Documents dont l'auteur est "Mateus, Diana"
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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.
2020
Bateson, M., Kervadec, H., Dolz, J., Lombaert, H., & Ben Ayed, I. (octobre 2020). Source-Relaxed Domain Adaptation for Image Segmentation [Communication écrite]. 23rd International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI 2020), Lima, Peru. Lien externe
Galdrán, A., Dolz, J., Chakor, H., Lombaert, H., & Ben Ayed, I. (octobre 2020). Cost-Sensitive Regularization for Diabetic Retinopathy Grading from Eye Fundus Images [Communication écrite]. 23rd International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI 2020), Lima, Peru. Lien externe
2019
Askari Hemmat, M., Savaria, Y., David, J. P., Honari, S., Perone, C. S., Rouhier, L., & Cohen-Adad, J. (octobre 2019). U-Net Fixed-Point Quantization for Medical Image Segmentation [Communication écrite]. 22nd International Conference on Medical Image Computing & Computer Assisted Intervention (MICCAI 2019), Shenzhen, China. Lien externe