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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 Shunkai Fu. 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.
Fu, S., Sein, M., & Desmarais, M. C. (juillet 2014). Towards the efficient recovery of general multi-dimensional bayesian network classifier [Communication écrite]. 10th International Conference on Machine Learning and Data Mining in Pattern Recognition (MLDM 2014), St-Petersburg, Russia. Lien externe
Fu, S. (2010). Efficient Learning of Markov Blanket and Markov Blanket Classifier [Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal]. Disponible
Fu, S., & Desmarais, M. C. (juin 2010). Feature Selection by Efficient Learning of Markov Blanket [Communication écrite]. World Congress on Engineering 2010 (WCE 2010). Lien externe
Fu, S., & Desmarais, M. C. (juin 2010). Markov Blanket Based Feature Selection: a Review of Past Decade [Communication écrite]. World Congress on Engineering 2010 (WCE 2010), London, U.K. Lien externe
Fu, S., Pi, B., Zhou, Y., Desmarais, M. C., Wang, W., Han, S., & Rao, X. (avril 2009). Cross-channel query recommendation on commercial mobile search engine: Why, how and empirical evaluation [Communication écrite]. 13th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD 2009), Bangkok, Thailand. Lien externe
Fu, S., Desmarais, M. C., Pi, B., Zhou, Y., Wang, W., Zou, G., Han, S., & Rao, X. (avril 2009). Simple but effective porn query recognition by k-NN with semantic similarity measure [Communication écrite]. Joint International Conference on Advances in Data and Web Management (APWeb/WAIM 2009), Suzhou, China. Lien externe
Fu, S., & Desmarais, M. C. (mai 2008). Fast Markov blanket discovery algorithm via local learning within single pass [Communication écrite]. 21st Conference of the Canadian Society for Computational Studies of Intelligence, Windsor, Canada. Lien externe
Fu, S., Desmarais, M. C., & Li, F. (mai 2008). One-pass learning algorithm for fast recovery of bayesian network [Communication écrite]. 21th International Florida Artificial Intelligence Research Society Conference (FLAIRS 2008), Coconut Grove, FL, United States. Lien externe
Fu, S., & Desmarais, M. C. (mai 2008). Tradeoff analysis of different Markov blanket local learning approaches [Communication écrite]. 12th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD 2008), Osaka, Japan. Lien externe
Fu, S., & Desmarais, M. C. (juillet 2006). Multidimensional Computerized Adaptive Testing Based on Bayesian Theory [Communication écrite]. 2nd IASTED International Conference on Education and Technology (ICET 2006), Calgary, Alberta. Lien externe
Fu, S. (2005). Computerized adaptive testing based on bayesian decision theory : uni- and multidimensional models [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal]. Disponible