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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.
Zeng, M., Feng, M., Mayer, J. R. R., Bitar-Nehme, E., & Duong, X. T. (2025). Machine learning models for predicting volumetric errors based on scale and master balls artefact probing data. CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology, 59, 135-157. Disponible
Zeng, M., Mayer, J. R. R., Feng, M., Bitar-Nehme, E., & Truong Duong, X. (2025). Comparison of Two Machine Learning Models for Predicting Volumetric Errors From On-The-Fly R-Test Type Device Data and Virtual End Point Constraints. Journal of Machine Engineering, 25, 5-19. Lien externe
Zeng, M., Mayer, J. R. R., & Duong, X.T. (mai 2023). Prediction of diameter error in one-setup machining test by using machine learning algorithms [Résumé]. Canadian Society for Mechanical Engineering (CSME) / Computational Fluid Dynamics Society of Canada (CFD Canada). International congress, Sherbrooke, Qc, Canada (1 page). Publié dans Progress in Canadian Mechanical Engineering, 6. Lien externe
Zeng, M. (2025). Machine learning models for predicting volumetric and machining errors of five-axis machine tools [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal]. Disponible
