Documents dont l'auteur est "Haider, Amir"

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Nuage de mots

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Un 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 Amir Haider. 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.

A

Ali, S., Haider, A., Rahman, M.U., Sohail, M., & Zikria, Y. B. (2021). Deep learning (DL) based joint resource allocation and RRH association in 5G-multi-tier networks. IEEE Access, 9, 118357-118366. Disponible

Ayesha, A., Rahman, M.U., Haider, A., & Chaudhry, S. M. (2021). On Self-Interference Cancellation and Non-Idealities Suppression in Full-Duplex Radio Transceivers. Mathematics, 9(12), 1434 (32 pages). Lien externe

H

Haider, A., Khan, T., Rahman, M.U., Moo Lee, B., & Seok Kim, H. (2021). Quintuple Band Antenna for Wireless Applications with Small Form Factor. Computers, Materials & Continua, 66(3), 2241-2251. Disponible

Haider, A., Adnan Khan, M., Rehman, A., Rahman, M.U., & Seok Kim, H. (2021). A Real-Time Sequential Deep Extreme Learning Machine Cybersecurity Intrusion Detection System. Computers, Materials & Continua, 66(2), 1785-1798. Disponible

Haider, A., Rahman, M.U., Ahmad, H., NaghshvarianJahromi, M., Tabish Niaz, M., & Seok Kim, H. (2021). Frequency-Agile WLAN Notch UWB Antenna for URLLC Applications. Computers, Materials & Continua, 67(2), 2243-2254. Disponible

Haider, A., Rahman, M.U., Khan, T., Tabish Niaz, M., & Seok Kim, H. (2021). Multi-Gigabit CO-OFDM System over SMF and MMF Links for 5G URLLC Backhaul Network. Computers, Materials & Continua, 67(2), 1747-1758. Disponible

Haider, A., Rahman, M.U., Naghshvarianjahromi, M., & Kim, H. S. (2020). Time-Domain Investigation of Switchable Filter Wide-Band Antenna for Microwave Breast Imaging. Sensors, 20(15), 4302 (10 pages). Disponible

J

Jamil, S., Rahman, M.U., Tanveer, J., & Haider, A. (2022). Energy Efficiency and Throughput Maximization Using Millimeter Waves-Microwaves HetNets. Electronics, 11(3), 21 pages. Lien externe

Jamil, S., Rahman, M.U., & Haider, A. (2021). Bag of Features (BoF) Based Deep Learning Framework for Bleached Corals Detection. Big Data and Cognitive Computing, 5(4), 53 (15 pages). Lien externe

K

Khan, A., Jin, W., Haider, A., Rahman, M.U., & Wang, D. (2021). Adversarial Gaussian Denoiser for Multiple-Level Image Denoising. Sensors, 21(9), 30 pages. Disponible

R

Rahman, M.U., Haider, A., & Naghshvarianjahromi, M. (2020). A Systematic Methodology for the Time-Domain Ringing Reduction in UWB Band-Notched Antennas. IEEE Antennas and Wireless Propagation Letters, 19(3), 482-486. Lien externe

S

Siddiqui, S. Y., Haider, A., Ghazal, T. M., Khan, M. A., Naseer, I., Abbas, S., Rahman, M.U., Khan, J. A., Ahmad, M., Hasan, M. K., Mohammed, A. A., & Ateeq, K. (2021). IoMT Cloud-Based Intelligent Prediction of Breast Cancer Stages Empowered With Deep Learning. IEEE Access, 9, 146478-146491. Lien externe