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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.
Naimi, S., Said, A., Bouachir, W., & Bilodeau, G.-A. (mai 2025). InceptoFormer: A Multi-Signal Neural Framework for Parkinson's Disease Severity Evaluation from Gait [Communication écrite]. 38th Canadian Conference on Artificial Intelligence (Canadian AI 2025), Calgary, AB, Canada (11 pages). Lien externe
Naimi, S., Bouachir, W., Bilodeau, G.-A., & Mishara, B. (février 2025). SSTAR: Skeleton-Based Spatio-Temporal Action Recognition for Intelligent Video Surveillance and Suicide Prevention in Metro Stations [Communication écrite]. IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision Workshops (WACVW 2025), Tucson, AZ, USA. Lien externe
Naimi, S., Bouachir, W., & Bilodeau, G.-A. (décembre 2024). ReL-SAR: Representation Learning for Skeleton Action Recognition with Convolutional Transformers and BYOL [Communication écrite]. International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA 2024), Miami, FL, USA. Lien externe
Naimi, S., Bouachir, W., & Bilodeau, G.-A. (2023). 1D-convolutional transformer for Parkinson disease diagnosis from gait. Neural Computing and Applications, 11 pages. Lien externe
Naimi, S., Koubaa, O., Bouachir, W., Bilodeau, G.-A., Jeddore, G., Baines, P., Correia, D. L. P., & Arsenault, A. (décembre 2023). Automating Lichen Monitoring in Ecological Studies Using Instance Segmentation of Time-Lapse Images [Communication écrite]. International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA 2023), Jacksonville, FL, USA. Lien externe
Naimi, S., Bouachir, W., & Bilodeau, G.-A. (décembre 2023). HCT: Hybrid Convnet-Transformer for Parkinson's Disease Detection and Severity Prediction from Gait [Communication écrite]. International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA 2023), Jacksonville, FL, USA. Lien externe
