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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.
Patel, K. K. (2024). Column Generation in Machine Learning [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal]. Disponible
Patel, K. K., Desaulniers, G., & Lodi, A. (2024). An improved column-generation-based matheuristic for learning classification trees. Computers & Operations Research, 165, 106578 (12 pages). Lien externe
Patel, K. K. (juillet 2024). Leveraging Discounted Pseudocosts in MILP for Enhanced Branching Strategies [Résumé]. 25th International Symposium on Mathematical Programming (ISMP 2024), Montréal, QC, Canada. Lien externe
Patel, K. K. (2024). Progressively strengthening and tuning MIP solvers for reoptimization. Mathematical Programming Computation, 29 pages. Lien externe
Patel, K. K., Desaulniers, G., & Lodi, A. (2023). Revisiting column-generation-based matheuristic for learning classification trees. (Rapport technique n° G-2023-39). Lien externe
Patel, K. K., Desaulniers, G., Lodi, A., & Lécué, F. (2023). Explainable prediction of Qcodes for NOTAMs using column generation. Journal of the Operational Research Society, 11 pages. Lien externe
