Documents dont l'auteur est "Sirpal, Parikshat"
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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.
Auteur ou autrice
Bonizzato, M., Guay Hottin, R., Côté, S. L., Massai, E., Choinière, L., Macar, U., Laferrière, S., Sirpal, P., Quessy, S., Lajoie, G., Martinez, M., & Dancause, N. (2023). Autonomous optimization of neuroprosthetic stimulation parameters that drive the motor cortex and spinal cord outputs in rats and monkeys. Cell Reports Medicine, 4(4), 101008 (24 pages). Lien externe
Sirpal, P. (2020). Leveraging Artificial Intelligence to Improve EEG-fNIRS Data Analysis [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal]. Disponible
Damseh, R., Delafontaine-Martel, P., James-Marchand, P., Sirpal, P., Cheriet, F., & Lesage, F. (juillet 2020). Automated Analysis of Brain Microvasculature: From Segmentation to Anatomical Modeling [Communication écrite]. 42nd Annual International Conferences of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC 2020), Montréal, Qc, Canada. Lien externe
Guevara, E., Sirpal, P., Abran, M., Pouliot, P., Lesage, F., Jin, C., Londoño, I., & Lodygensky, G. A. (juin 2015). White matter injury in a newborn rat model analyzed with Resting-State Optical Imaging of Intrinsic Signals (rsOIS) [Communication écrite]. Photonics North 2015, Ottawa, ON, Canada. Lien externe