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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 Jie Yang. 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.
Chen, F., Cao, L., Wu, D., Zhang, E., Wang, T., Jiang, X., Chen, J., Wu, H., Lin, S., Hou, Q., Zhu, J., Yang, J., Sawan, M., & Zhang, Y. (2025). Acoustic inspired brain-to-sentence decoder for logosyllabic language. Cyborg and Bionic Systems, 0257 (35 pages). Lien externe
Gao, X., Chen, Y.-H., Zeng, Z., Zheng, W., Chai, C., Wu, H., Zhu, Z., Yang, J., Zhong, L., Shen, H., & Sawan, M. (2025). Specific endophenotypes in EEG microstates for methamphetamine use disorder. Frontiers in Psychiatry, 15. Disponible
Huang, W., Yan, W., Xu, R., Huang, Q., Yang, J., Trochu, F., & Hu, H. (2021). Wrinkling analysis of circular membranes by a Fourier based reduced model. Thin-Walled Structures, 161, 17 pages. Lien externe
Huang, W., Huang, Q., Liu, Y., Yang, J., Hu, H., Trochu, F., & Causse, P. (2019). A Fourier based reduced model for wrinkling analysis of circular membranes. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 345, 1114-1137. Lien externe
Shen, X., Liu, Y., Yang, J., Liu, J., Wu, N., Sawan, M., & Liu, L. (2025). A 0.0012-mm² 0.66-pJ/bit BPSK demodulator incorporating a loop-filter-less PLL achieving the maximum data rate of fcarrier/2. Journal of Semiconductors, 46(3), 032201 (7 pages). Lien externe
Sawan, M., Yang, J., Tarkhan, M., Chen, J., Wang, M., Wang, C., Xia, F., & Chen, Y.-H. (2021). Emerging Trends of Biomedical Circuits and Systems. Lien externe
Wang, Z., Yang, J., Wu, H., Zhu, J., & Sawan, M. (2021). Power efficient refined seizure prediction algorithm based on an enhanced benchmarking. Scientific Reports, 11(1), 23498-23498. Lien externe
Xu, Y., Yang, J., & Sawan, M. (2021). Trends and Challenges of Processing Measurements from Wearable Devices Intended for Epileptic Seizure Prediction. Journal of Signal Processing Systems, 94(6), 527-542. Lien externe
Zhao, S., Yang, J., & Sawan, M. (2022). Energy-Efficient Neural Network for Epileptic Seizure Prediction. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 69(1), 401-411. Lien externe
