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Un 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 Suchakrapani Datt Sharma. 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.
Sharma, S. D., & Dagenais, M. (2018). Hardware trace reconstruction of runtime compiled code. Software: Practice and Experience, 48(5), 1042-1055. Lien externe
Nemati, H., Sharma, S. D., & Dagenais, M. (mai 2017). Fine-grained nested virtual machine performance analysis through first level hypervisor tracing [Communication écrite]. 17th IEEE/ACM International Symposium on Cluster, Cloud and Grid Computing (CCGRID 2017), Madrid, Espagne (6 pages). Disponible
Sharma, S. D., Bastien, G., Nemati, H., & Dagenais, M. (décembre 2016). Low overhead hardware-assisted virtual machine analysis and profiling [Communication écrite]. 2016 IEEE Globecom Workshops (GC Wkshps), Washington, DC, USA (6 pages). Disponible
Sharma, S. D. (2017). Low-Impact System Performance Analysis Using Hardware Assisted Tracing Techniques [Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal]. Disponible
Sharma, S. D., & Dagenais, M. (2016). Hardware-assisted instruction profiling and latency detection. The Journal of Engineering, 2016(10), 367-376. Disponible
Sharma, S. D., & Dagenais, M. (2016). Enhanced Userspace and In-Kernel Trace Filtering for Production Systems. Journal of Computer Science and Technology, 31(6), 1161-1178. Lien externe