Documents dont l'auteur est "Humeniuk, Dmytro"

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Nuage de mots

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Un 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.

C

Côté, P.-O., Nikanjam, A., Ahmed, N., Humeniuk, D., & Khomh, F. (2024). Data cleaning and machine learning: a systematic literature review. Automated Software Engineering, 31(2), 54 (75 pages). Lien externe

H

Humeniuk, D. (2026). Operational Knowledge Distillation for Efficient Testing and Enhancement of Autonomous Robotic Systems [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal]. Disponible

Humeniuk, D., Khomh, F., & Antoniol, G. (2024). Reinforcement Learning Informed Evolutionary Search for Autonomous Systems Testing. ACM Transactions on Software Engineering and Methodology. Lien externe

Humeniuk, D., & Khomh, F. (avril 2024). AmbieGenVAE at the SBFT 2024 Tool Competition - Cyber-Physical Systems Track [Communication écrite]. 17th ACM/IEEE International Workshop on Search-Based and Fuzz Testing, Lisbon, Portugal. Lien externe

Humeniuk, D., & Khomh, F. (avril 2024). AmbieGen at the SBFT 2024 Tool Competition-CPS-UAV Track [Communication écrite]. 17th International Workshop on Search-Based and Fuzz Testing (SBFT 2024), Lisbon, Portugal. Lien externe

Humeniuk, D., Khomh, F., & Antoniol, G. RIGAA at the SBFT 2023 Tool Competition - Cyber-Physical Systems Track [Communication écrite]. 2023 IEEE/ACM International Workshop on Search-Based and Fuzz Testing (SBFT 2023), Melbourne, Australia. Lien externe

Humeniuk, D., Khomh, F., & Antoniol, G. (2023). AmbieGen: A search-based framework for autonomous systems testing. Science of Computer Programming, 230, 102990 (10 pages). Lien externe

Humeniuk, D., Khomh, F., & Antoniol, G. (2022). A search-based framework for automatic generation of testing environments for cyber-physical systems. Information and Software Technology, 149, 106936 (17 pages). Lien externe

Humeniuk, D., Antoniol, G., & Khomh, F. (mai 2022). ***AmbieGen tool at the SBST 2022 Tool Competition [Communication écrite]. 15th Search-Based Software Testing Workshop (SBST 2022). Lien externe

Humeniuk, D. (2021). A Search-Based Framework for Automatic Generation of Testing Environments for Cyber-Physical Systems [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal]. Disponible

Humeniuk, D., Antoniol, G., & Khomh, F. (mai 2021). SWAT tool at the SBST 2021 Tool Competition [Communication écrite]. 14th IEEE/ACM International Workshop on Search-Based Software Testing (SBST 2021), Madrid, Spain. Lien externe

Humeniuk, D., Antoniol, G., & Khomh, F. (mai 2021). Data Driven Testing of Cyber Physical Systems [Communication écrite]. 14th IEEE/ACM International Workshop on Search-Based Software Testing (SBST 2021), Madrid, Spain. Lien externe