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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.
Raison, M., & Toussaint, B. (juillet 2023). Improvement of trajectory tracking accuracy in serial robotic arms based on feed-forward neural networks per servomotor for position control [Communication écrite]. ECCOMAS Thematic Conference on Multibody Dynamics, Lisbon, Portugal. Lien externe
Toussaint, B., & Raison, M. (2025). Real-time algorithm for table tennis with a desktop robotic arm. Robotics and Autonomous Systems, 197, 105288 (11 pages). Lien externe
Toussaint, B. (2025). Développement d'un système collaboratif de tennis de table basé sur un bras robotique de bureau intégrant l'intelligence artificielle [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal]. Disponible
Toussaint, B., & Raison, M. (2025). Real-time trajectory prediction of a ping-pong ball using a GRU-TAE. Applied Intelligence, 55(5), 21 pages. Lien externe
Toussaint, B., & Raison, M. (2024). Design of minimal model-free control structure for fast trajectory tracking of robotic arms. Applied Sciences, 14(18), 8405 (18 pages). Disponible
Toussaint, B., & Raison, M. (décembre 2021). High-Speed Trajectory Tracking on Robotic Arm by Learning the Dynamic Response of the PID Controller with a Neural Network [Communication écrite]. ECCOMAS Multibody Dynamics Conference. Non disponible
