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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.
Allaire, N., Le Digabel, S., Orban, D., & Partovi Nia, V. (2026). Zeroth-Order Kronecker Optimization for Pretraining Language Models. SN Computer Science, 7(2). Lien externe
Murua, A., Kinattinkara Ramakrishnan, R., Li, X., Heng Yang, R., & Partovi Nia, V. (2025). Tensor Train Recurrent Network Language Model Prediction. Stat, 14(4). Lien externe
Allaire, N., Le Digabel, S., Orban, D., & Partovi Nia, V. (2025). Zeroth-order Kronecker optimization for pretraining language models. (Rapport technique n° G-2025-44). Lien externe
Edalati, A., Ghaffari, A., Ghazvini Nejad, M., Hou, L., Chen, B., Asgharian, M., & Partovi Nia, V. (février 2025). OAC: Output-adaptive Calibration for Accurate Post-training Quantization [Communication écrite]. 39th Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence, Philadelphia, PA, USA. Publié dans Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 39(16). Lien externe
Ghaffari, A., Younesian, S., Chen, B., Partovi Nia, V., & Asgharian, M. (février 2025). Rethinking Post-Training Quantization: Introducing a Statistical Pre-Calibration Approach [Communication écrite]. 14th International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods (ICPRAM 2025), Porto, Portugal. Lien externe
Jafarzadeh Asl, H., Ghazvini Nejad, M., Edraki, A., Asgharian, M., & Partovi Nia, V. (août 2025). Tiny Noise-Robust Voice Activity Detector for Voice Assistants [Communication écrite]. 35th International Workshop on Machine Learning for Signal Processing (MLSP 2025), Istanbul, Turkiye (6 pages). Lien externe
Allaire, N., Ghazvini Nejad, M., Le Digabel, S., & Partovi Nia, V. (février 2025). Zeroth order optimization for pretraining language models [Communication écrite]. 14th International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods (ICPRAM 2025), Porto, Portugal. Disponible
Ghaffari, A., Yu, J., Nejad, M., Asgharian, M., Chen, B., & Partovi Nia, V. (février 2024). Mitigating Outlier Activations in Low-Precision Fine-Tuning of Language Models [Communication écrite]. 13th International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods (ICPRAM 2024), Rome, Italy. Lien externe
Partovi Nia, V., Xin-lin, L. I., Asgharian, M., & Hu, S. (2022). A causal direction test for heterogeneous populations. Machine learning with applications, 7, 100235 (8 pages). Disponible
Tilouche, S., Partovi Nia, V., & Bassetto, S. (2021). Parallel coordinate order for high-dimensional data. Statistical Analysis and Data Mining, 14(5), 501-515. Lien externe
Belbahri, M., Murua, A., Gandouet, O., & Partovi Nia, V. (2021). Qini-based uplift regression. Annals of Applied Statistics, 15(3), 1247-1272. Lien externe
Pour, M. B., Partovi Nia, V., & Pellerin, R. (mars 2020). Application of Statistical Learning in Ferro-Titanium Industry [Communication écrite]. Future of Information and Communication Conference (FICC 2020), San Francisco, Calif.. Lien externe
Ghaemi, M. S., DiGiulio, D. B., Contrepois, K., Callahan, B., Ngo, T. T. M., Lee-McMullen, B., Lehallier, B., Robaczewska, A., McIlwain, D., Rosenberg-Hasson, Y., Wong, R. J., Quaintance, C., Culos, A., Stanley, N., Tanada, A., Tsai, A., Gaudilliere, D., Ganio, E., Han, X., ... Aghaeepour, N. (2019). Multiomics modeling of the immunome, transcriptome, microbiome, proteome and metabolome adaptations during human pregnancy. Bioinformatics, 35(1), 95-103. Disponible
Mirshahi, M., Partovi Nia, V., & Adjengue, L. (2018). Automatic odor prediction for electronic nose. Journal of Applied Statistics, 45(15), 2788-2799. Lien externe
Mirshahi, M., Partovi Nia, V., & Adjengue, L. (février 2016). An online data validation algorithm for electronic nose [Communication écrite]. 5th International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods (ICPRAM 2016), Rome, Italy. Lien externe
Mirshahi, M., Partovi Nia, V., & Adjengue, L. (2016). Automatic odor prediction for electronic nose. (Rapport technique n° G-2016-86). Lien externe
Mirshahi, M., Partovi Nia, V., & Adjengue, L. (2016). Self-assessed electronic nose. (Rapport technique n° G-2016-28). Lien externe
Homaie-Shandizi, A.-H., Partovi Nia, V., Gamache, M., & Agard, B. (2016). Flight deck crew reserve: From data to forecasting. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 50, 106-114. Lien externe
Mirshahi, M., Partovi Nia, V., & Adjengue, L. (février 2016). Statistical measurement validation with application to electronic nose technology [Communication écrite]. 5th International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods (ICPRAM 2016), Rome, Italy. Lien externe
Homaie-Shandizi, A.-H., Partovi Nia, V., Gamache, M., & Agard, B. (2015). Flight deck crew absenteeism: From data to forecasting. (Rapport technique n° G-2015-108). Lien externe
Ghaemi, M. S., Agard, B., Partovi Nia, V., & Trépanier, M. (2015). Challenges in spatial-temporal data analysis targeting public transport. (Rapport technique n° G-2015-13). Lien externe
Ghaemi, M. S., Agard, B., Partovi Nia, V., & Trépanier, M. (mai 2015). Challenges in spatial-temporal data analysis targeting public transport [Communication écrite]. 15th IFAC Symposium on Information Control Problems in Manufacturing (INCOM 2015), Ottawa, Ontario. Publié dans IFAC-PapersOnLine, 48(3). Lien externe
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Ghaemi, M. S., Agard, B., Partovi Nia, V., & Trépanier, M. (juillet 2015). Identifying temporal user behavior through smart card data [Communication écrite]. 13th Conference on Advanced Systems in Public Transport (CASPT 2015), Rotterdam, Pays-Bas. Non disponible
Kijko, G., Margni, M., Partovi Nia, V., Doudrich, G., & Jolliet, O. (2015). Impact of Occupational Exposure to Chemicals in Life Cycle Assessment: A Novel Characterization Model Based on Measured Concentrations and Labor Hours. Environmental Science and Technology, 49(14), 8741-8750. Lien externe
Davtalab-Olyaie, M., Roshdi, I., Partovi Nia, V., & Asgharian, M. (2015). On characterizing full dimensional weak facets in DEA with variable returns to scale technology. Optimization, 64(11), 2455-2476. Lien externe
Partovi Nia, V., & Davison, A. C. (2015). A simple model-based approach to variable selection in classification and clustering. Canadian Journal of Statistics, 43(2), 157-175. Lien externe
Tilouche, S., Bassetto, S., & Partovi Nia, V. (septembre 2014). Classification algorithms for virtual metrology [Communication écrite]. IEEE International Conference on Management of Innovation and Technology (ICMIT 2014), Singapore, Singapore. Lien externe
Ghaemi, M.-S., Agard, B., Trépanier, M., & Partovi Nia, V. (mai 2014). Computational Complexity in Hierarchical Clustering Algorithms [Communication écrite]. SSC Meeting 2014, University of Toronto, Ontario. Non disponible
Ghaemi, M.-S., Agard, B., Trépanier, M., & Partovi Nia, V. (mai 2014). Predicting Behavioral Patterns of Users from Smart Card Data in The Public Transportation Domain [Communication écrite]. Conférence annuelle du CIRRELT, Université Laval, Québec. Non disponible
Trépanier, M., Agard, B., & Partovi Nia, V. (juillet 2013). Assessing public transport travel behaviour from smart card data with advanced data mining technique [Communication écrite]. 13th World Conference on Transportation Research, Rio de Janeiro, Brézil. Non disponible
Partovi Nia, V., Asgharian, M., & Bassetto, S. (août 2013). A format test for binary R&R measurement systems [Communication écrite]. Joint Statistical Meetings, SCC Section, Montréal, Québec. Lien externe
Mouret, G., Brault, J.-J., & Partovi Nia, V. (août 2013). Generalized elastic net regression [Communication écrite]. Joint Statistical Meetings - Section on Statistical Learning and Data Mining, Montréal, Québec. Lien externe
Drikvandi, R., Verbeke, G., Khodadadi, A., & Partovi Nia, V. (2013). Testing Multiple Variance Components in Linear Mixed-Effects Models. Biostatistics, 14(1), 144-159. Lien externe
Partovi Nia, V., & Davison, A. C. (2012). High-dimensional bayesian clustering with variable selection: The R package bclust. Journal of Statistical Software, 47(5), 22 pages. Disponible
Partovi Nia, V., & Stephens, D. A. (2011). Dendrogram representation of stochastic clustering. Dans Probability: interpretation, theory and applications (p. 203-217). Non disponible
