Documents dont l'auteur est "de Azambuja, Ricardo"
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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.
Article de revue
Stoelen, M. F., de Azambuja, R., Rodríguez, B. L., Bonsignorio, F., & Cangelosi, A. (2022). The GummiArm Project: A Replicable and Variable-Stiffness Robot Arm for Experiments on Embodied AI. Frontiers in Neurorobotics, 16, 836772 (19 pages). Lien externe
Communication écrite
Sperling, M., Bouteiller, Y., De Azambuja, R., & Beltrame, G. (mai 2020). Domain Generalization via Optical Flow: Training a CNN in a Low-Quality Simulation to Detect Obstacles in the Real World [Communication écrite]. 17th Conference on Computer and Robot Vision (CRV 2020), Ottawa, ON. Lien externe
Ramtoula, B., De Azambuja, R., & Beltrame, G. (mai 2020). CAPRICORN: Communication Aware Place Recognition using Interpretable Constellations of Objects in Robot Networks [Communication écrite]. IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2020), Paris, France. Lien externe
Ramtoula, B., de Azambuja, R., & Beltrame, G. (août 2019). Data-Efficient Decentralized Place Recognition with 3D Constellations of Objects [Communication écrite]. International Symposium on Multi-Robot and Multi-Agent Systems (MRS 2019), New Brunswick, N.J., USA. Lien externe