Mathieu Bourdin, Anas Neumann, Thomas Paviot, Robert Pellerin
et Samir Lamouri
Article de revue (2025)
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| Département: | Département de mathématiques et de génie industriel |
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| Centre de recherche: | CIRRELT - Centre interuniversitaire de recherche sur les réseaux d'entreprise, la logistique et le transport |
| URL de PolyPublie: | https://publications.polymtl.ca/70480/ |
| Nom de la conférence: | 11th IFAC Conference on Manufacturing Modelling, Management and Control (MIM 2025) |
| Lieu de la conférence: | Trondheim, Norway |
| Date(s) de la conférence: | 2025-06-30 - 2025-07-03 |
| Titre de la revue: | IFAC-PapersOnLine (vol. 59, no 10) |
| Maison d'édition: | Elsevier |
| DOI: | 10.1016/j.ifacol.2025.09.311 |
| URL officielle: | https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2025.09.311 |
| Date du dépôt: | 10 déc. 2025 09:31 |
| Dernière modification: | 10 déc. 2025 10:30 |
| Citer en APA 7: | Bourdin, M., Neumann, A., Paviot, T., Pellerin, R., & Lamouri, S. (2025). A Framework for Selecting the Optimal NLP Solution for Classification Tasks in Industry 4.0 Based on Data and Business Constraints. IFAC-PapersOnLine, 59(10), 1850-1855. Présentée à 11th IFAC Conference on Manufacturing Modelling, Management and Control (MIM 2025), Trondheim, Norway. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2025.09.311 |
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