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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.
Wu, H., Tan, Z., Liu, X., Chen, J., Zou, W., Hou, Q., Lin, S., Mao, Y., Kuang, X., Yang, J., & Sawan, M. (mai 2025). Efficient Self-Adaptive Pseudo-Resistor with Rapid Settling and High Linearity for Neurorecording Front-End Circuits [Communication écrite]. IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS 2025), London, United Kingdom. Lien externe
Liu, X., Chen, J., Wu, H., Zou, W., Yang, J., & Sawan, M. (2025). An On-Chip Reconfigurable Front-end for Ultra-Low-Power RF Energy Harvesting. IEEE Transactions on Circuits & Systems II Express Briefs, 5 pages. Lien externe
Wu, H., Tan, Z., Liu, X., Chen, J., Zou, W., Hou, Q., Liu, S., Mao, Y., Kuang, X., Yang, J., & Sawan, M. (2025). Self-Adaptive Pseudo-Resistors Enabling Millisecond-Level Artifact Recovery and High-Linearity for Neural Recording Front-Ends. IEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems, PP, 12 pages. Lien externe
Zou, W., Eskandari, R., Liu, X., Chen, J., Ye, Y., Wu, H., Yang, J., & Sawan, M. (octobre 2024). A 34 μW and 3.4 pJ/b IR-UWB Transmitter Featuring Spectrum Tunability for Brain-Machine Interfaces [Communication écrite]. IEEE Biomedical Circuits and Systems Conference (BioCAS 2024), Xi"an, China. Lien externe
Chen, J., Wu, H., Eskandari, R., Liu, X., Lin, S., Hou, Q., Tian, F., Zou, W., Yang, J., & Sawan, M. (avril 2024). A Neuron-Inspired 0.0032mm2−1.38μW/Ch Wireless Implantable Neural Interface with Direct Multiplexing Front-End and Event-Driven Spike Detection and Transmission [Communication écrite]. IEEE Custom Integrated Circuits Conference (CICC 2024), Denver, CO, USA. Lien externe
Liu, X., Zou, W., Wu, H., Chen, J., Yang, J., & Sawan, M. (octobre 2024). A Reconfigurable RF Energy Harvesting Front-end Interface for Biomedical Applications [Communication écrite]. Biomedical Circuits and Systems Conference (BioCAS 2024), Xi'an, China (4 pages). Lien externe
Wu, H., Chen, J., Liu, X., Zou, W., Yang, J., & Sawan, M. (2023). An Energy-Efficient Small-Area Configurable Analog Front-End Interface for Diverse Biosignals Recording. IEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems, 17(4), 818-830. Lien externe
Chen, J., Wu, H., Liu, X., Eskandari, R., Tian, F., Zou, W., Fang, C., Yang, J., & Sawan, M. (juin 2023). NeuroBMI: A New Neuromorphic Implantable Wireless Brain Machine Interface with A 0.48 µW Event-Driven Noise-Tolerant Spike Detector [Communication écrite]. 5th International Conference on Artificial Intelligence Circuits and Systems (AICAS 2023), Hangzhou, China (5 pages). Lien externe
