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Nuage de motsUn 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.
Alizadeh, R., Savaria, Y., & Nerguizian, C. (2024). Characterization and selection of WiFi channel state information features for human activity detection in a smart public transportation system. IEEE Open Journal of Intelligent Transportation Systems, 5, 55-69. Disponible
Alizadeh, R., Savaria, Y., & Nerguizian, C. (décembre 2023). Enabling Human Activity Recognition in Smart Public Transportation Systems in Presence of Dataset Imbalance [Communication écrite]. 30th IEEE International Conference on Electronics, Circuits and Systems (ICECS 2023), Istanbul, Turkey (5 pages). Lien externe
Alizadeh, R., Savaria, Y., & Nerguizian, C. (octobre 2022). Automatic Detection of People Getting Into a Bus in a SMART Public Transportation System [Communication écrite]. 29th IEEE International Conference on Electronics, Circuits and Systems (ICECS 2022), Glasgow, Scotland. Lien externe
Alizadeh, R., Savaria, Y., & Nerguizian, C. (octobre 2021). Human Activity Recognition and People Count for a SMART Public Transportation System [Communication écrite]. 4th IEEE 5G World Forum (5GWF 2021), Montreal, Québec. Lien externe
Alizadeh, R., & Savaria, Y. (décembre 2016). Performance analysis of a reduced complexity SCMA decoder exploiting a low-complexity maximum-likelihood approximation [Communication écrite]. 23rd IEEE International Conference on Electronics Circuits and Systems (ICECS 2016), Monte Carlo, Monaco. Lien externe
Alizadeh, R., Bélanger, N., Savaria, Y., & Boyer, F.-R. (juin 2016). Performance characterization of an SCMA decoder [Communication écrite]. 14th IEEE International New Circuits and Systems Conference (NEWCAS 2016), Vancouver, Canada (4 pages). Lien externe
Alizadeh, R., Bélanger, N., Savaria, Y., & Frigon, J.-F. (juin 2015). DPDK and MKL; enabling technologies for near deterministic cloud-based signal processing [Communication écrite]. 13th IEEE International New Circuits and Systems Conference (NEWCAS 2015), Grenoble, France (4 pages). Lien externe
Alizadeh, R. (2015). Near Deterministic Signal Processing Using GPU, DPDK, and MKL [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal]. Disponible
Alizadeh, R. (2023). User Activity Detection and Feature Selection Using WiFi CSI-Based Datasets [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal]. Disponible
