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Réseau de collaborationCe graphique trace les liens entre tous les collaborateurs des publications de Elias B. Khalil 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 Elias B. Khalil. 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.
Cappart, Q., Chételat, D., Khalil, E. B., Lodi, A., Morris, C., & Velickovic, P. (2023). Combinatorial Optimization and Reasoning with Graph Neural Networks. Journal of Machine Learning Research, 24, 130 (61 pages). Lien externe
Cappart, Q., Chételat, D., Khalil, E. B., Lodi, A., Morris, C., & Veličković, P. (août 2021). Combinatorial Optimization and Reasoning with Graph Neural Networks [Communication écrite]. 30th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2021). Lien externe
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
Khalil, E. B., Morris, C., & Lodi, A. (février 2022). MIP-GNN: A Data-Driven Framework for Guiding Combinatorial Solvers [Communication écrite]. 36th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2022). Publié dans Proceedings of the ... AAAI Conference on Artificial Intelligence, 36(9). Lien externe
