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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.
Le Digabel, S., & Wild, S. M. (2023). A taxonomy of constraints in black-box simulation-based optimization. Optimization and Engineering, 2023, 19 pages. Lien externe
Picheny, V., Gramacy, R. B., Wild, S. M., & Le Digabel, S. (2016). Bayesian optimization under mixed constraints with a slack-variable augmented Lagrangian. (Rapport technique n° G-2016-43). Lien externe
Gramacy, R. B., Gray, G. A., Le Digabel, S., Lee, H. K. H., Ranjan, P., Wells, G., & Wild, S. M. (2016). Modeling an augmented lagrangian for blackbox constrained optimization. Technometrics, 58(1), 1-11. Lien externe
Gramacy, R. B., Gray, G. A., Le Digabel, S., Lee, H. K. H., Rajan, P., Wells, G., & Wild, S. M. (2016). Rejoinder. Technometrics, 58(1), 26-29. Lien externe
Le Digabel, S., & Wild, S. M. (2015). A taxonomy of constraints in simulation-based optimization. (Rapport technique n° G-2015-57). Lien externe
Gramacy, R. B., Gray, G. A., Le Digabel, S., Lee, H. K. H., Ranjan, P., Weels, G., & Wild, S. M. (2014). Modeling an augmented Lagrangian for improved blackbox constrained optimization. (Rapport technique n° G-2014-17). Lien externe
