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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 Yasser Shaban. 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.
Ali, A. M., Yacout, S., Rabeih, E.-A., & Shaban, Y. (2022). A cyber process control system based on pattern recognition and cloud computing. Gestão & Produção, 29. Lien externe
Ali, A. M., Mohamed, E.-A., Yacout, S., & Shaban, Y. (2020). Cloud computing based unsupervised fault diagnosis system in the context of Industry 4.0. Gestão & Produção, 27(3), 19 pages. Disponible
Aly, M., Yacout, S., & Shaban, Y. (janvier 2017). Analysis of massive industrial data using MapReduce framework for parallel processing [Communication écrite]. 63rd Annual Reliability and Maintainability Symposium (RAMS 2017), Orlando, FL (6 pages). Lien externe
Aramesh, M., Shaban, Y., Balazinski, M., Attia, H., Kishawy, H. A., & Yacout, S. (juin 2014). Survival life analysis of the cutting tools during turning titanium metal matrix composites (Ti-MMCs) [Communication écrite]. 6th CIRP Conference on Performance Cutting (HPC 2014), Berkeley, Cal.. Publié dans Procedia CIRP, 14. Lien externe
Bassetto, S., Yacout, S., Bassetto, S., & Shaban, Y. (2023). Experimental vibration data collected for a belt drive system under different operating conditions. Data in Brief, 48, 6 pages. Disponible
Elsheikh, A., Yacout, S., Ouali, M.-S., & Shaban, Y. (2020). Failure time prediction using adaptive logical analysis of survival curves and multiple machining signals. Journal of Intelligent Manufacturing, 31(2), 403-415. Lien externe
Gonzalez Rubio, J. L., Shaban, Y., & Yacout, S. (mars 2016). Visual data mining of faults in machining process based on machine learning [Communication écrite]. International Conference on Industrial Engineering and Operations Management (IEOM 2016), Kuala Lumpur, Malaysia. Lien externe
Khalifa, R. M., Yacout, S., Bassetto, S., & Shaban, Y. (2024). Condition monitoring and warning of a belt drive system based on a logical analysis of data regression-based residual control chart. Structural Health Monitoring. Lien externe
Shaban, Y., Yacout, S., & Aly, M. (janvier 2017). Condition-based reliability prediction based on logical analysis of survival data [Communication écrite]. 63rd Annual Reliability and Maintainability Symposium (RAMS 2017), Orlando, FL (6 pages). Lien externe
Shaban, Y., Yacout, S., Balazinski, M., & Jemielniak, K. (2017). Cutting tool wear detection using multiclass logical analysis of data. Machining Science and Technology, 21(4), 526-541. Lien externe
Shaban, Y., & Yacout, S. (janvier 2016). Cutting tool remaining useful life during turning of metal matrix composites [Communication écrite]. Annual Reliability and Maintainability Symposium (RAMS 2016), Tucson, AZ (6 pages). Lien externe
Shaban, Y., & Yacout, S. (mars 2016). Identifying optimal intervene hazard for cutting tools considering cost-availability optimization [Communication écrite]. International Conference on Industrial Engineering and Operations Management (IEOM 2016), Kuala Lumpur, Malaysia. Lien externe
Shaban, Y., & Yacout, S. (2016). Predicting the remaining useful life of a cutting tool during turning titanium metal matrix composites. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers. Part B, Journal of Engineering Manufacture, 232(4), 681-689. Lien externe
Shaban, Y., Yacout, S., Balazinski, M., Meshreki, M., & Attia, H. (mars 2015). Diagnosis of machining outcomes based on machine learning with logical analysis of data [Communication écrite]. International Conference on Industrial Engineering and Operations Management (IEOM 2015), Dubai, United Arab Emirates (8 pages). Lien externe
Shaban, Y., Aramesh, M., Yacout, S., Balazinski, M., Attia, H., & Kishawy, H. (2015). Optimal replacement times for machining tool during turning titanium metal matrix composites under variable machining conditions. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part B: Journal of Engineering Manufacture, 231(6), 924-932. Lien externe
Shaban, Y., Yacout, S., & Balazinski, M. (janvier 2015). Tool replacement based on pattern recognition with LAD [Communication écrite]. Annual Reliability and Maintainability Symposium (RAMS 2015), Palm Harbor, FL (6 pages). Lien externe
Shaban, Y. (2014). Diagnosis of Machining Conditions Based on Logical Analysis of Data [Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal]. Disponible
Shaban, Y., Aramesh, M., Yacout, S., Balazinski, M., Attia, H., & Kishawy, H. (mai 2014). Optimal replacement of tool during turning titanium metal matrix composites [Communication écrite]. IIE Annual Conference and Expo 2014, Montréal, Québec. Non disponible
Shaban, Y., Meshreki, M., Yacout, S., Balazinski, M., & Attia, H. (2014). Process control based on pattern recognition for routing carbon fiber reinforced polymer. Journal of Intelligent Manufacturing, 28(1), 165-179. Lien externe
Taha, H. A., Yacout, S., & Shaban, Y. (2023). Online failure analysis and autonomous risk control scheme for electric buses. Engineering Failure Analysis, 154, 15 pages. Lien externe
Taha, H. A., Yacout, S., & Shaban, Y. (2022). Autonomous self-healing mechanism for a CNC milling machine based on pattern recognition. Journal of Intelligent Manufacturing, 34(5), 2185-2205. Lien externe
Taha, H. A., Yacout, S., & Shaban, Y. (2022). Deep reinforcement learning for autonomous pre-failure tool life improvement. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 121(9-10), 6169-6192. Lien externe
