Relevant bibliographies by topics / Modèle latent

Contents

  1. Journal articles
  2. Dissertations / Theses
  3. Books
  4. Book chapters
  5. Conference papers
  6. Reports

Academic literature on the topic 'Modèle latent'

Author: Grafiati
Published: 1 February 2025
Last updated: 19 July 2025

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Journal articles on the topic "Modèle latent"

1

Cialdella, P., O. Chambon, J. P. Boissel, and E. Ravet-Cialdella. "La recherche d’une mesure unidimensionnelle de la dépression: à propos de l’échelle de dépression de Hamilton." Psychiatry and Psychobiology 4, no. 4 (1989): 203–10. http://dx.doi.org/10.1017/s0767399x00002765.

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Abstract:
RésuméL’utilisation du score global d’une échelle d’évaluation suppose l’unidimensionnalité de l’instrument, avantage censé permettre une plus grande puissance des tests statistiques. Classiquement, la vérification de cette propriété reposait sur l’isolement par l’analyse factorielle d’un facteur général, en rapport avec le pourcentage de variance extraite, mais aucun critère de choix du nombre de facteurs n’a été universellement accepté. De plus, les résultats d’une analyse donnée sont très dépendants des caractéristiques de l’échantillon, et non généralisables. Les récentes théories du trait
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Korahiré, Joël Awouhidia. "Dynamiques socioéconomiques dans les villages riverains au ranch de gibier de Nazinga au Burkina Faso." Articles 40, no. 2 (2011): 53–70. http://dx.doi.org/10.7202/1001388ar.

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Abstract:
Afin d’inciter les populations riveraines à la conservation des ressources fauniques, le Ranch de Gibier de Nazinga a adopté un modèle de gestion pour l’amélioration de leur condition de vie. Le but de cette recherche est d’étudier l’environnement socioéconomique dans lequel évoluent ces populations depuis la création dudit ranch. En utilisant principalement une démarche qualitative, la réalisation de cet objectif se fait en deux temps, soit primo en examinant les changements structurels socioéconomiques engendrés par le ranch dans la zone d’étude, puis secundo, en identifiant les impacts soci
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3

Descheneau-Guay, Amélie. "Les séries jeunesse et les stéréotypes sexuels : la récupération de l’idée d’émancipation et l’émergence d’une culture du consensus." Notes de recherche 19, no. 2 (2007): 143–54. http://dx.doi.org/10.7202/014846ar.

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Abstract:
Cette note de recherche rapporte une exploration des stéréotypes sexuels féminins présents dans quatre séries télévisuelles que de jeunes québécois âgés de 7 à 12 ans ont dit préférer lors d’une enquête sur les systèmes représentationnels liés à la télévision. Dans une démarche mettant l’accent sur le contenu discursif latent, les séries sont décrites brièvement et les principaux thèmes sont relevés. Deux grands constats se dégagent du travail d’interprétation, soit l’émergence d’une culture du consensus dépolitisante et la récupération de l’idée féministed’émancipationcollective en l’idéologi
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Childs, Ruth A., Orlena Broomes, and Monique B. Herbert. "Deciding Whether to Respond: A Latent Class Analysis of Nonresponse on Ontario’s Grade 9 Assessment of Mathematics." Alberta Journal of Educational Research 64, no. 1 (2018): 70–87. http://dx.doi.org/10.55016/ojs/ajer.v64i1.56472.

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Abstract:
This study investigates nonresponse on Ontario’s Grade 9 Assessment of Mathematics – in particular, whether or not students responded to all multiple-choice or all open-response items in two test booklets. Whether students responded to all items of one type (multiple-choice or open-response) by booklet (for the first or second day of testing) was modeled, with and without proportion correct scores by item type as covariates, using latent class analysis. Both a 3-class model without the covariates and a 4-class model with the covariates but without direct effects distinguished among students wh
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Burton, Réginald. "Influence des distributions du trait latent et de la difficulté des items sur les estimations du modèle de Birnbaum : une étude du type Monte-Carlo." Mesure et évaluation en éducation 27, no. 3 (2004): 41. http://dx.doi.org/10.7202/1087787ar.

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Nyambiya, T. E., T. Muromo, and K. Muchena. "‘My blood is now old and exhausted’: A Qualitative Study of Adults’ Behavioural Beliefs About Donating Blood in Harare, Zimbabwe." Africa Sanguine 22, no. 1 (2020): 14–22. http://dx.doi.org/10.4314/asan.v22i1.3.

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Abstract:
Introduction: In Zimbabwe, though adults consume 80% of donated blood, their contribution to the national blood bank remains low.Considering that blood is an essential but scarce national resource it is important to gain insight into the beliefs that influence adults’ decisionsto donate blood or refrain from doing so.Aims and objectives: We sought to identify and describe the behavioural beliefs underlying adults’ blood donation intentions in Harare.Materials and methods: We used a qualitative study design based on the Integrated Behavioural Model. We interviewed 32 participants usinga semi-st
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7

Fine, David. "Nursing’s latest module." Nursing Standard 6, no. 23 (1992): 51. http://dx.doi.org/10.7748/ns.6.23.51.s53.

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8

Chaudhary, Neha, and Priti Dimri. "LATENT FINGERPRINT IMAGE ENHANCEMENT BASED ON OPTIMIZED BENT IDENTITY BASED CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK." Indian Journal of Computer Science and Engineering 12, no. 5 (2021): 1477–93. http://dx.doi.org/10.21817/indjcse/2021/v12i5/211205124.

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Abstract:
Fingerprints are unique biometric systems (BSs) in which none of the human possesses similar fingerprint structures. It is one of the most significant biometric processes used in the identification of criminals. Latent fingerprints or latents are generated mainly by the finger sweat or oil deposits which is left by the suspects unintentionally. The impressions of latents are blurred or smudgy in nature and not viewed by naked eye. These fingerprints are of low quality, corrupted by noise, degraded by technological factors and exhibit minor details. Latents display consistent structural info wh
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Joo, Hyungjun, Hyeonggeun Han, Sehwan Kim, Sangwoo Hong, and Jungwoo Lee. "Constructing Fair Latent Space for Intersection of Fairness and Explainability." Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 39, no. 4 (2025): 4156–65. https://doi.org/10.1609/aaai.v39i4.32436.

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Abstract:
As the use of machine learning models has increased, numerous studies have aimed to enhance fairness. However, research on the intersection of fairness and explainability remains insufficient, leading to potential issues in gaining the trust of actual users. Here, we propose a novel module that constructs a fair latent space, enabling faithful explanation while ensuring fairness. The fair latent space is constructed by disentangling and redistributing labels and sensitive attributes, allowing the generation of counterfactual explanations for each type of information. Our module is attached to
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10

Seol, Hyun-Soo. "Development and Application of Latent Transition Analysis Module in jamovi." Korean Human Resource Development Strategy Institute 19, no. 4 (2024): 27–42. https://doi.org/10.21329/khrd.2024.19.4.27.

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Abstract:
This study presents the development and implementation of a novel statistical module for latent transition analysis within the jamovi software environment. jamovi is an open-source platform designed to make statistical analysis accessible to users with varying levels of expertise. This module integrates latent transition analysis, a complex method used for examining changes in latent variables over time. This integration significantly enhances the software's analytical capabilities. The primary objective of this development is to democratize access to advanced statistical methods, thereby faci
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Dissertations / Theses on the topic "Modèle latent"

1

Brault, Vincent. "Estimation et sélection de modèle pour le modèle des blocs latents." Thesis, Paris 11, 2014. http://www.theses.fr/2014PA112238/document.

Full text
Abstract:
Le but de la classification est de partager des ensembles de données en sous-ensembles les plus homogènes possibles, c'est-à-dire que les membres d'une classe doivent plus se ressembler entre eux qu'aux membres des autres classes. Le problème se complique lorsque le statisticien souhaite définir des groupes à la fois sur les individus et sur les variables. Le modèle des blocs latents définit une loi pour chaque croisement de classe d'objets et de classe de variables, et les observations sont supposées indépendantes conditionnellement au choix de ces classes. Toutefois, il est impossible de fac
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De, santiago Kylliann. "From stratification to prediction : multimodal machine learning with latent block models and mixtures of experts." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2025. http://www.theses.fr/2025UPASM001.

Full text
Abstract:
Cette thèse explore l'application de méthodes d'apprentissage automatique multimodales pour l'analyse de données médicales, en mettant l'accent sur la stratification des patients et la prédiction de la récupération auditive après un traumatisme sonore aigu. L'étude repose sur des données hétérogènes (audiologiques, génomiques et protéomiques) collectées à différents moments après le traumatisme. L'objectif principal est d'extraire des caractéristiques pertinentes en combinant ces données multimodales, afin de permettre une analyse plus précise du comportement individuel des patients et des ten
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3

Mura, Thibault. "Prévention des démences : analyse du déclin cognitif à l’aide d’un modèle longitudinal non linéaire à variable latente." Thesis, Montpellier 1, 2012. http://www.theses.fr/2012MON1T018/document.

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Abstract:
Ce travail doctoral a pour premier objectif de replacer les démences dans leur contexte de santé publique en estimant des projections de nombre de cas de démences en France et en Europe jusqu'en 2050. La sensibilité de ces projections aux changements d'hypothèses sur les valeurs d'incidence ou de mortalité des sujets déments, sur le scenario démographique utilisé, et sur la mise en place d'une intervention de prévention, a également été évaluée. Dans ce contexte de forte augmentation du nombre de cas à venir, la prévention des démences, qu'elle soit primaire ou secondaire, sera amenée à tenir
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Samuth, Benjamin. "Ηybrid mοdels cοmbining deep neural representatiοns and nοn-parametric patch-based methοds fοr phοtοrealistic image generatiοn". Electronic Thesis or Diss., Normandie, 2024. http://www.theses.fr/2024NORMC249.

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Abstract:
Le domaine de la génération d'images a récemment connu de fortesavancées grâce aux rapides évolutions des modèles neuronaux profonds.Leur succès ayant atteint une portée au-delà de la sphèrescientifique, de multiples inquiétudes et questionnements se sontlégitimement soulevées quant à leur fonctionnement et notammentl'usage de leurs données d'entraînement. En effet, ces modèles sont sivolumineux en paramètres et coûteux en énergie qu'il en devientdifficile d'offrir des garanties et des explications concrètes. Àl'inverse, des modèles légers et explicables seraient souhaitablespour répondre à ce
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5

Dantan, Etienne. "Modèles conjoints pour données longitudinales et données de survie incomplètes appliqués à l'étude du vieillissement cognitif." Thesis, Bordeaux 2, 2009. http://www.theses.fr/2009BOR21658/document.

Full text
Abstract:
Dans l'étude du vieillissement cérébral, le suivi des personnes âgées est soumis à une forte sélection avec un risque de décès associé à de faibles performances cognitives. La modélisation de l'histoire naturelle du vieillissement cognitif est complexe du fait de données longitudinales et données de survie incomplètes. Par ailleurs, un déclin accru des performances cognitives est souvent observé avant le diagnostic de démence sénile, mais le début de cette accélération n'est pas facile à identifier. Les profils d'évolution peuvent être variés et associés à des risques différents de survenue d'
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6

Robert, Valérie. "Classification croisée pour l'analyse de bases de données de grandes dimensions de pharmacovigilance." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017SACLS111/document.

Full text
Abstract:
Cette thèse regroupe des contributions méthodologiques à l'analyse statistique des bases de données de pharmacovigilance. Les difficultés de modélisation de ces données résident dans le fait qu'elles produisent des matrices souvent creuses et de grandes dimensions. La première partie des travaux de cette thèse porte sur la classification croisée du tableau de contingence de pharmacovigilance à l’aide du modèle des blocs latents de Poisson normalisé. L'objectif de la classification est d'une part de fournir aux pharmacologues des zones intéressantes plus réduites à explorer de manière plus préc
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7

Georgescu, Vera. "Classification de données multivariées multitypes basée sur des modèles de mélange : application à l'étude d'assemblages d'espèces en écologie." Phd thesis, Université d'Avignon, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00624382.

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Abstract:
En écologie des populations, les distributions spatiales d'espèces sont étudiées afin d'inférer l'existence de processus sous-jacents, tels que les interactions intra- et interspécifiques et les réponses des espèces à l'hétérogénéité de l'environnement. Nous proposons d'analyser les données spatiales multi-spécifiques sous l'angle des assemblages d'espèces, que nous considérons en termes d'abondances absolues et non de diversité des espèces. Les assemblages d'espèces sont une des signatures des interactions spatiales locales des espèces entre elles et avec leur environnement. L'étude des assem
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8

Batardière, Bastien. "Machine learning for multivariate analysis of high-dimensional count data." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2024. http://www.theses.fr/2024UPASM047.

Full text
Abstract:
Cette thèse traite de la modélisation et de l’analyse de données de comptage de haute dimension dans le cadre des modèles à variables latentes, ainsi que de l’optimisation de tels modèles. Les modèles à variables latentes ont démontré leur efficacité dans la modélisation de structures de dépendance complexes pour les données de comptage, avec le modèle Poisson Log-Normal (PLN) comme exemple principal. Cependant, le modèle PLN ne répond pas aux caractéristiques des jeux de données de comptage réels, principalement en raison de son incapacité à produire un grand nombre de zéros. Nous proposons u
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Arzamendia, Lopez Juan Pablo. "Métholodogie de conception des matériaux architecturés pour le stockage latent dans le domaine du bâtiment." Thesis, Lyon, INSA, 2013. http://www.theses.fr/2013ISAL0060/document.

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Abstract:
L'utilisation de systèmes de stockage par chaleur latente constitue une solution permettant l'effacement du chauffage d'un bâtiment résidentiel pendant les périodes de forte demande. Une telle stratégie peut avoir pour objectif le lissage des pics d'appel en puissance du réseau électrique. Cependant, la faible conductivité des matériaux à changement de phase (MCP) qui constituent ces systèmes et le besoin d'une puissance de décharge importante imposent l'utilisation de matériaux dits "architecturés" afin d'optimiser la conductivité équivalente des matériaux stockeurs. Nos travaux s'intéressent
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10

Diallo, Alhassane. "Recherche de sous-groupes évolutifs et leur impact sur la survie : application à des patients atteints d'ataxie spinocérébelleuse (SCA) Body Mass Index Decline Is Related to Spinocerebellar Ataxia Disease Progression Survival in patients with spinocerebellar ataxia types 1, 2, 3, and 6 (EUROSCA): a longitudinal cohort study." Thesis, Sorbonne université, 2018. http://www.theses.fr/2018SORUS447.

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Abstract:
Dans les études de cohorte, le plus souvent les modèles utilisés supposent que la population d’étude suit un profil moyen d’évolution. Cependant dans de nombreux cas, comme pour les ataxies spinocérébelleuses (SCA), il n’est pas rare qu’une hétérogénéité soit suspectée. Cette hétérogénéité pourrait aussi être influencée par d’autres évènements intercurrents : évolution conjointe d’un second phénotype ou survenue d’un évènement tel la sortie d’étude ou le décès. Dans la première partie de cette thèse, nous avons analysé l’évolution de l’IMC des patients SCA et identifié des profils d’évolution
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Books on the topic "Modèle latent"

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Stefanadis, Chris. Sunk costs, contestability, and the latent contract market. Federal Reserve Bank of New York, 1999.

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2

Bates, David S. Maximum likelihood estimation of latent affine processes. National Bureau of Economic Research, 2003.

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3

Gaver, Donald Paul. Latent factor models and analyses for operator response times. Naval Postgraduate School, 1990.

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4

Muthen, Linda K. Mplus: Statistical analysis with latent variables : user's guide. 4th ed. Muthén & Muthén, 2007.

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5

Waldegaray, Marta Inès. Réécritures en Amérique latine, les modèles décentrés. Université Paul Verlaine Metz, centre de recherches écritures, 2009.

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6

Goodman, Leo A. Analyzing qualitative/categorical data: Log-linear models and latent structure analysis. University Press of America, 1985.

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7

Vermunt, Jeroen K. Log-linear event history analysis: A general approach with missing data, latent variables, and unobserved heterogeneity. Tilburg University Press, 1996.

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8

Sparrow, Malcolm K. A topological approach to the matching of single fingerprints: Development of algorithms for use on latent fingermarks. National Bureau of Standards, 1985.

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Sparrow, Malcolm K. A topological approach to the matching of single fingerprints: Development of algorithms for use on latent fingermarks. U.S. Dept. of Commerce, National Bureau of Standards, 1985.

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Sparrow, Malcolm K. A topological approach to the matching of single fingerprints: Development of algorithms for use on latent fingermarks. U.S. Dept. of Commerce, National Bureau of Standards, 1985.

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Book chapters on the topic "Modèle latent"

1

Flaherty, Brian P., Liying Wang, and Cara J. Kiff. "Latent class and latent profile models." In APA handbook of research methods in psychology: Data analysis and research publication (Vol. 3) (2nd ed.). American Psychological Association, 2023. http://dx.doi.org/10.1037/0000320-018.

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2

Newsom, Jason T. "Latent Class and Latent Transition Models." In Longitudinal Structural Equation Modeling, 2nd ed. Routledge, 2023. http://dx.doi.org/10.4324/9781003263036-10.

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3

Flaherty, Brian P., and Cara J. Kiff. "Latent class and latent profile models." In APA handbook of research methods in psychology, Vol 3: Data analysis and research publication. American Psychological Association, 2012. http://dx.doi.org/10.1037/13621-019.

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4

McGrath, Robert E. "Latent-variable models." In Quantitative models in psychology. American Psychological Association, 2011. http://dx.doi.org/10.1037/12316-007.

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5

Bishop, Christopher M. "Latent Variable Models." In Learning in Graphical Models. Springer Netherlands, 1998. http://dx.doi.org/10.1007/978-94-011-5014-9_13.

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6

Zwiernik, Piotr. "Latent Tree Models." In Handbook of Graphical Models. CRC Press, 2018. http://dx.doi.org/10.1201/9780429463976-11.

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7

Beaujean, A. Alexander, and Grant B. Morgan. "Latent Variable Models." In Human–Computer Interaction Series. Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-26633-6_10.

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8

Clogg, Clifford C. "Latent Class Models." In Handbook of Statistical Modeling for the Social and Behavioral Sciences. Springer US, 1995. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4899-1292-3_6.

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9

Keith, Timothy Z. "Latent Growth Models." In Multiple Regression and Beyond. Routledge, 2019. http://dx.doi.org/10.4324/9781315162348-21.

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10

Majumdar, Angshul. "Latent Factor Models." In Collaborative Filtering. CRC Press, 2024. http://dx.doi.org/10.1201/9781003511267-4.

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Conference papers on the topic "Modèle latent"

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Wu, Zilong, Hideki Murata, Nayu Takahashi, Qiyu Wu, and Yoshimasa Tsuruoka. "LatentPS: Image Editing Using Latent Representations in Diffusion Models." In 2025 IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision Workshops (WACVW). IEEE, 2025. https://doi.org/10.1109/wacvw65960.2025.00023.

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2

Roman, Robin San, Pierre Fernandez, Antoine Deleforge, Yossi Adi, and Romain Serizel. "Latent Watermarking of Audio Generative Models." In ICASSP 2025 - 2025 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). IEEE, 2025. https://doi.org/10.1109/icassp49660.2025.10889782.

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3

Xie, Zhouhang, Tushar Khot, Bhavana Dalvi Mishra, et al. "Latent Factor Models Meets Instructions: Goal-conditioned Latent Factor Discovery without Task Supervision." In Proceedings of the 2025 Conference of the Nations of the Americas Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies (Volume 1: Long Papers). Association for Computational Linguistics, 2025. https://doi.org/10.18653/v1/2025.naacl-long.554.

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4

Yu, Xuemin, Fahim Dalvi, Nadir Durrani, Marzia Nouri, and Hassan Sajjad. "Latent Concept-based Explanation of NLP Models." In Proceedings of the 2024 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing. Association for Computational Linguistics, 2024. http://dx.doi.org/10.18653/v1/2024.emnlp-main.692.

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5

Freiche, Benoit, Anthony El-Khoury, Ali Nasiri-Sarvi, et al. "Ultrasound image generation using latent diffusion models." In Ultrasonic Imaging and Tomography, edited by Mohammad Mehrmohammadi and Christian Boehm. SPIE, 2025. https://doi.org/10.1117/12.3047788.

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6

Phan, Huy, Boshi Huang, Ayush Jaiswal, Ekraam Sabir, Prateek Singhal, and Bo Yuan. "Latent Diffusion Shield - Mitigating Malicious Use of Diffusion Models Through Latent Space Adversarial Perturbations." In 2025 IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision Workshops (WACVW). IEEE, 2025. https://doi.org/10.1109/wacvw65960.2025.00158.

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Han, Xiwu, Somayajulu Sripada, Kit Macleod, and Antonio Ioris. "Latent User Models for Online River Information Tailoring." In Proceedings of the 8th International Natural Language Generation Conference (INLG). Association for Computational Linguistics, 2014. https://doi.org/10.18653/v1/w14-4421.

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8

V, Viswanathan, Bharadwaj V, and G. Bharathi Mohan. "Generating Music With Retention Based Latent Transformer Models." In 2025 3rd International Conference on Communication, Security, and Artificial Intelligence (ICCSAI). IEEE, 2025. https://doi.org/10.1109/iccsai64074.2025.11063879.

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Blattmann, Andreas, Robin Rombach, Huan Ling, et al. "Align Your Latents: High-Resolution Video Synthesis with Latent Diffusion Models." In 2023 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). IEEE, 2023. http://dx.doi.org/10.1109/cvpr52729.2023.02161.

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Lu, Tianyi, Xing Zhang, Jiaxi Gu, et al. "Fuse Your Latents: Video Editing with Multi-source Latent Diffusion Models." In MM '24: The 32nd ACM International Conference on Multimedia. ACM, 2024. http://dx.doi.org/10.1145/3664647.3680683.

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Reports on the topic "Modèle latent"

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Chierichetti, Maria, and Fatemeh Davoudi Kakhki. Latent Active Transportation Methodology. Mineta Transportation Institute, 2025. https://doi.org/10.31979/mti.2025.2309.

Full text
Abstract:
Understanding and estimating latent demand for active transportation, such as walking and cycling, is essential for designing infrastructure and policies that promote sustainable mobility. Unlike traditional demand models that focus on observed trips, latent demand estimation seeks to quantify the unrealized potential for active travel due to barriers such as inadequate infrastructure, safety concerns, or lack of connectivity. This study develops a comprehensive latent demand model tailored for California, integrating geospatial analysis and multimodal accessibility assessments. The methodolog
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2

Zhang, Zhen. Longitudinal SEM in Mplus: Latent Growth and Cross-Lagged Models. Instats Inc., 2022. http://dx.doi.org/10.61700/shmr7uf60jtgi469.

Full text
Abstract:
This seminar introduces longitudinal panel data models in Mplus using SEM, including latent growth models (i.e., latent curve or latent trajectory models) and cross-lagged panel models (i.e., panel vector autoregression) with random and fixed effects, including the random intercept cross-lagged panel model (RI-CLPM) to assess time-varying and stable relationships. Short-run and long-run effects will be covered and methods for assessing them provided. An official Instats certificate of completion is provided at the conclusion of the seminar.
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Liu, Songqi. Mixture Models: From Latent Classes/Profiles to Latent Growth, Transitions, and Multilevel Mixture Models. Instats Inc., 2022. http://dx.doi.org/10.61700/ky72m8g8cc8x2469.

Full text
Abstract:
This seminar introduces mixture modeling and explores its application in applied psychology research and beyond. Topics and worked examples include latent class analysis (LCA), latent profile analysis (LPA), LCA/LPA with covariates, multilevel LCA/LPA, growth mixture modeling (GMM), and latent transition analysis (LTA). A certificate of completion is provided at the conclusion of the seminar. For European PhD students, the seminar offers 2 ECTS Equivalent point.
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Zyphur, Michael. Longitudinal SEM in Mplus: Latent Growth and Cross-Lagged Panel Models. Instats Inc., 2022. http://dx.doi.org/10.61700/zvz8cn20pod2l469.

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Abstract:
This seminar introduces longitudinal panel data models in Mplus using SEM, including latent growth models (i.e., latent curve or latent trajectory models) and cross-lagged panel models (i.e., panel vector autoregression) with random and fixed effects, including the random intercept cross-lagged panel model (RI-CLPM) to assess time-varying and stable relationships. Short-run and long-run effects will be covered and methods for assessing them provided. An official Instats certificate of completion is provided at the conclusion of the seminar. For European PhD students, the seminar offers 2 ECTS
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5

Zhang, Zhen. Longitudinal SEM in Mplus: Latent Growth and Cross-Lagged Panel Models. Instats Inc., 2022. http://dx.doi.org/10.61700/k7ip0jnkhqk0z469.

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Abstract:
This seminar introduces longitudinal panel data models in Mplus using SEM, including latent growth models (i.e., latent curve or latent trajectory models) and cross-lagged panel models (i.e., panel vector autoregression) with random and fixed effects, including the random intercept cross-lagged panel model (RI-CLPM) to assess time-varying and stable relationships. Short-run and long-run effects will be covered and methods for assessing them provided. An official Instats certificate of completion is provided at the conclusion of the seminar. For European PhD students, the seminar offers 2 ECTS
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6

Zyphur, Michael. Longitudinal SEM in R: Latent Growth and Cross-Lagged Panel Models. Instats Inc., 2022. http://dx.doi.org/10.61700/0cgexcmkbt2w4469.

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Abstract:
This seminar introduces longitudinal panel data models in Lavaan using SEM, including latent growth models (i.e., latent curve or latent trajectory models) and cross-lagged panel models (i.e., panel vector autoregression) with random and fixed effects, including the random intercept cross-lagged panel model (RI-CLPM) to assess time-varying and stable relationships. Short-run and long-run effects will be covered and methods for assessing them provided. An official Instats certificate of completion is provided at the conclusion of the seminar. For European PhD students, the seminar offers 2 ECTS
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7

Raykov, Tenko. Latent Class Analysis and Mixture Modeling. Instats Inc., 2023. http://dx.doi.org/10.61700/tkd5fah8evykd469.

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Abstract:
Latent class analysis (LCA) and mixture models (MM) are an applied statistical method for examining heterogeneity in studied populations. The method can be used to evaluate whether a studied population consists of an initially unknown number of several subpopulations (latent classes, types, clusters) that differ in important ways. This workshop introduces participants to the general field of classification (clustering), using LCA as a model-based version of cluster analysis and moving on to more general mixture modeling with latent variables. Hands-on examples with best practices for analysis
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8

Mislevy, Robert J., and Kathleen M. Sheehan. The Information Matrix in Latent-Variable Models. Defense Technical Information Center, 1988. http://dx.doi.org/10.21236/ada196609.

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9

Anandkumar, Anima, Rong Ge, Daniel Hsu, Sham M. Kakade, and Matus Telgarsky. Tensor Decompositions for Learning Latent Variable Models. Defense Technical Information Center, 2012. http://dx.doi.org/10.21236/ada604494.

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10

Gertler, Paul. A Latent Variable Model of Quality Determination. National Bureau of Economic Research, 1985. http://dx.doi.org/10.3386/w1750.

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