Documents dont l'auteur est "Li, Li"
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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.
2025
Li, L., Zhang, X., Wang, J., Jin, C., Harris, M., Merveille, N., & Zhang, J. (2025). Replacing monetary with social incentives for community-based home charger owners' sharing adoption. Transportation Research Part D Transport and Environment, 149, 105070 (19 pages). Lien externe
2024
McDonald, G., Li, L., & Al Mallah, R. (2024). Finding the optimal security policies for autonomous cyber operations with competitive reinforcement learning. IEEE Access, 12, 120292-120305. Lien externe
Légère, A., Li, L., Rivest, F., & Al Mallah, R. (juillet 2024). Training environments for reinforcement learning cybersecurity agents [Communication écrite]. International Conference on Computing, Internet of Things and Microwave Systems (ICCIMS 2024), Gatineau, QC, Canada (5 pages). Lien externe
2023
Li, X., Liu, Y., Li, L., Huo, R., Ghezelbash, F., Ma, Z., Bao, G., Liu, S., Yang, Z., Weber, M. H., Li-Jessen, N. Y. K., Haglund, L., & Li, J. (2023). Tissue-mimetic hybrid bioadhesives for intervertebral disc repair. Materials Horizons, 10(5), 1705-1718. Lien externe
Fan, C., Yang, P., Li, L., Wang, R., Liu, G., Yang, X., Song, W., & Guo, L. (2023). Poisson's ratio of granular materials for Mohr-Coulomb elastoplastic model. International Journal of Mining, Reclamation and Environment, 25 pages. Lien externe
Wiebe, J., Al Mallah, R., & Li, L. (août 2023). Learning cyber defence tactics from scratch with multi-agent reinforcement learning [Communication écrite]. 2nd International Workshop on Adaptive Cyber Defense (ACD 2023), Melbourne, Florida, USA (10 pages). Lien externe