Documents dont l'auteur est "Arisdakessian, Sarhad"
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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.
Auteur ou autrice
Wehbi, O., Arisdakessian, S., Abdul Wahab, O., Mourad, A., & Otrok, H. (juin 2026). Mitigating One-to-N Backdoor Attacks in Federated Learning [Communication écrite]. 2nd International Conference on Federated Learning and Intelligent Computing Systems (FLICS 2026), Valencia, Spain. Lien externe
Arisdakessian, S., Wehbi, O., Abdul Wahab, O., Mourad, A., Otrok, H., & Guizani, M. (2026). Designing Federated Learning Marketplaces: Incentives, Network Dynamics, and Decentralized Learning. IEEE Transactions on Network Science and Engineering, 18 pages. Lien externe
Arisdakessian, S. (2025). Game-Theoretic Client Selection Mechanisms for Fairness, Incentives, and Security in Federated Learning with Non-IID Data [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal]. Disponible
Arisdakessian, S., Wehbi, O., Abdul Wahab, O., Mourad, A., & Otrok, H. (2025). Towards Vox Populi in Federated Learning: A Fair and Inclusive Client Selection Framework. IEEE Transactions on Artificial Intelligence, 1, 1-15. Lien externe
Arisdakessian, S., Wehbi, O., Abdul Wahab, O., Mourad, A., Otrok, H., & Guizani, M. (2025). A Two-Level Dirichlet Framework for Heterogeneous Federated Network. IEEE Transactions on Network Science and Engineering. Lien externe
Arisdakessian, S., Abdul Wahab, O., Wehbi, O., Mourad, A., & Otrok, H. (juillet 2025). Improving Class-Level Fairness Under Non-IID Data Distributions in Federated Learning [Communication écrite]. 45th International Conference on Distributed Computing Systems Workshops (ICDCSW 2025), Glasgow, United Kingdom. Lien externe
Wehbi, O., Arisdakessian, S., Guizani, M., Abdul Wahab, O., Mourad, A., Otrok, H., Khzaimi, H. A., & Ouni, B. (2024). Enhancing Mutual Trustworthiness in Federated Learning for Data-Rich Smart Cities. IEEE Internet of Things Journal, 12(3), 3105 -3117. Lien externe
Sami, H., Hammoud, A., Arafeh, M., Wazzeh, M., Arisdakessian, S., Chahoud, M., Wehbi, O., Ajaj, M., Mourad, A., Otrok, H., Abdul Wahab, O., Mizouni, R., Bentahar, J., Talhi, C., Dziong, Z., Damiani, E., & Guizani, M. (2024). The Metaverse: Survey, Trends, Novel Pipeline Ecosystem & Future Directions. IEEE Communications Surveys and Tutorials, 3392642 (49 pages). Lien externe
Arisdakessian, S., Abdul Wahab, O., Wehbi, O., Mourad, A., & Otrok, H. (septembre 2024). Detecting Free-Riders in Federated Learning Using an Ensemble of Similarity Distance Metrics [Communication écrite]. 4th Intelligent Cybersecurity Conference (ICSC 2024), Valencia, Spain. Lien externe