Documents dont l'auteur est "Gasse, Maxime"

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G

Gupta, P., Gasse, M., Khalil, E. B., Kumar, M. P., Lodi, A., & Bengio, Y. (décembre 2020). Hybrid models for learning to branch [Communication écrite]. 34th Conference on neural Information Processing Systems (NeurIPS 2020), Vancouver, Canada (11 pages). Lien externe

Gupta, P., Gasse, M., Khalil, E. B., Kumar, M. P., Lodi, A., & Bengio, Y. (décembre 2020). Supplement: Hybrid models for learning to branch [Communication écrite]. 34th Conference on neural Information Processing Systems (NeurIPS 2020), Vancouver, Canada (8 pages). Lien externe

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

M

Müller, B., Muñoz, G., Gasse, M., Gleixner, A., Lodi, A., & Serrano, F. (2022). On generalized surrogate duality in mixed-integer nonlinear programming. Mathematical Programming, 2021(1-2), 1-30. Disponible

Milecki, L., Porée, J., Belgharbi, H., Bourquin, C., Damseh, R., Delafontaine-Martel, P., Lesage, F., Gasse, M., & Provost, J. (2021). A deep learning framework for spatiotemporal ultrasound localization microscopy. IEEE Transactions on Medical Imaging, 40(5), 1428-1437. Lien externe

Muller, B., Munoz, G., Gasse, M., Gleixner, A., Lodi, A., & Serrano, F. (juin 2020). On Generalized Surrogate Duality in Mixed-Integer Nonlinear Programming [Communication écrite]. 21st International Conference on Integer Programming and Combinatorial Optimization (IPCO 2020), London, United Kingdom. Lien externe

R

Rauby, B., Xing, P., Gasse, M., & Provost, J. (2024). Deep learning in ultrasound localization microscopy : applications and perspectives. IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics and Frequency Control, 3462299 (23 pages). Disponible

S

Scavuzzo, L., Chetelat, D., Lodi, A., Chen, F. Y., Gasse, M., Yorke-Smith, N., & Aardal, K. (novembre 2022). Learning to Branch with Tree MDPs [Affiche]. 36th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2022), New Orleans, LA, USA. Lien externe

Scavuzzo, L., Chetelat, D., Lodi, A., Chen, F. Y., Gasse, M., Yorke-Smith, N., & Aardal, K. (novembre 2022). Learning to Branch with Tree MDPs [Présentation]. Dans 36th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2022), New Orleans, LA, USA. Lien externe