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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 Seyed Vahid Azhari. 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.
Fournier, Q., Aloise, D., Azhari, S. V., & Tétreault, F. (mai 2021). On improving deep learning trace analysis with system call arguments [Communication écrite]. 18th IEEE/ACM International Conference on Mining Software Repositories (MSR 2021), Madrid, Spain. Lien externe
Janecek, M., Ezzati-Jivan, N., & Azhari, S. V. (octobre 2021). Container Workload Characterization Through Host System Tracing [Communication écrite]. IEEE International Conference on Cloud Engineering (IC2E 2021), San Francisco, CA, USA. Lien externe
Kohyarnejadfard, I., Aloise, D., Azhari, S. V., & Dagenais, M. (2022). Anomaly detection in microservice environments using distributed tracing data analysis and NLP. Journal of Cloud Computing, 11(1), 16 pages. Lien externe
Nemati, H., Azhari, S. V., Shakeri, M., & Dagenais, M. (2021). Host-Based Virtual Machine Workload Characterization Using Hypervisor Trace Mining. ACM Transactions on Modeling and Performance Evaluation of Computing Systems, 6(1), 1-25. Lien externe
Naert, P., Azhari, S. V., & Dagenais, M. (2021). Interactive and targeted runtime verification using a debugger-based architecture. Journal of Systems Architecture, 115, 10 pages. Lien externe
Nemati, H., Azhari, S. V., & Dagenais, M. (juin 2019). Host hypervisor trace mining for virtual machine workload characterization [Communication écrite]. 7th IEEE International Conference on Cloud Engineering (IC2E 2019), Prague, Czech republic. Lien externe
Rezazadeh, M., Ezzati-Jivan, N., Azhari, S. V., & Dagenais, M. (2022). Performance evaluation of complex multi-thread applications through execution path analysis. Performance Evaluation, 155-156, 21 pages. Lien externe