Documents dont l'auteur est "Charlin, Laurent"
Monter d'un niveau
Aide
Ce graphique trace les liens entre tous les collaborateurs des publications de {} figurant sur cette page.
Chaque lien représente une collaboration sur la même publication. L'épaisseur du lien représente le nombre de collaborations.
Utilisez la molette de la souris ou les gestes de défilement pour zoomer à l'intérieur du graphique.
Vous pouvez cliquer sur les noeuds et les liens pour les mettre en surbrillance et déplacer les noeuds en les glissant.
Enfoncez la touche "Ctrl" ou la touche "⌘" en cliquant sur les noeuds pour ouvrir la liste des publications de cette personne.
Aide
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.
G
Gasse, M., Chetelat, D., Ferroni, N., Charlin, L., & Lodi, A. (décembre 2019). Exact Combinatorial Optimization with Graph Convolutional Neural Networks [Communication écrite]. 33rd Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2019), Vancouver, B.-C. (13 pages). Lien externe
J
Jakovljevic, A., Charlin, L., & Barbeau, B. (2024). Applying recurrent neural networks and blocked cross-validation to model conventional drinking water treatment processes. Water, 16(7), 16071042 (14 pages). Disponible
K
Ke, N. R., Zoma, K., Sordoni, A., Lin, Z., Trischler, A., Bengio, Y., Pineau, J., Charlin, L., & Pal, C. J. (juillet 2018). Focused hierarchical RNNs for conditional sequence processing [Communication écrite]. 35th International Conference on Machine Learning (ICML 2018), Stockholm, Sweden. Lien externe
L
Li, R. (2018). Recommandations conversationnelles dans le domaine des films [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal]. Disponible
Li, R., Kahou, S. E., Schulz, H., Michalski, V., Charlin, L., & Pal, C. J. (décembre 2018). Towards deep conversational recommendations [Communication écrite]. 32nd Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2018), Montréal, Canada (11 pages). Lien externe