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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.
Priem, R., Diouane, Y., Bartoli, N., Dubreuil, S., & Saves, P. (2024). High-Dimensional Bayesian Optimization Using Both Random and Supervised Embeddings. AIAA Journal, 1-13. Lien externe
Priem, R., Bartoli, N., Diouane, Y., & Sgueglia, A. (2020). Upper trust bound feasibility criterion for mixed constrained Bayesian optimization with application to aircraft design. Aerospace Science and Technology, 105, 105980 (24 pages). Lien externe
Priem, R., Bartoli, N., Diouane, Y., Dubreuil, S., & Saves, P. (juin 2023). High-dimensional efficient global optimization using both random and supervised embeddings [Communication écrite]. AIAA AVIATION 2023 Forum, San Diego, CA, USA. Lien externe
Priem, R., Gagnon, H., Chittick, I., Dufresne, S., Diouane, Y., & Bartoli, N. (juin 2020). An efficient application of Bayesian optimization to an industrial MDO framework for aircraft design [Communication écrite]. Multidisciplinary Analysis and Optimization Conference (AIAA AVIATION 2020 FORUM). Lien externe
Priem, R., Bartoli, N., & Diouane, Y. (juin 2019). On the Use of Upper Trust Bounds in Constrained Bayesian Optimization Infill Criteria [Communication écrite]. Multidisciplinary Analysis and Optimization Conference (AIAA Aviation 2019 Forum), Dallas, TX, USA. Lien externe
