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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.
Alsheghri, A., Zhang, Y., Keren, J., Cheriet, F., & Guibault, F. (2025). Automatic margin line extraction using 3D deep learning on digital surface models of prepared teeth for crown generation. Computers in Biology and Medicine, 196(C), 110960. Lien externe
Alsheghri, A., Zhang, Y., Ghadiri, F., Keren, J., Cheriet, F., & Guibault, F. (2025). Mesh-based segmentation for automated margin line generation on incisors receiving crown treatment. Mathematics and Computers in Simulation, 239, 716-728. Lien externe
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
Chafi, I., Zhang, Y., Ladini, Y., Cheriet, F., Keren, J., & Guibault, F. (avril 2025). Exploring the Use of Generative Adversarial Networks for Automated Dental Preparation Design [Communication écrite]. 22nd International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2025), Houston, TX, USA. Lien externe
Chafi, I., Hosseinimanesh, G., Alsheghri, A., Ladini, Y., Zhang, Y., Abbasi Moghadam, N., Elfassy, L., Carrière, V.-M., Haidar, S., Keren, J., Cheriet, F., & Guibault, F. (février 2025). Intellident: an AI-based online automated framework for dental crown generation [Communication écrite]. SPIE Medical Imaging, San Diego, CA, USA (8 pages). Lien externe
Alsheghri, A., Zhang, Y., Hosseinimanesh, G., Keren, J., Cheriet, F., & Guibault, F. (2024). Robust Segmentation of Partial and Imperfect Dental Arches. Applied Sciences, 14(23), 10784 (20 pages). Disponible
Chafi, I., Cheriet, F., Keren, J., Zhang, Y., & Guibault, F. (février 2024). 3D generation of dental crown bottoms using context learning [Présentation]. Dans SPIE Medical Imaging, 2024, San Diego, California, United States. Lien externe
Wu, N., Liu, B., Zhang, Y., Allam, A. A., Rady, A., Altoom, N. G., Dar, A. A., Qu, R., Wang, Z., & Sun, P. (2024). Environmental fate of benzotriazole 2-(2H-benzotriazol-2-yl)-4,6-di-tert-pentylphenol (UV-328) on the surface of plastic films in soil: Migration and phototransformation. Journal of Environmental Chemical Engineering, 12(2), 112093 (7 pages). Lien externe
Hosseinimanesh, G., Ghadiri, F., Alsheghri, A., Zhang, Y., Keren, J., Cheriet, F., & Guibault, F. (février 2023). Improving the quality of dental crown using a transformer-based method [Communication écrite]. Medical Imaging 2023 : Physics of Medical Imaging,, San Diego, CA, USA (8 pages). Lien externe
Alsheghri, A., Ghadiri, F., Zhang, Y., Lessard, O., Keren, J., Cheriet, F., & Guibault, F. (février 2022). Semi-supervised segmentation of tooth from 3D scanned dental arches [Affiche]. SPIE Medical Imaging 2022 : Image processing, San Diego, California, USA (6 pages). Lien externe
Avraam, C., Zhang, Y., Sankaranarayanan, S., Zaitchik, B., Moynihan, E., Juturu, P., Neff, R., & Siddiqui, S. (2021). Optimization-Based Systems Modeling for the Food-Energy-Water Nexus. Current Sustainable/Renewable Energy Reports, 8(1), 4-16. Lien externe
Sankaranarayanan, S., Zhang, Y., Carney, J., Nigussie, Y., Esayas, B., Simane, B., Zaitchik, B., & Siddiqui, S. (2020). What Are the Domestic and Regional Impacts From Ethiopia's Policy on the Export Ban of Teff? Frontiers in Sustainable Food Systems, 4, 4 (14 pages). Disponible
Trabelsi, C., Bilaniuk, O., Zhang, Y., Serdyuk, D., Subramanian, S., Santos, J. F., Mehri, S., Rostamzadeh, N., Bengio, Y., & Pal, C. J. (avril 2018). Deep complex networks [Communication écrite]. 6th International Conference on Learning Representations (ICLR 2018), Vancouver, BC, Canada (19 pages). Lien externe
Cheng, C., Qi, M., Zhang, Y., & Rousseau, L.-M. (2018). A two-stage robust approach for the reliable logistics network design problem. Transportation Research Part B: Methodological, 111, 185-202. Lien externe
Devals, C., Zhang, Y., Dompierre, J., Vu, T. C., Mangani, L., & Guibault, F. (2014). 3D Casing-Distributor Analysis for Hydraulic Design Application. International Journal of Fluid Machinery and Systems, 8(3), 142-154. Lien externe
Vu, T. C., Devals, C., Zhang, Y., Nennemann, B., & Guibault, F. (2011). Steady and unsteady flow computation in an elbow draft tube with experimental validation. International Journal of Fluid Machinery and Systems, 4(1), 85-96. Lien externe
