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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.
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
Dey, S. S., Kazachkov, A., Lodi, A., & Muñoz, G. (2022). Cutting plane generation through sparse principal component analysis. SIAM Journal on Optimization, 32(2), 1319-1343. Lien externe
Müller, B., Muñoz, 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
Bienstock, D., Chen, C., & Muñoz, G. (mai 2019). Intersection Cuts for Polynomial Optimization [Communication écrite]. 20th International Conference on Integer Programming and Combinatorial Optimization (IPCO 2019), Ann Arbor, MI. Lien externe
Mena, G., Bélanger, D., Muñoz, G., & Snoek, J. (décembre 2017). Sinkhorn networks : using optimal transport techniques to learn permutations [Communication écrite]. 31st Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2017), Long Beach, CA, USA (10 pages). Non disponible
