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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.
Seyedi, Y., Karimi, H., Grijalva, S., Mahseredjian, J., & Sanso, B. (juillet 2022). A Supervised Learning Approach for Centralized Fault Localization in Smart Microgrids [Résumé]. IEEE Power & Energy Society General Meeting (PESGM 2022), Denver, CO, USA. Lien externe
Seyedi, Y., Karimi, H., Grijalva, S., Mahseredjian, J., & Sanso, B. (2021). A Supervised Learning Approach for Centralized Fault Localization in Smart Microgrids. IEEE Systems Journal, 16(3), 4060-4070. Lien externe
Seyedi, S. Y., Karimi, H., Grijalva, S., & Sanso, B. (2020). Elements of networked protection systems for distribution networks and microgrids: A cyber-security perspective. (Rapport technique n° G-2020-10). Lien externe
Seyedi, Y., Karimi, H., Grijalva, S., & Sanso, B. (août 2020). Elements of networked protection systems for distribution networks and microgrids: a cyber-security perspective [Communication écrite]. 2020 IEEE Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering (CCECE 2020), London, ON, Canada (4 pages). Lien externe
Seyedi, Y., Karimi, H., & Grijalva, S. (2019). Irregularity Detection in Output Power of Distributed Energy Resources Using PMU Data Analytics in Smart Grids. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 15(4), 2222-2232. Lien externe
Seyedi, Y., Karimi, H., & Grijalva, S. (2016). Distributed Generation Monitoring for Hierarchical Control Applications in Smart Microgrids. IEEE Transactions on Power Systems, 32(3), 2305-2314. Lien externe
