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Réseau de collaborationCe graphique trace les liens entre tous les collaborateurs des publications de Ahmad Shahnejat Bushehri 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 Ahmad Shahnejat Bushehri. 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.
Belkhiri, A., Shahnejat Bushehri, A., Gohring de Magalhaes, F., & Nicolescu, G. (avril 2023). Transparent Trace Annotation for Performance Debugging in Microservice-oriented Systems (Work In Progress Paper) [Communication écrite]. ACM/SPEC International Conference on Performance Engineering - Companion (ICPE 2023), Coimbra, Portugal. Lien externe
Labelle, A., Shahnejat Bushehri, A., & Keivanpour, S. (novembre 2020). Application of game-based simulation for effective teaching in manufacturing planning and control: The case of inventory management [Communication écrite]. 13th annual International Conference of Education, Research and Innovation (ICERI 2020). Lien externe
Picot, R. L. L., Gohring de Magalhaes, F., Shahnejat Bushehri, A., Ben Atti, M., Nicolescu, G., & Quintero, A. (2025). Protocol-Agnostic and Packet-Based Intrusion Detection Using a Multi-Layer Deep-Learning Architecture at the Network Edge. IEEE Access, 11, 12 pages. Lien externe
Shahnejat Bushehri, A., Amirnia, A., Belkhiri, A., Keivanpour, S., Gohring de Magalhaes, F., & Nicolescu, G. (2024). Deep Learning-Driven Anomaly Detection for Green IoT Edge Networks. IEEE Transactions on Green Communications and Networking, 8(1), 498-513. Lien externe
