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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.
Li, S., Wu, D., Zhao, S., Yang, J., & Sawan, M. (2025). Memory-Efficient Intrinsic Gating Adaptation for Enhanced On-Device Epilepsy Diagnosis. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, PP, 14 pages. Lien externe
Zhao, S., Wang, S., Wang, Z., Fang, C., Tian, F., Chen, J., Fu, C., Yang, J., & Sawan, M. (2025). BoostViT: Booth-Serial Skipping and Tunable Scaling for Vision Transformers. IEEE Transactions on Circuits and Systems I Regular Papers, 12 pages. Lien externe
Zhao, S., Li, S., Wu, D., Tian, F., Yang, J., & Sawan, M. (2025). A Resource-Efficient Algorithm-Hardware Co-Design Towards Semi-Supervised Neurological Symptoms Prediction. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 74, 12 pages. Lien externe
Zhao, S., Wang, C., Fang, C., Tian, F., Yang, J., & Sawan, M. (2024). HybMED: A Hybrid Neural Network Training Processor with Multi-Sparsity Exploitation for Internet of Medical Things. IEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems, 18(5), 1178-1189. Lien externe
Yang, J., Zhao, S., Wang, J., Lin, S., Hou, Q., & Sawan, M. (2024). Precise and low-power closed-loop neuromodulation through algorithm-integrated circuit co-design. Frontiers in Neuroscience, 18, 13 pages. Lien externe
Fang, C., Shen, Z., Wang, Z., Wang, C., Zhao, S., Tian, F., Yang, J., & Sawan, M. (2024). An Energy-Efficient Unstructured Sparsity-Aware Deep SNN Accelerator With 3-D Computation Array. IEEE Journal of Solid-State Circuits, 1-13. Lien externe
Zhao, S., Yang, J., & Sawan, M. (2022). Energy-Efficient Neural Network for Epileptic Seizure Prediction. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 69(1), 401-411. Lien externe
Fang, C., Shen, Z., Zhao, S., Wang, C., Tian, F., Yang, J., & Sawan, M. (avril 2024). A 0.078 pJ/SOP Unstructured Sparsity-Aware Spiking Attention/Convolution Processor with 3D Compute Array [Communication écrite]. IEEE Custom Integrated Circuits Conference (CICC 2024), Denver, CO, USA. Lien externe
Zhang, Y., Savaria, Y., Zhao, S., Torcato Mordido, G. F., Sawan, M., & Leduc-Primeau, F. (juillet 2022). Tiny CNN for Seizure Prediction in Wearable Biomedical Devices [Communication écrite]. 44th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC 2022), Glasgow, United Kingdom. Lien externe
