantin, M.-A., & Lavoie, P. (août 1996). VLSI architecture for fast clustering with fuzzy ART neural networks [Communication écrite]. 1st International Workshop on Neural Networks for Identification, Control, Robotics, and Signal/Image Processing (NICROSP 1996), Venice, Italy. Lien externe
Lavoie, P., Bourgault-Côté, S., & Laurendeau, É. (2018). Numerical algorithms for infinite swept wing ice accretion. Computers & Fluids, 161, 189-198. Lien externe
Lafrance, L.-P., Cantin, M.-A., Savaria, Y., Sung, S. H., & Lavoie, P. (mai 2002). Architecture and performance characterization of hardware and software implementations of the Crozier frequency estimation algorithm [Communication écrite]. IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS 2002), Phoenix-Scottsdale, AZ. Lien externe
Lavoie, P., Crespo, J. F., & Savaria, Y. (1999). Generalization, Discrimination, and Multiple Categorization Using Adaptive Resonance Theory. IEEE Transactions on Neural Networks, 10(4), 757-767. Lien externe
Lavoie, P., Crespo, J. F., & Savaria, Y. (juin 1997). Multiple categorization using fuzzy ART [Communication écrite]. IEEE International Conference on Neural Networks (ICNN 1997), Houston, TX, USA. Lien externe
Lavoie, P., Crespo, J.-F., & Savaria, Y. (janvier 1996). On the stability of Fuzzy ART [Communication écrite]. 18th Biennal Symposium on Communications, Kingston. Non disponible
Lavoie, P., Haccoun, D., & Savaria, Y. (1994). Systolic architecture for fast stack sequential decoders. IEEE Transactions on Communications, 42(2/3/4, pt.), 324-335. Lien externe
