Documents dont l'auteur est "Al Mallah, Ranwa"
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Un 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.
A
Al Mallah, R., Quintero, A., & Farooq, B. (2020). Cooperative Evaluation of the Cause of Urban Traffic Congestion via Connected Vehicles. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 21(1), 59-67. Lien externe
Al Mallah, R., Quintero, A., & Farooq, B. (2017). Distributed Classification of Urban Congestion Using VANET. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 18(9), 2435-2442. Lien externe
Al Mallah, R. (2008). Réseau dorsal virtuel pour la découverte de services dans les réseaux ad hoc [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal]. Disponible
B
Broda-Milian, K., Dagdougui, H., & Al Mallah, R. (septembre 2024). The Bifurcation Method: White-Box Observation Perturbation Attacks on Reinforcement Learning Agents on a Cyber Physical System [Communication écrite]. International Conference on Machine Learning and Cybernetics (ICMLC 2024), Miyazaki, Japan. Lien externe
N
Neal, C., Al Mallah, R., Fernandez, J. M., & Lodi, A. (août 2020). Analyzing the Resiliency of Microgrid Control Algorithms Against Malicious Input [Communication écrite]. 2020 IEEE Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering (CCECE 2020), London, ON, Canada (6 pages). Lien externe