![]() | Monter d'un niveau |
Ce graphique trace les liens entre tous les collaborateurs des publications de {} figurant sur cette page.
Chaque lien représente une collaboration sur la même publication. L'épaisseur du lien représente le nombre de collaborations.
Utilisez la molette de la souris ou les gestes de défilement pour zoomer à l'intérieur du graphique.
Vous pouvez cliquer sur les noeuds et les liens pour les mettre en surbrillance et déplacer les noeuds en les glissant.
Enfoncez la touche "Ctrl" ou la touche "⌘" en cliquant sur les noeuds pour ouvrir la liste des publications de cette personne.
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 {}. 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.
Filali, A., Nour, B., Cherkaoui, S., & Kobbane, A. (2023). Communication and Computation O-RAN Resource Slicing for URLLC Services Using Deep Reinforcement Learning. IEEE Communications Standards Magazine, 7(1), 66-73. Lien externe
Nour, B., Cherkaoui, S., & Mlika, Z. (2022). Federated Learning and Proactive Computation Reuse at the Edge of Smart Homes. IEEE Transactions on Network Science and Engineering, 9(5), 3045-3056. Lien externe
Nour, B., & Cherkaoui, S. (2022). How Far Can We Go in Compute-less Networking: Computation Correctness and Accuracy. IEEE Network, 36(4), 197-202. Lien externe
Taïk, A., Nour, B., & Cherkaoui, S. (2021). Empowering Prosumer Communities in Smart Grid with Wireless Communications and Federated Edge Learning. IEEE Wireless Communications, 28(6), 26-33. Lien externe
Nour, B., & Cherkaoui, S. (décembre 2024). Matching-based Service Offloading for Compute-less Driven IoT Networks [Communication écrite]. IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM 2024), Cape Town, South Africa. Lien externe
Nour, B., & Cherkaoui, S. (décembre 2024). A Network-based Compute Reuse Architecture for IoT Applications [Communication écrite]. IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM 2024), Cape Town, South Africa. Lien externe
Nour, B., & Cherkaoui, S. (mai 2022). Unsupervised data splitting scheme for federated edge learning in IoT networks [Communication écrite]. IEEE International Conference on Communications (ICC 2022), Seoul, Republic of Korea (6 pages). Lien externe