 | Monter d'un niveau |
Réseau de collaborationCe graphique trace les liens entre tous les collaborateurs des publications de {} figurant sur cette page.
Chaque lien représente une collaboration sur la même publication. L'épaisseur du lien représente le nombre de collaborations.
Utilisez la molette de la souris ou les gestes de défilement pour zoomer à l'intérieur du graphique.
Vous pouvez cliquer sur les noeuds et les liens pour les mettre en surbrillance et déplacer les noeuds en les glissant.
Enfoncez la touche "Ctrl" ou la touche "⌘" en cliquant sur les noeuds pour ouvrir la liste des publications de cette personne.
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.
Aghili, R., Qin, Q., Li, H., & Khomh, F. (octobre 2024). Understanding Web Application Workloads and Their Applications: Systematic Literature Review and Characterization [Communication écrite]. IEEE International Conference on Software Maintenance and Evolution (ICSME 2024), Flagstaff, AZ, USA. Lien externe
Caumartin, G., Qin, Q., Chatragadda, S., Panjrolia, J., Li, H., & Elias Costa, D. (mars 2025). Exploring the Potential of Llama Models in Automated Code Refinement: A Replication Study [Communication écrite]. IEEE International Conference on Software Analysis, Evolution and Reengineering (SANER 2025), Montreal, QC, Canada. Lien externe
Qin, Q., & Merlo, E. (2025). Prune bias from the root: Bias removal and fairness estimation by pruning sensitive attributes in pre-trained DNN models. Information and Software Technology, 189, 107906 (12 pages). Lien externe
Qin, Q., Djian, B. P. P., Merlo, E., Li, H., & Gambs, S. (2025). Representation-based fairness evaluation and bias correction robustness assessment in neural networks. Information and Software Technology, 107876 (21 pages). Lien externe
Qin, Q. (2025). Prune the Bias From the Root: Bias Removal and Fairness Estimation by Muting Sensitive Attributes in Pre-trained DNN Models [Ensemble de données]. Lien externe
Qin, Q., Aghili, R., Li, H., & Merlo, E. (mars 2025). Preprocessing is All You Need: Boosting the Performance of Log Parsers with a General Preprocessing Framework [Communication écrite]. IEEE International Conference on Software Analysis, Evolution and Reengineering (SANER 2025), Montreal, QC, Canada. Lien externe
Qin, Q., Li, H., Merlo, E., & Lamothe, M. (2025). Automated, Unsupervised, and Auto-parameterized Inference of Data Patterns and Anomaly Detection [Ensemble de données]. Lien externe
Qin, Q., Li, H., Merlo, E., & Lamothe, M. (avril 2025). Automated, Unsupervised, and Auto-Parameterized Inference of Data Patterns and Anomaly Detection [Communication écrite]. 47th International Conference on Software Engineering (ICSE 2025), Ottawa, ON, Canada. Lien externe
