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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.
Deldar Masrour, P., Tangestani, R., Farrahi, G., Martin, É., Yuan, L., & Zhang, T. (2023). Track-scale anisotropic thermal material model as a viable substitution in selective laser melting. Journal of Design Against Fatiguq, 1(3), 19-33. Lien externe
Mai, V., Maisonneuve, P., Zhang, T., Nekoei, H., Paull, L., & Lesage-Landry, A. (2024). Correction to: Multi-agent reinforcement learning for fast-timescale demand response of residential loads. Machine Learning with Applications, 1 page. Lien externe
Mai, V., Maisonneuve, P., Zhang, T., Nekoei, H., Paull, L., & Lesage-Landry, A. (2023). Multi-agent reinforcement learning for fast-timescale demand response of residential loads. Machine Learning with Applications, 32 pages. Lien externe
Mai, V., Zhang, T., & Lesage-Landry, A. (décembre 2021). Multi-agent reinforcement learning for renewable integration in the electric power grid [Communication écrite]. NeurIPS Workshop on Tackling Climate with Machine Learning. Non disponible
Rodriguez, J., Jian, X., Panigrahi, S. S., Zhang, T., Feizi, A., Puri, A., Kalkunte, A., Savard, F., Masry, A., Nayak, S., Awal, R., Massoud, M., Abaskohi, A., Li, Z., Wang, S., Noel, P.-A., Richter, M. L., Vadacchino, S., Agarwal, S., ... Rajeswar, S. (avril 2025). BIGDOCS : an open dataset for training multimodal models on document and code tasks [Communication écrite]. 13th International Conference on Learning Representations (ICLR 2025), Singapore, Singapore. Lien externe
Zhang, S., Zhang, T., Cheng, J., & Zhou, S. (2025). Who is to Blame: A Comprehensive Review of Challenges and Opportunities in Designer-Developer Collaboration [Commentaire ou lettre]. Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction, 9(2), 1-32. Lien externe
