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Réseau de collaborationCe graphique trace les liens entre tous les collaborateurs des publications de {} figurant sur cette page.
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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.
Jung, S., Zholus, A., Sundermeyer, M., Doersch, C., Goroshin, R., Tan, D. J., Anbil Parthipan, S. C., Triebel, R., & Tombari, F. (juin 2026). TAPNext++: What's Next for Tracking Any Point (TAP)? [Communication écrite]. Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Findings (CVPR 2026), Denver, CO, USA. Lien externe
Mohanty, S., Arabzadeh, N., Tupini, A., Sun, Y., Skrynnik, A., Zholus, A., Côté, M.-A., & Kiseleva, J. (juillet 2025). IDAT: A Multi-Modal Dataset and Toolkit for Building and Evaluating Interactive Task-Solving Agents [Communication écrite]. The 48th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR 2025), Padua, Italy. Lien externe
Zholus, A., Kuznetsov, M., Schutski, R., Shayakhmetov, R., Polykovskiy, D., Anbil Parthipan, S. C., & Zhavoronkov, A. (2025). BindGPT: A Scalable Framework for 3D Molecular Design via Language Modeling and Reinforcement Learning. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 39(24), 26083-26091. Lien externe
Samsami, M. R., Zholus, A., Rajendran, J., & Anbil Parthipan, S. C. (mai 2024). Mastering Memory Tasks with World Models [Communication écrite]. 12th International Conference on Learning Representations (ICLR 2024), Vienna, Austria. Lien externe
