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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.
Ye, X., & Bilodeau, G.-A. (2025). Continuous conditional video synthesis by neural processes. Computer Vision and Image Understanding, 104387 (11 pages). Lien externe
Ye, X. (2024). Video Future Frames Prediction by Deep Generative Models [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal]. Accès restreint
Ye, X., & Bilodeau, G.-A. (février 2024). STDiff: Spatio-Temporal Diffusion for Continuous Stochastic Video Prediction [Communication écrite]. 38th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2024), Vancouver, BC, Canada. Publié dans Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 38(7). Lien externe
Ye, X., & Bilodeau, G.-A. (juin 2023). An unified model for continuous conditional video prediction [Communication écrite]. IEEE/CVF Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPR Workshops 2023), Vancouver, BC, Canada. Lien externe
Ye, X., & Bilodeau, G.-A. (2023). Video prediction by efficient transformers. Image and Vision Computing, 130, 104612 (10 pages). Lien externe
Ye, X., & Bilodeau, G.-A. (août 2022). VPTR: Efficient Transformers for Video Prediction [Communication écrite]. 26th International Conference on Pattern Recognition (ICPR 2022), Montreal, Qc, Canada. Lien externe
