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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 Amine Abouaomar. 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.
Abouaomar, A., Filali, A., Taïk, A., & Cherkaoui, S. (2024). Machine Learning Applications in CR-IoV. Dans Bukhari, S. H. R., Rehan, M. M., & Rehmani, M. H. (édit.), Cognitive Radio-based Internet of Vehicles (p. 21-49). Lien externe
Abouaomar, A., Taik, A., Filali, A., & Cherkaoui, S. (2023). Federated Deep Reinforcement Learning for Open RAN Slicing in 6G Networks. IEEE Communications Magazine, 61(2), 126-132. Lien externe
Abouaomar, A., Cherkaoui, S., Mlika, Z., & Kobbane, A. (2022). Service Function Chaining in MEC: A Mean-Field Game and Reinforcement Learning Approach. IEEE Systems Journal, 16(4), 5357-5368. Lien externe
Abouaomar, A., Mlika, Z., Filali, A., Cherkaoui, S., & Kobbane, A. (octobre 2021). A Deep Reinforcement Learning Approach for Service Migration in MEC-enabled Vehicular Networks [Communication écrite]. 46th IEEE Conference on Local Computer Networks (LCN 2021), Edmonton, Alberta, Canada. Lien externe
Abouaomar, A., Cherkaoui, S., Mlika, Z., & Kobbane, A. (décembre 2021). Mean-field game and reinforcement learning MEC resource provisioning for SFC [Communication écrite]. IEEE Global Communications Conference (IEEE GLOBAL 2021), Madrid, Spain. Lien externe
Abouaomar, A., Cherkaoui, S., Mlika, Z., & Kobbane, A. (2021). Resource Provisioning in Edge Computing for Latency Sensitive Applications. IEEE Internet of Things Journal, 8(14), 11088-11099. Lien externe
Abouaomar, A., Cherkaoui, S., Kobbane, A., & Dambri, O. A. (décembre 2019). A Resources Representation for Resource Allocation in Fog Computing Networks [Communication écrite]. IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM 2019), Waikoloa, Hi, USA (6 pages). Lien externe
Abouaomar, A., Kobbane, A., & Cherkaoui, S. (décembre 2018). Matching-Game for User-Fog Assignment [Communication écrite]. IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM 2018), Abu Dhabi, United Arab Emirates (6 pages). Lien externe
Dambri, O. A., Abouaomar, A., & Cherkaoui, S. (avril 2019). Design Optimization of a MIMO Receiver for Diffusion-based Molecular Communication [Communication écrite]. IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC 2019), Marrakesh, Morocco (6 pages). Lien externe
Filali, A., Abouaomar, A., Cherkaoui, S., Kobbane, A., & Guizani, M. (2020). Multi-Access Edge Computing: A Survey. IEEE Access, 8, 197017-197046. Lien externe