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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 Amina Lamghari. 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.
Julio, C., Morales, N., Amaya, J., & Lamghari, A. (mai 2015). Optimal economic envelop of joint open pit and underground mines [Communication écrite]. International Symposium on the Application of Computers and Operations Research In the Mineral Industry (APCOM 2015), Fairbanks, Alaska. Lien externe
Kazemi Miyangaskary, M., Keivanpour, S., & Lamghari, A. (juillet 2023). Optimizing Closed-Loop Supply Chain in the Electric Vehicle Battery Industry: A Fully Fuzzy Approach [Communication écrite]. 20th IFIP WG 5.1 International Conference on Product Lifecycle Management: Leveraging Digital Twins, Circular Economy, and Knowledge Management for Sustainable Innovation (PLM 2023), Montreal, QC, Canada. Publié dans IFIP advances in information and communication technology. Lien externe
Kazemi Miyangaskary, M., Keivanpour, S., & Lamghari, A. (juillet 2023). Optimizing closed-loop supply chain in the electric vehicle battery industry: a fully fuzzy approach [Communication écrite]. IFIP 20th International Conference on Product Lifecycle Management (PLM23), Montréal, QC, Canada. Lien externe
Miyangaskary, M. K., Keivanpour, S., Kordler, A. E., Safari, H., & Lamghari, A. (2025). Enhancing sustainability performance of a closed-loop supply chain for protein products using a fully fuzzy multi-objective optimisation. International Journal of Systems Science Operations & Logistics, 12(1), 28 pages. Lien externe
Miyangaskary, M. K., Keivanpour, S., Lamghari, A., & Yarahmadi, A. (octobre 2023). Advanced Optimization Model Under Uncertainty for Sustainable Closed-Loop Supply Chain of Electric Vehicle Battery [Communication écrite]. 1st International Conference on Smart Mobility and Vehicle Electrification, Southfield, Michigan, USA. Lien externe
Shiri, A., Yarahmadi, A., Keivanpour, S., & Lamghari, A. (octobre 2024). Real-time RL-based Matching with H3 Geohash Partitioning in Smart Freight Platform [Communication écrite]. IEEE 100th Vehicular Technology Conference (VTC2024-Fall), Washington, DC, USA. Lien externe
Shiri, A., Keivanpour, S., Yarahmadi, A., & Lamghari, A. (octobre 2023). Learning-Based Matching Algorithm for Smart Freight Platform and Sustainability Assessment in Montreal [Communication écrite]. 1st International Conference on Smart Mobility and Vehicle Electrification, Southfield, Michigan, USA. Lien externe
Yahyataba, A., Haji Sami, E., Lamghari, A., Keivanpour, S., & Yarahmadi, A. (octobre 2023). Stochastic Optimization Model for Smart Freight Matching and perspective of the application in Montreal [Communication écrite]. 1st International Conference on Smart Mobility and Vehicle Electrification, Southfield, Michigan, USA. Lien externe