 | Monter d'un niveau |
Réseau de collaborationCe graphique trace les liens entre tous les collaborateurs des publications de {} figurant sur cette page.
Chaque lien représente une collaboration sur la même publication. L'épaisseur du lien représente le nombre de collaborations.
Utilisez la molette de la souris ou les gestes de défilement pour zoomer à l'intérieur du graphique.
Vous pouvez cliquer sur les noeuds et les liens pour les mettre en surbrillance et déplacer les noeuds en les glissant.
Enfoncez la touche "Ctrl" ou la touche "⌘" en cliquant sur les noeuds pour ouvrir la liste des publications de cette personne.
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.
Cetin, R., Geçgel, S., Karabulut Kurt, G., & Başkaya, F. (2021). Convolutional Neural Network based Signal Classification in Real-Time. IEEE Embedded Systems Letters, 13(4), 186-189. Lien externe
Geçgel, S., & Karabulut Kurt, G. (juin 2021). Intermittent Jamming against Telemetry and Telecommand of Satellite Systems and A Learning-driven Detection Strategy [Communication écrite]. 3rd ACM Workshop on Wireless Security and Machine Learning (WiseML 2021), Abu Dhabi, United Arab Emirates. Lien externe
Topal, O. A., Geçgel, S., Eksioglu, E. M., & Karabulut Kurt, G. (2020). Identification of smart jammers: Learning-based approaches using wavelet preprocessing. Physical Communication, 39, 101029 (9 pages). Lien externe
Geçgel, S., Göztepe, C., & Karabulut Kurt, G. (2020). Transmit Antenna Selection for Large-Scale MIMO GSM With Machine Learning. IEEE Wireless Communications Letters, 9(1), 113-116. Lien externe
Geçgel, S., Göztepe, C., & Karabulut Kurt, G. (avril 2019). Antenna Selection on Spatial Modulation: A Machine Learning Approach [Communication écrite]. 27th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU 2019), Sivas, Turkey (4 pages). Lien externe
Geçgel, S., Göztepe, C., & Karabulut Kurt, G. (mai 2019). Jammer Detection based on Artificial Neural Networks: A Measurement Study [Communication écrite]. ACM Workshop on Wireless Security and Machine Learning (WiseML 2019), Miami, FL, USA. Lien externe
Geçgel, S., Durmaz, M. A., Alakoca, H., Karabulut Kurt, G., & Ayyildiz, C. (décembre 2017). Identification of Non-Conforming Cordless Phone Signals in Licensed Bands [Communication écrite]. International Telecommunications Conference (ITelCon 2017), Istanbul, Turkey. Lien externe
