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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 Saeid Sepahi-Boroujeni. 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.
Hosseini-Hashemi, S., Sepahi-Boroujeni, A., & Sepahi-Boroujeni, S. (2018). Analytical and molecular dynamics studies on the impact loading of single-layered graphene sheet by fullerene. Applied Surface Science, 437, 366-374. Lien externe
Sepahi-Boroujeni, S., & Khameneifar, F. (2024). Digital twin-enabled error and uncertainty mapping for 3D scanning. Precision Engineering, 88, 527-539. Lien externe
Sepahi-Boroujeni, S., Mayer, J. R. R., & Khameneifar, F. (juillet 2020). Prompt uncertainty estimation with GUM framework for on-machine tool coordinate metrology [Communication écrite]. 14th CIRP Conference on Intelligent Computation in Manufacturing Engineering (CIRP ICME 2021), Gulf of Naples, Italy. Publié dans Procedia CIRP, 112. Disponible
Sepahi-Boroujeni, S., Mayer, J. R. R., & Khameneifar, F. (2021). Efficient uncertainty estimation of indirectly measured geometric errors of five-axis machine tools via Monte-Carlo validated GUM framework. Precision Engineering, 67, 160-171. Lien externe
Sepahi-Boroujeni, S., Mayer, J. R. R., Khameneifar, F., & Woźniak, A. (2021). A full-covariance uncertainty assessment in on-machine probing. International Journal of Machine Tools and Manufacture, 167, 12 pages. Lien externe
Sepahi-Boroujeni, A., Hosseini-Hashemi, S., & Sepahi-Boroujeni, S. (2020). Effects of surface tension of graphene sheet on impact and rebound behavior of colliding nanoparticle. Superlattices and Microstructures, 140, 106464 (11 pages). Lien externe
Sepahi-Boroujeni, S., Mayer, J. R. R., & Khameneifar, F. (2020). Repeatability of on-machine probing by a five-axis machine tool. International Journal of Machine Tools and Manufacture, 152, 19 pages. Lien externe
