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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 Asad Yarahmadi. 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.
Bas, T. A., Keivanpour, S., & Yarahmadi, A. (février 2024). Freight Broker Business Models in the Digital Age: A Comparative Analysis and Recommendations for Start-ups [Communication écrite]. 14th International Conference on Industrial Engineering and Operations Management, Dubai, UAE. Lien externe
Bas, T. A., Keivanpour, S., & Yarahmadi, A. (octobre 2023). Comparative Analysis of Smart Freight Matching Business Models and Sustainability KPIs [Communication écrite]. 1st International Conference on Smart Mobility and Vehicle Electrification, Southfield, Michigan, USA (1 page). Lien externe
Miyangaskary, M. K., Keivanpour, S., Lamghari, A., & Yarahmadi, A. (octobre 2023). Advanced Optimization Model Under Uncertainty for Sustainable Closed-Loop Supply Chain of Electric Vehicle Battery [Communication écrite]. 1st International Conference on Smart Mobility and Vehicle Electrification, Southfield, Michigan, USA. Lien externe
Shiri, A., Yarahmadi, A., Keivanpour, S., & Lamghari, A. (octobre 2024). Real-time RL-based Matching with H3 Geohash Partitioning in Smart Freight Platform [Communication écrite]. IEEE 100th Vehicular Technology Conference (VTC2024-Fall), Washington, DC, USA. Lien externe
Shiri, A., Keivanpour, S., Yarahmadi, A., & Lamghari, A. (octobre 2023). Learning-Based Matching Algorithm for Smart Freight Platform and Sustainability Assessment in Montreal [Communication écrite]. 1st International Conference on Smart Mobility and Vehicle Electrification, Southfield, Michigan, USA. Lien externe
Yarahmadi, A., Morency, C., & Trépanier, M. (2024). Identifying optimal number of driving cycles to represent diverse driving conditions. International Journal of Sustainable Transportation, 704-726. Lien externe
Yarahmadi, A. (2023). A Methodological Framework to Develop Optimal Sets of Driving Cycles for a Region [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal]. Accès restreint
Yahyataba, A., Haji Sami, E., Lamghari, A., Keivanpour, S., & Yarahmadi, A. (octobre 2023). Stochastic Optimization Model for Smart Freight Matching and perspective of the application in Montreal [Communication écrite]. 1st International Conference on Smart Mobility and Vehicle Electrification, Southfield, Michigan, USA. Lien externe
Yarahmadi, A., Morency, C., & Trépanier, M. (2023). New data-driven approach to generate typologies of road segments. Transportmetrica A: Transport Science, 24 pages. Lien externe