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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.
Ghezzaz, H., Pelletier, L., & Stuart, P. R. (2012). Biorefinery implementation for recovery debottlenecking at existing pulp mills - Part I: Potential for debottlenecking. Tappi Journal, 11(7), 17-25. Lien externe
Ghezzaz, H., Pelletier, L., & Stuart, P. R. (2012). Biorefinery implementation for recovery debottlenecking at existing pulp mills, Part II: Techno-economic evaluation. Tappi Journal, 11(8), 17-24. Lien externe
Ghezzaz, H. (2011). Méthode systématique de conception pour comparer les procédés de bioraffinage intégrés dans une usine existante de pâtes et papiers [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal]. Disponible
Ghezzaz, H., & Stuart, P. R. (2011). Biomass availability and process selection for an integrated forest biorefinery. Pulp and Paper Canada, 112(3), 19-26. Non disponible
Nadim, K., Ouali, M.-S., Ghezzaz, H., & Ragab, A. (2023). Learn-to-supervise: Causal reinforcement learning for high-level control in industrial processes. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 126, 106853 (29 pages). Lien externe
Ragab, A., Ghezzaz, H., & Amazouz, M. (2022). Decision fusion for reliable fault classification in energy-intensive process industries. Computers in Industry, 138, 13 pages. Lien externe
Ragab, A., El Koujok, M., Ghezzaz, H., Amazouz, M., Ouali, M.-S., & Yacout, S. (2019). Deep understanding in industrial processes by complementing human expertise with interpretable patterns of machine learning. Expert Systems With Applications, 122, 388-405. Lien externe
Soualhi, M., El Koujok, M., Nguyen, K. T. P., Medjaher, K., Ragab, A., Ghezzaz, H., Amazouz, M., & Ouali, M.-S. (2021). Adaptive prognostics in a controlled energy conversion process based on long- and short-term predictors. Applied Energy, 283, 116049 (14 pages). Lien externe
