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Réseau de collaborationCe graphique trace les liens entre tous les collaborateurs des publications de {} figurant sur cette page.
Chaque lien représente une collaboration sur la même publication. L'épaisseur du lien représente le nombre de collaborations.
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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.
Masry, A., Rodriguez, J., Zhang, T., Wang, S., Wang, C., Feizi, A., Kalkunte Suresh, A., Puri, A., Jian, X., Noël, P.-A., Tejaswi Madhusudhan, S., Pedersoli, M., Liu, B., Chapados, N., Bengio, Y., Hoque, E., Pal, C. J., Laradji, I., Vázquez, D., ... Rajeswar Mudumba, S. (décembre 2025). AlignVLM: Bridging Vision and Language Latent Spaces for Multimodal Document Understanding [Communication écrite]. 39th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025), San Diego, CA, USA. Publié dans Advances in Neural Information Processing Systems, 38. Lien externe
Monteiro, J., Marcotte, É., Noël, P.-A., Zantedeschi, V., Vázquez, D., Chapados, N., Pal, C. J., & Taslakian, P. (novembre 2024). XC-Cache: Cross-Attending to Cached Context for Efficient LLM Inference [Communication écrite]. Findings of the Association for Computational Linguistics (ACL 2024), Miami, FL, USA. Lien externe
