Documents dont l'auteur est "Zrelli, Rim"
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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 {}. 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.
Article de revue
Zrelli, R., Amaral Misson, H., Attia, M., Gohring de Magalhaes, F., Shabah, A., & Nicolescu, G. (2026). Automatic translation of natural language requirements into CTL specifications using Large Language Models: A multi-approach evaluation. Journal of Systems and Software, 240, 112941 (15 pages). Lien externe
Zrelli, R., Amaral Misson, H., Kamkuimo, S., Ben Attia, M., Shabah, A., Gohring de Magalhaes, F., & Nicolescu, G. (2026). Integrating formal methods and automated tools for DO-178C compliance in UAV software. Information and Software Technology, 194, 108068 (18 pages). Lien externe
Communication écrite
Zrelli, R., Amaral Misson, H., Ben Attia, M., Gohring de Magalhaes, F., Shabah, A., & Nicolescu, G. (octobre 2024). Advancing Formal Verification: Fine-Tuning LLMs for Translating Natural Language Requirements to CTL Specifications [Communication écrite]. International Workshop on Rapid System Prototyping (RSP 2024), Raleigh, NC, USA. Lien externe
Présentation
Hmissa, A., Picot, R. L. L., Naaman, R., Shahnejat Bushehri, A., Zrelli, R., Gohring de Magalhaes, F., & Nicolescu, G. (mai 2026). Performance Alert Triage with Time-Aware Learning and Multi-Scale Time-Series Features [Présentation]. Dans 17th ACM/SPEC International Conference on Performance Engineering (ICPE 2026), Florence, Italy. Lien externe
Thèse de doctorat
Zrelli, R. (2025). Enhancing DO-178C Compliance in Safety-Critical Software: Integrating Formal Methods, Controlled Natural Language, and AI-Driven Automation [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal]. Disponible