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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.
Valtchanov, H., Piché, N., Braïlovski, V., Byers, J. L., Desrosiers, C., & Guibault, F. (2025). Accurate Reconstruction of Gas Turbine Blade Geometry Using 3D/2D Rigid-Registration and CT View Optimization. e-Journal of Nondestructive Testing, 30(2). Lien externe
Desrosiers, C., Letenneur, M., Bernier, F., Piché, N., Provencher, B., Cheriet, F., Guibault, F., & Braïlovski, V. (2024). Automated porosity segmentation in laser powder bed fusion part using computed tomography: a validity study. Journal of Intelligent Manufacturing, 21 pages. Lien externe
Desrosiers, C., Letenneur, M., Bernier, F., Cheriet, F., Braïlovski, V., Piché, N., & Guibault, F. (février 2022). Correlative laser confocal microscopy study and multimmodal 2D/3D registration as ground truth for x-ray inspection of internal defects in LPBF manufacturing [Communication écrite]. 11th Conference on Industrial Computed Tomography (ICT 2022), Wels, Austria. Lien externe
Alsheghri, A. A., Reznikov, N., Piché, N., McKee, M. D., Tamimi, F., & Song, J. (2021). Optimization of 3D network topology for bioinspired design of stiff and lightweight bone-like structures. Materials Science & Engineering C-Materials for Biological Applications, 123, 112010 (11 pages). Lien externe
Badran, A., Marshall, D., Legault, Z., Makovetsky, R., Provencher, B., Piché, N., & Marsh, M. (2020). Automated segmentation of computed tomography images of fiber-reinforced composites by deep learning. Journal of Materials Science, 55(34), 16273-16289. Lien externe
Piché, N. (2017). Un nouveau descripteur iconique topologique pour l'appariement d'images de structures anatomiques [Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal]. Disponible
Piché, N., Cheriet, F., & Guibault, F. (septembre 2016). A new topological descriptor for contextual feature indexing [Communication écrite]. IEEE International Conference on Image Processing (ICIP 2016), Phoenix, AZ. Lien externe
