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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.
Singh, A., Nawayseh, N., Doyon-Poulin, P., Milosavljevic, S., Dewangan, K. N., Kumar, Y., & Samuel, S. (2025). Comparative analysis of classical and ensemble models for predicting whole body vibration induced lumbar spine stress. A case study of agricultural tractor operators. International Journal of Industrial Ergonomics, 108, 103775 (12 pages). Lien externe
Singh, A., Nawayseh, N., & Rakheja, S. (2025). Ensemble modeling for predicting head vibration based on driving seating conditions: Towards adaptive seating systems. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 145, 110174 (13 pages). Lien externe
Singh, A., Nawayseh, N., Dhabi, Y. K., & Samuel, S. (2024). Transforming farming with intelligence : smart vibration monitoring and alert system. Journal of Engineering Research, 12(2), 190-199. Disponible
Singh, A., Nawayseh, N., Singh, H., Dhabi, Y. K., & Samuel, S. (2023). Internet of agriculture: Analyzing and predicting tractor ride comfort through supervised machine learning. Internet of agriculture: Analyzing and predicting tractor ride comfort through supervised machine learning, 125, 16 pages. Lien externe
