Couceiro, Miguel
VIAF ID: 315706111 ( Personal )
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Works
Title | Sources |
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Aide à la décision dans l'évaluation des impacts des politiques de financement de la recherche | |
Analyse sémantique avec apprentissage neuro-symbolique. | |
Apprentissage de modèles à règle majoritaire à partir de données partiellement monotones. | |
Apprentissage profond bayésien pour l'analyse de données d'astronomie. | |
Une approche stochastique à base d'arbres aléatoires pour le calcul de dissimilarités : application au clustering pour diverses structures de données | |
Bayesian Deep Learning for Mining and Analyzing Astronomical Data | |
Coloration de graphes épars | |
Colouring sparse graphs. | |
Decision aiding in the impact evaluation of r&d public financing. | |
Dialogue modeling in a dynamic framework. | |
The Dynamics of Incomplete and Inconsistent Information : Applications of logic, algebra and coalgebra | |
Enrichir des modèles de langue de grande taille avec des lexiques sémantiques et des analogies. | |
Explainable link prediction in large complex graphs - application to drug repurposing | |
Fouille de données complexes et biclustering avec l'analyse formelle de concepts | |
Function classes and relational constraints stable under compositions with clones | |
Hybrid processing for algorithmic fairness. | |
Interpretable time series classification | |
Lattice polynomial functions for interpolation and monotonic classification. | |
Learning Majority-Rule models with partially monotone data | |
Mining complex data and biclustering using formal concept analysis. | |
Modeling diversity over time to understand user context in recommender systems. | |
Modélisation des dialogues dans un cadre dynamique | |
Modéliser la diversité au cours du temps pour comprendre le contexte de l'utilisateur dans les systèmes de recommandation | |
Neural-Symbolic Learning for Semantic Parsing | |
Nonnegative Matrix Factorization and Probabilistic Models : A unified framework for text data | |
On definability of functions of several variables | |
On normal form systems to efficiently represent multivariate functions over finite sets. | |
Passage à l'échelle, propriétés et qualité des algorithmes de classements consensuels pour les données biologiques massives | |
Prédiction de liens explicables dans un grand graphe complexe - application au repositionnement de médicaments. | |
Scalability, features and quality aspects of consensus algorithms for big biological data sets. | |
Sur les systèmes de formes normales pour représenter efficacement des fonctions multivaluées | |
Traitement hybride pour l'équité algorithmique |