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Réseau de collaborationCe graphique trace les liens entre tous les collaborateurs des publications de {} figurant sur cette page.
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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.
Bouzabia, H., Do, T. N., & Kaddoum, G. (2025). Generative AI-empowered Resilient Adaptive ISAC Against Adversarial Machine Learning Attacks. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 16 pages. Lien externe
Bouzabia, H., Kaddoum, G., & Do, T. N. (2024). Deep learning-based interference detection, classification, and forecasting algorithm for ESM radar systems. IEEE Access, 12, 148120-148142. Disponible
Bouzabia, H., Do, T. N., & Kaddoum, G. (2023). Deep Learning-Enabled Deceptive Jammer Detection for Low Probability of Intercept Communications. IEEE Systems Journal, 17(2), 2166-2177. Lien externe
Bouzabia, H., Kaddoum, G., & Do, T. N. (juin 2024). Integrated Sensing and Communications Using Generative AI: Countering Adversarial Machine Learning Attacks [Communication écrite]. IEEE International Conference on Communications (ICC 2024), Denver, CO, USA. Lien externe
Bouzabia, H., Kaddoum, G., & Do, T. N. (novembre 2022). Deep Learning-based Interference Detection and Classification for LPI/LPD Radar Systems [Communication écrite]. IEEE Military Communications Conference (MILCOM 2022), Rockville, MD, USA. Lien externe
