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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.
Dai, Z., Ma, Z., Lin, Y., Wu, Y., Wang, G., Sawan, M., Zhao, J., & Chen, C. (octobre 2024). Compressed Frequency-Division Multiplexing Sampling Technique for High-Density NearInfrared Brain Functional Imaging Photoelectric Array [Communication écrite]. IEEE Biomedical Circuits and Systems Conference (BioCAS 2024), Xi"an, China. Lien externe
Guttmann-Flury, E., Zhao, J., & Sawan, M. (2026). Beyond the Hype: Risks, Realism, and Responsibilities in Digital Twins for Alzheimer's Disease. Dans Ramirez-Mendoza, R. A., Aybar M., J. A., & Morales-Menendez, R. (édit.), Brain-Computer Interface - Bridging Technology, Education, and Ethics . Lien externe
Guttmann-Flury, E., Zhao, S., Zhao, J., & Sawan, M. (octobre 2025). From Noise to Insight: Visualizing Neural Dynamics with Segmented SNR Topographies for Improved EEG-BCI Performance [Communication écrite]. International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC 2025), Vienna, Austria. Lien externe
Guttmann-Flury, E., Wei, Y., Zhao, S., Zhao, J., & Sawan, M. (octobre 2025). The Cost of Simplicity: How Reducing EEG Electrodes Affects Source Localization and BCI Accuracy [Communication écrite]. International Conference on Metrology for eXtended Reality, Artificial Intelligence and Neural Engineering (MetroXRAINE 2025), Ancona, Italy. Lien externe
Ma, Z., Chen, C., Lin, Y., Qi, L., Li, Y., Bi, X., Sawan, M., Wang, G., & Zhao, J. (2024). An Energy-Efficient FD-fNIRS Readout Circuit Employing a Mixer-First Analog Frontend and a Σ-Δ Phase-to-Digital Converter. IEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems, 18(4), 938-950. Lien externe
