Documents dont l'auteur est "Amirnia, Ashkan"
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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
Abiag Dagraca, A. L. J., Amirnia, A., Shahnejat Bushehri, A., & Keivanpour, S. (2026). Data-driven end-of-life management of lithium-ion batteries for circular economy applications. Sustainable Energy Technologies and Assessments, 92, 105215 (15 pages). Lien externe
Mirzahosseininejad, M., Sekkay, F., Ghorbani Totkaleh, E., Amirnia, A., & Keivanpour, S. (2026). Development of a sensor-based ergonomic risk assessment framework using machine learning: Application to human-robot collaborative disassembly. International Journal of Industrial Ergonomics, 114, 103943 (15 pages). Lien externe
Haji Sami, E., Shahnejat Bushehri, A., Amirnia, A., Yarahmadi, A., & Keivanpour, S. (2025). Integrated sequential matching and routing approach for efficient and eco-friendly freight logistics. Transportation Research Part C Emerging Technologies, 179, 105290. Lien externe
Jamshidi, S., Amirnia, A., Nikanjam, A., Wazed Nafi, K., Khomh, F., & Keivanpour, S. (2025). Self-adaptive cyber defense for sustainable IoT: A DRL-based IDS optimizing security and energy efficiency. Journal of Network and Computer Applications, 104176. Lien externe
Communication écrite
Mozian, G., Amirnia, A., & Keivanpour, S. (novembre 2025). Sustainability-aware Computer Vision for Scrap Material Recognition in Automated Sorting [Communication écrite]. 13th International Conference on Control, Mechatronics and Automation (ICCMA 2025), Paris, France. Lien externe
Amirnia, A., Ghorbani Totkaleh, E., & Keivanpour, S. (juillet 2024). Real-Time Video Processing in Fuzzy Posture-Based Ergonomic Analysis in a Disassembly Cell [Communication écrite]. 6th International Conference on Intelligent and Fuzzy Systems (INFUS 2024), Canakkale, Turkey. Lien externe
Sajjadijaghargh, S., Amirnia, A., Mirkazemi, M., & Keivanpour, S. (décembre 2024). Enhancing Retail Sustainability: Data-Driven Approach for Food Waste Detection and Prevention [Communication écrite]. International Conference on Emerging Technologies and Innovation for Sustainability (EmergIN 2024), Greater Noida, India. Lien externe
Résumé
Kazembeigi, S., Mehrabian, P., Amirnia, A., & Keivanpour, S. (octobre 2025). Developing a CAD-Based Digital Twin for Simulating Human-Robot Collaborative Disassembly of Complex Aerospace Components [Résumé]. 2nd World Congress on Industrial Engineering and Operations Management (IEOM 2025), Windsor, ON, Canada. Lien externe
Thèse de doctorat
Amirnia, A. (2025). Towards Sustainable Human-Robot Collaboration Disassembly Planning: Reinforcement Learning-Centered Hybrid Approaches with Fuzzy Logic [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal]. Disponible