Documents dont l'auteur est "Czarnecki, Krzysztof"
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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.
H
Hu, B. C., Marsso, L., Czarnecki, K., & Chechik, M. (octobre 2022). What to Check: Systematic Selection of Transformations for Analyzing Reliability of Machine Vision Components [Communication écrite]. IEEE 33rd International Symposium on Software Reliability Engineering (ISSRE 2022), Charlotte, North Carolina, USA. Lien externe
Hu, B. C., Marsso, L., Czarnecki, K., Salay, R., Shen, H., & Chechik, M. (mai 2022). If a Human Can See It, So Should Your System: Reliability Requirements for Machine Vision Components [Communication écrite]. 44th IEEE/ACM International Conference on Software Engineering (ICSE 2022), Pittsburgh, Pennsylvania, USA. Lien externe
S
Shen, H., Caroline Hu, B., Czarnecki, K., Marsso, L., & Chećhik, M. (février 2025). Assessing Visually-Continuous Corruption Robustness of Neural Networks Relative to Human Performance [Communication écrite]. IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV 2025), Tucson, AZ, USA. Lien externe
W
Wang, J., Pant, Y. V., Zhao, L., Antkiewicz, M., & Czarnecki, K. (2024). Enhancing Safety in Mixed Traffic: Learning-Based Modeling and Efficient Control of Autonomous and Human-Driven Vehicles. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 16-16. Lien externe