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Réseau de collaborationCe graphique trace les liens entre tous les collaborateurs des publications de {} figurant sur cette page.
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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.
Kantor, C. A., Boussioux, L., Rauby, B., & Talbot, H. (février 2021). Over-MAP: Structural Attention Mechanism and Automated Semantic Segmentation Ensembled for Uncertainty Prediction [Communication écrite]. AAAI Conference on Artificial Intelligence. Publié dans Proceedings of the ... AAAI Conference on Artificial Intelligence, 35(17). Lien externe
Kantor, C., Boussioux, L., Rauby, B., & Talbot, H. (février 2021). Gradient-Based Localization and Spatial Attention for Confidence Measure in Fine-Grained Recognition using Deep Neural Networks [Communication écrite]. 35th AAAI Conference on Artificial Intelligence / 33rd Conference on Innovative Applications of Artificial Intelligence / 11th Symposium on Educational Advances in Artificial Intelligence. Lien externe
Kantor, C., Rauby, B., Boussioux, L., Jehanno, E., Picard, A.-P. D., Larrivee, M., & Talbot, H. (novembre 2020). Asymptotic cross-entropy weighting and guided-loss in supervised hierarchical setting using deep attention networks [Communication écrite]. AAAI Fall Symposium on AI for Social Good, (AI4SG 2020). Non disponible
