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Réseau de collaborationCe graphique trace les liens entre tous les collaborateurs des publications de {} figurant sur cette page.
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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.
Majdinasab, V., Nikanjam, A., & Khomh, F. (2025). DeepCodeProbe: Evaluating Code Representation Quality in Models Trained on Code. Empirical Software Engineering, 30(6), 169 (53 pages). Lien externe
Majdinasab, V., Nikanjam, A., & Khomh, F. (2024). Trained Without My Consent: Detecting Code Inclusion In Language Models Trained on Code. ACM Transactions on Software Engineering and Methodology. Lien externe
Moradidakhel, A., Nikanjam, A., Majdinasab, V., Khomh, F., & Desmarais, M. C. (2024). Effective test generation using pre-trained Large Language Models and mutation testing. Information and Software Technology, 171, 107468 (17 pages). Lien externe
Moradidakhel, A., Majdinasab, V., Nikanjam, A., Khomh, F., Desmarais, M. C., & Jiang, Z. M. (2023). GitHub Copilot AI pair programmer: Asset or Liability? Journal of Systems and Software, 203, 111734 (23 pages). Lien externe
Majdinasab, V., Bishop, M. J., Rasheed, S., Moradidakhel, A., Tahir, A., & Khomh, F. (mars 2024). Assessing the Security of GitHub Copilot's Generated Code - A Targeted Replication Study [Communication écrite]. 2024 IEEE International Conference on Software Analysis, Evolution and Reengineering (SANER 2024), Rovaniemi, Finland. Lien externe
Yin Ho, S. C., Majdinasab, V., Islam, M., Costa, D. E., Shihab, E., Khomh, F., Nadi, S., & Raza, M. (octobre 2023). An Empirical Study on Bugs Inside PyTorch: A Replication Study [Communication écrite]. 39th IEEE International Conference on Software Maintenance and Evolution (ICSME 2023), Bogota, Colombia. Lien externe
