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Réseau de collaborationCe graphique trace les liens entre tous les collaborateurs des publications de {} figurant sur cette page.
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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.
Nadim, K., Ragab, A., & Ghezzaz, H. (2026). Multi agent deep reinforcement learning for supervising local controllers in energy-intensive industrial processes. Control Engineering Practice, 170, 106794 (17 pages). Lien externe
Nadim, K., Ragab, A., Ghezzaz, H., & Ouali, M.-S. (2026). Reliable Dynamic Causality Analysis for Efficient Prescriptive Maintenance of Degraded Industrial Equipment. Journal of Loss Prevention in the Process Industries, 105922. Lien externe
Nadim, K. (2024). Dynamic Causality Analysis Approaches for Improved Industrial Systems Operational Performance [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal]. 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
Nadim, K., Ragab, A., & Ouali, M.-S. (2022). Data-driven dynamic causality analysis of industrial systems using interpretable machine learning and process mining. Journal of Intelligent Manufacturing, 34(1), 57-83. Lien externe
