Documents dont l'auteur est "Ekhlasi, Maryam"
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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.
Ezzati-Jivan, N., & Ekhlasi, M. (juillet 2026). Observability and Runtime Governance for Agentic AI Systems [Communication écrite]. 34th International Conference on the Foundations of Software Engineering (FSE Companion 2026), Montréal, QC, Canada. Lien externe
Ekhlasi, M., Faraji Daneshgar, F., Dagenais, M., Lamothe, M., Ezzati-Jivan, N., & Khouzam, M. (2026). DTraComp: Comparing distributed execution traces for understanding intermittent latency sources. Journal of Systems and Software, 241, 112990 (20 pages). Lien externe
Ekhlasi, M. (2025). Diagnostic automatisé des performances dans les systèmes distribués à l'aide de traces, de métriques système et de modèles de langage de grande taille [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal]. Disponible
Ekhlasi, M., Prakash, A., Lamothe, M., & Dagenais, M. (avril 2025). InsightAI: Root Cause Analysis in Large Log Files with Private Data Using Large Language Model [Communication écrite]. 4th International Conference on AI Engineering – Software Engineering for AI (CAIN 2025), Ottawa, ON, Canada. Lien externe
Ekhlasi, M. (2023). Software performance comparison traces [Ensemble de données]. Lien externe