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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.
Ben Aoun, M. A., Pasquier, P., Nguyen, A., & Rose, C. (septembre 2024). Applying CNN-LSTM Neural Network To Predict Water Levels in Injection Wells [Affiche]. World Groundwater Congress (IAH 2024), Davos, Switzerland (1 page). Non disponible
Rose, C., Pasquier, P., Nguyen, A., & Labib, R. (2025). Efficient construction of short-term transfer functions for closed-loop boreholes in stratified aquifers under groundwater flow using neural networks and wavelet decomposition. Science and Technology for the Built Environment, 17 pages. Lien externe
Rose, C., Pasquier, P., Nguyen, A., & Labib, R. (avril 2025). Near-instant prediction of short-term transfer functions for closed-loop boreholes in heterogeneous aquifers influenced by groundwater flow using wavelet decomposition and neural networks [Résumé]. EGU General Assembly 2025, Vienna, Austria (2 pages). Disponible
Rose, C., Pasquier, P., Nguyen, A., & Labib, R. (mai 2024). Short-term transfer function approximation using artificial neural network in a heterogeneous medium with groundwater advection [Communication écrite]. IGSHPA Research Conference 2024, Montréal, Québec (10 pages). Lien externe
Rose, C., Pasquier, P., Nguyen, A., & Beaudry, G. (décembre 2022). Forecasting hydraulic head changes in injection wells using LSTM network [Communication écrite]. International Ground Source Heat Pump Association annual Conference, Las vegas, NV, USA. Lien externe
