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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.
Lakis, A. A., Mahvash, A., & Toorani, M. (juillet 2018). Diagnosis of bearing faults in complex machinery using spatial distribution of sensors and Fourier transforms [Communication écrite]. 6th International Conference on Integrity-Reliability-Failure (IRF 2018), Lisbon, Portugal. Lien externe
Mahvash, A., & Lakis, A. A. (2015). Application of cyclic spectral analysis in diagnosis of bearing faults in complex machinery. Tribology Transactions, 58(6), 1151-1158. Lien externe
Lakis, A. A., Mahvash, A., & Toorani, M. (juin 2013). Development of intelligent health monitoring systems for rotating machinery and structural components [Communication écrite]. 4th International Conference on Integrity, Reliability & Failure, Funchal, Portugal. Non disponible
Mahvash, A., & Lakis, A. A. (juin 2010). Application of multi-sensor data acquisition and fourier transform in separation of vibration sources [Communication écrite]. 23rd International Congress on Condition Monitoring and Diagnostic Engineering Management (COMADEM 2010), Nara, Japan. Non disponible
Mahvash, A., Oulmane, A., & Lakis, A. A. (juin 2009). Development of an intelligent health monitoring system for rotating machinery and structural components [Communication écrite]. CANEUS Fly-by-Wireless Workshop (FBW 2009), Montréal, Québec. Non disponible
Mahvash, A., & Ross, A. (2008). Application of Chmms to Two-Phase Flow Pattern Identification. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 21(8), 1144-1152. Lien externe
Mahvash, A., & Ross, A. (2008). Two-Phase Flow Pattern Identification Using Continuous Hidden Markov Model. International Journal of Multiphase Flow, 34(3), 303-311. Lien externe
