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Réseau de collaborationCe graphique trace les liens entre tous les collaborateurs des publications de {} figurant sur cette page.
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Nuage de motsUn 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.
Cacciola, M., Forel, A. R. G., Frangioni, A., & Lodi, A. (juin 2025). The Differentiable Feasibility Pump [Communication écrite]. 26th International Conference on Integer Programming and Combinatorial Optimization (IPCO 2025), Baltimore, MD, USA. Publié dans Lecture notes in computer science. Lien externe
Emine, Y., Forel, A. R. G., Malek, I., & Vidal, T. (2025). Free Lunch in the Forest: Functionally-Identical Pruning of Boosted Tree Ensembles. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 39(16), 16488-16495. Lien externe
Roland, M., Forel, A. R. G., & Vidal, T. (2025). Adaptive Partitioning for Chance-Constrained Problems with Finite Support. SIAM Journal on Optimization, 35(1), 476-505. Lien externe
Sadana, U., Chenreddy, A., Delage, E., Forel, A. R. G., Frejinger, E., & Vidal, T. (2023). A survey of contextual optimization methods for decision making under uncertainty. (Rapport technique n° G-2023-22). Lien externe
