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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.
Honari, S., Molchanov, P., Tyree, S., Vincent, P., Pal, C. J., & Kautz, J. (juin 2018). Improving Landmark Localization with Semi-Supervised Learning [Communication écrite]. 31st Meeting of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2018), Salt Lake City, UT, United states. Lien externe
Kahou, S. E., Michalski, V., Memisevic, R., Pal, C. J., & Vincent, P. (juillet 2017). RATM: Recurrent Attentive Tracking Model [Communication écrite]. 30th IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW 2017), Honolulu, HI, United states. Lien externe
Kahou, S. E., Bouthillier, X., Lamblin, P., Gülçehre, Ç., Michalski, V., Konda, K., Jean, S., Froumenty, P., Dauphin, Y., Boulanger-Lewandowski, N., Ferrari, R. C., Mirza, M., Warde-Farley, D., Courville, A., Vincent, P., Memisevic, R., Pal, C. J., & Bengio, Y. (2016). EmoNets: Multimodal deep learning approaches for emotion recognition in video. Journal on Multimodal User Interfaces, 10(2), 99-111. Lien externe
Honari, S., Yosinski, J., Vincent, P., & Pal, C. J. (juin 2016). Recombinator networks: Learning coarse-to-fine feature aggregation [Communication écrite]. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2016), Las Vegas, NV, United states. Lien externe
Kahou, S. E., Pal, C. J., Bouthillier, X., Froumenty, P., Gülçehre, Ç., Memisevic, R., Vincent, P., Courville, A., Bengio, Y., Ferrari, R. C., Mirza, M., Jean, S., Carrier, P.-L., Dauphin, Y., Boulanger-Lewandowski, N., Aggarwal, A., Zumer, J., Lamblin, P., Raymond, J.-P., ... Wu, Z. (décembre 2013). Combining modality specific deep neural networks for emotion recognition in video [Communication écrite]. 15th ACM International Conference on Multimodal Interaction (ICMI 2013), Sydney, NSW, Australia. Lien externe
Bégin, M.-É., Vincent, P., & Jacquot, F. (avril 1995). Impinging shock/boundary layer interaction heat transfer coefficient calculation using post processing on 3-D eulerian calculation [Communication écrite]. 6th International Conference on Aerospace Planes and Hypersonics Technologies, Chattanooga, TN, United states. Lien externe
