Documents dont l'auteur est "Nayebi, Maleknaz"
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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.
Communication écrite
Promodya Thirimanne, S., Lemango, E. Y., Antoniol, G., & Nayebi, M. (juillet 2025). One Documentation Does Not Fit All : Case study of TensorFlow Documentation [Communication écrite]. 49th IEEE Annual Computers, Software, and Applications Conference (COMPSAC 2025), Toronto, ON, Canada. Lien externe
Pepe, F., Farkas, C., Nayebi, M., Antoniol, G., & Di Penta, M. (avril 2025). How do papers make into machine learning frameworks: a preliminary study on tensorflow [Communication écrite]. 33rd International Conference on Program Comprehension (ICPC 2025), Ottawa, Ontario, Canada. Lien externe
Ensemble de données
Pepe, F., Farkas, C., Nayebi, M., Antoniol, G., & Di Penta, M. (2025). Replication Package of the Paper "How do Papers Make into Machine Learning Frameworks: A Preliminary Study on TensorFlow" [Ensemble de données]. Lien externe