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Réseau de collaborationCe graphique trace les liens entre tous les collaborateurs des publications de Xi-Le Zhao 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 Xi-Le Zhao. 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.
Chen, X., Zhang, C., Zhao, X.-L., Saunier, N., & Sun, L. (2025). Forecasting Sparse Movement Speed of Urban Road Networks with Nonstationary Temporal Matrix Factorization. Transportation Science, 18 pages. Lien externe
Chen, X., Zhao, X.-L., & Cheng, C. (2024). Forecasting Urban Traffic States with Sparse Data Using Hankel Temporal Matrix Factorization. INFORMS journal on computing. Lien externe
Li, B.-Z., Zhao, X.-L., Chen, X., Ding, M., & Liu, R. W. (2024). Convolutional Low-Rank Tensor Representation for Structural Missing Traffic Data Imputation. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 3430039 (14 pages). Lien externe
Liu, S., Zhao, X.-L., Leng, J., Li, B.-Z., Yang, J.-H., & Chen, X. (2024). Revisiting High-Order Tensor Singular Value Decomposition from Basic Element Perspective. IEEE Transactions on Signal Processing, 3454115 (15 pages). Lien externe
Li, B.-Z., Zhao, X.-L., Zhang, X., Ji, T.-Y., Chen, X., & Ng, M. K. (2023). A Learnable Group-Tube Transform Induced Tensor Nuclear Norm and Its Application for Tensor Completion. Siam Journal on Imaging Sciences, 16(3), 1370-1397. Lien externe
