Documents dont l'auteur est "Dini, Anoosh"
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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.
Dini, A., Sheshyekani, K., & Dagdougui, H. (juillet 2026). Securing Cyber-Physical LFC Systems: A Resilient MADDPG Approach Under FDI Attacks [Communication écrite]. Power & Energy Society General Meeting (PESGM 2026), Montréal, QC, Canada (5 pages). Lien externe
Dini, A., Sheshyekani, K., & Dagdougui, H. (2026). A Deep Learning and Inertia-Aware Load Shedding Framework for Mitigating Load-Altering Attacks. IEEE Access, 14, 11834-11846. Lien externe
Dini, A., Sheshyekani, K., & Dagdougui, H. (2026). Resilient Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Automatic Generation Control Under Adversarial Perturbations. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 17 pages. Lien externe
Kamrani, A. S., Dini, A., Dagdougui, H., & Sheshyekani, K. (2025). Multi-agent deep reinforcement learning with online and fair optimal dispatch of EV aggregators. Machine Learning with Applications, 19, 100620 (12 pages). Disponible
Dini, A., Sheshyekani, K., & Dagdougui, H. (mai 2025). Adaptive Inertia Estimation of a Power System Area Using Variable Forgetting Factor Recursive Least-Squares [Communication écrite]. Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering (CCECE 2025), Vancouver, BC, Canada. Lien externe