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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.
Cakiroglu, C., Tusher, T. H., Shahjalal, M., Islam, K., Billah, A. H. M. M., & Nehdi, M. L. (2024). Explainable ensemble learning graphical user interface for predicting rebar bond strength and failure mode in recycled coarse aggregate concrete. Developments in the Built Environment, 20, 100547 (25 pages). Lien externe
Cakiroglu, C., Shahjalal, M., Islam, K., Mahmood, S. M. F., Billah, A. H. M. M., & Nehdi, M. L. (2023). Explainable ensemble learning data-driven modeling of mechanical properties of fiber-reinforced rubberized recycled aggregate concrete. Journal of Building Engineering, 76, 22 pages. Lien externe
Gholipour, G., & Billah, A. H. M. M. (2023). Numerical investigation on the dynamic behavior of UHPFRC strengthened rocking concrete bridge piers subjected to vehicle collision. Engineering Structures, 288, 116241 (22 pages). Lien externe
Islam, K., Billah, A. H. M. M., Chowdhury, M. M. I., & Ahmed, K. S. (2020). Exploratory study on bond behavior of plain and sand coated stainless steel rebars in concrete. Structures, 27, 2365-2378. Lien externe
Karim, M. R., Islam, K., Billah, A. H. M. M., & Alam, M. S. (2023). Shear Strength Prediction of Slender Concrete Beams Reinforced with FRP Rebar Using Data-Driven Machine Learning Algorithms. Journal of Composites for Construction, 27(2), 18 pages. Lien externe
Nahar, M., Islam, K., & Billah, A. H. M. M. (2020). Seismic collapse safety assessment of concrete beam-column joints reinforced with different types of shape memory alloy rebars. Journal of Building Engineering, 29, 14 pages. Lien externe
Roy, D., Das, D., Islam, K., & Billah, A. H. M. M. (2025). Machine learning assisted axial strength prediction models for concrete filled stainless steel tubular columns. Structures, 73, 108329 (18 pages). Disponible
Rahman, J., Billah, A. H. M. M., Arafin, P., Islam, K., & Nehdi, M. L. (2024). Design-focused Interpretable Machine Learning Models for Compressive Capacity Prediction of Gusset Plate Connections. Engineering Structures, 298, 117038 (13 pages). Lien externe
Shahjalal, M., Islam, K., Rahman, J., Ahmed, K. S., Karim, M. R., & Billah, A. H. M. M. (2021). Flexural response of fiber reinforced concrete beams with waste tires rubber and recycled aggregate. Journal of Cleaner Production, 278, 123842 (18 pages). Lien externe
