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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.
Rodríguez, J. A., Puri, A., Agarwal, S., Laradji, I., Rodríguez, P., Rajeswar, S., Vázquez, D., Pal, C. J., & Pedersoli, M. (juin 2025). StarVector: Generating Scalable Vector Graphics Code from Images and Text [Communication écrite]. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2025), Nashville, TN, USA. Lien externe
Rodríguez, J. A., Puri, A., Agarwal, S., Laradji, I., Rajeswar, S., Vázquez, D., Pal, C. J., & Pedersoli, M. (février 2025). StarVector: Generating Scalable Vector Graphics Code from Images and Text [Communication écrite]. 39th AAAI Conference on Artificial Intelligence, Philadelphia, PA, USA. Publié dans Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 39(28). Lien externe
Masry, A., Rodriguez, J., Zhang, T., Wang, S., Wang, C., Feizi, A., Kalkunte Suresh, A., Puri, A., Jian, X., Noël, P.-A., Tejaswi Madhusudhan, S., Pedersoli, M., Liu, B., Chapados, N., Bengio, Y., Hoque, E., Pal, C. J., Laradji, I., Vázquez, D., ... Rajeswar Mudumba, S. (décembre 2025). AlignVLM: Bridging Vision and Language Latent Spaces for Multimodal Document Understanding [Communication écrite]. 39th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025), San Diego, CA, USA. Publié dans Advances in Neural Information Processing Systems, 38. Lien externe
Rodriguez, J., Zhang, H., Puri, A., Pramanik, R., Feizi, A., Wichmann, P., Mondal, A., Reza Samsami, M., Awal, R., Taslakian, P., Gella, S., Rajeswar, S., Vázquez, D., Pal, C. J., & Pedersoli, M. (décembre 2025). Rendering-Aware Reinforcement Learning for Vector Graphics Generation [Communication écrite]. 39th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025), San Diego, CA, USA. Lien externe
Monteiro, J., Marcotte, É., Noël, P.-A., Zantedeschi, V., Vázquez, D., Chapados, N., Pal, C. J., & Taslakian, P. (novembre 2024). XC-Cache: Cross-Attending to Cached Context for Efficient LLM Inference [Communication écrite]. Findings of the Association for Computational Linguistics (ACL 2024), Miami, FL, USA. Lien externe
Vázquez, D., Bernal, J., Sánchez, F. J., Fernández-Esparrach, G., López, A. M., Romero, A., Drożdżal, M., & Courville, A. (2017). A benchmark for endoluminal scene segmentation of colonoscopy images. Journal of Healthcare Engineering, 2017, 1-9. Disponible
