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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.
Aaraba, A., Cherkaoui, S., Ahmad, O., Laprade, J.-F., Nahman-Lévesque, O., Vieloszynski, A., & Wang, S. (septembre 2024). QuaCK-TSF: Quantum-Classical Kernelized Time Series Forecasting [Communication écrite]. IEEE International Conference on Quantum Computing and Engineering (QCE 2024), Montreal, QC, Canada. Publié dans 2024 IEEE International Conference on Quantum Computing and Engineering (QCE). Lien externe
El Hammami, W., Cherkaoui, S., & Wang, S. (mai 2025). Enhancing Network Anomaly Detection with Quantum GANs and Successive Data Injection for Multivariate Time Series [Communication écrite]. International Wireless Communications and Mobile Computing (IWCMC 2025), Abu Dhabi, United Arab Emirates. Lien externe
Kalfon, B., Cherkaoui, S., Laprade, J.-F., Ahmad, O., & Wang, S. (2024). Successive data injection in conditional quantum GAN applied to time series anomaly detection. IET Quantum Communication, 12088 (13 pages). Lien externe
Vieloszynski, A., Cherkaoui, S., Ahmad, O., Laprade, J.-F., Nahman-Lévesque, O., Aaraba, A., & Wang, S. (novembre 2024). LatentQGAN: A Hybrid QGAN with Classical Convolutional Autoencoder [Communication écrite]. IEEE 10th World Forum on Internet of Things (WF-IoT 2024), Ottawa, ON, Canada. Lien externe
