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Jennifer TangDépartement de génie électrique
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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.
Adler, A., & Tang, J. (juillet 2026). Efficient mismatch-tolerant coding for model-driven compression [Affiche]. 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026), Seoul, South Korea. Lien externe
Hu, C., & Tang, J. (juin 2026). A model-driven lossless compression algorithm resistant to mismatch [Présentation]. Dans 2026 IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT 2026), Guangzhou, China. Non disponible
Adler, A., & Tang, J. (avril 2026). Synchronizing probabilities in model-driven lossless compression [Affiche]. Fourteenth International Conference on Learning Representations (ICLR 2026), Rio de Janeiro, Brazil (18 pages). Lien externe
Tang, J. (juin 2025). Bounding the capacity of the multinomial channel using KL divergence covering and packing [Communication écrite]. 2025 IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT 2025), Ann Arbor, MI, USA (6 pages). Lien externe
Tang, J., Adler, A., Ajorlou, A., & Jadbabaie, A. (2025). Stochastic opinion dynamics under social pressure in arbitrary networks. IEEE Transactions on Automatic Control, 70(10), 6937-6944. Lien externe
Tang, J., Adler, A., Ajorlou, A., & Jadbabaie, A. (2024). Estimating true beliefs in opinion dynamics with social pressure. IEEE Transactions on Automatic Control, 70(5), 3072-3087. Lien externe
Tang, J., Adler, A., Ajorlou, A., & Jadbabaie, A. (juillet 2024). Estimating true beliefs from declared opinions [Communication écrite]. 2024 American Control Conference (ACC 2024), Toronto, ON, Canada. Lien externe
Tang, J., Ajorlou, A., & Jadbabaie, A. (juillet 2024). Evolution of opinions under social pressure on random graphs [Communication écrite]. 2024 American Control Conference (ACC 2024), Toronto, ON, Canada. Lien externe
Tang, J., & Polyanskiy, Y. (2023). Capacity of noisy permutation channels. IEEE Transactions on Information Theory, 69(7), 4145-4162. Lien externe
Lancho, A., Weiss, A., C. F. Lee, G., Tang, J., Bu, Y., Polyanskiy, Y., & Wornell, G. W. (décembre 2022). Data-driven blind synchronization and interference rejection for digital communication signals [Communication écrite]. 2022 IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM 2022), Rio de Janeiro, Brazil. Lien externe
Adler, A., Tang, J., & Polyanskiy, Y. (2022). Efficient representation of large-alphabet probability distributions. IEEE Journal on Selected Areas in Information Theory, 3(4), 651-663. Lien externe
C. F. Lee, G., Weiss, A., Lancho, A., Tang, J., Bu, Y., Polyanskiy, Y., & Wornell, G. W. (août 2022). Exploiting temporal structures of cyclostationary signals for data-driven single-channel source separation [Communication écrite]. 2022 IEEE 32nd International Workshop on Machine Learning for Signal Processing (MLSP 2022), Xi'an, China (6 pages). Lien externe
Tang, J., & Polyanskiy, Y. (juin 2022). Capacity of noisy permutation channels [Communication écrite]. IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT 2022), Espoo, Finland. Lien externe
Adler, A., Tang, J., & Polyanskiy, Y. (juin 2022). Efficient Representation of Large-Alphabet Probability Distributions via Arcsinh-Compander [Communication écrite]. IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT 2022), Espoo, Finland. Lien externe
Tang, J. (2022). Minimax regret on patterns using Kullback-Leibler divergence covering. Proceedings of Machine Learning Research, 178, 3095-3112. Présentée à 35th Annual Conference on Learning Theory (COLT 2022), London, United Kingdom. Lien externe
Adler, A., Tang, J., & Polyanskiy, Y. (juillet 2021). Quantization of random distributions under KL divergence [Communication écrite]. 2021 IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT 2021), Melbourne, Australia. Lien externe
Tang, J., Yellepeddi, A., Demirtas, S., & Barber, C. (mai 2020). Tracking to improve detection quality in Lidar for autonomous driving [Communication écrite]. 2020 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP 2020), Barcelona, Spain. Lien externe
Tang, J., Wang, D., Polyanskiy, Y., & Wornell, G. W. (2017). Defect tolerance: fundamental limits and examples. IEEE Transactions on Information Theory, 64(7), 5240-5260. Lien externe
Tang, J., Da, W., Polyanskiy, Y., & Wornell, G. W. (juillet 2016). Defect tolerance: fundamental limits and examples [Communication écrite]. 2016 IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT 2016), Barcelona, Spain. Lien externe
