Documents dont l'auteur est "Shahnejat Bushehri, Ahmad"
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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.
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
Picot, R. L. L., Shahnejat Bushehri, A., Gohring de Magalhaes, F., Ben Attia, M., Quintero, A., & Nicolescu, G. (2026). Energy-Efficient LLM-Based Decompilation via a Two-Stage Pipeline on Constrained Hardware. ACM Transactions on Embedded Computing Systems. Lien externe
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
Moslah, M. M., Zouari, R., Shahnejat Bushehri, A., Gohring de Magalhaes, F., & Nicolescu, G. (2025). Investigation of the Adversarial Robustness of End-to-End Deep Sensor Fusion Models. IEEE Embedded Systems Letters, 17(5), 325-328. 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
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, 13, 57867-57877. Disponible
Shahnejat Bushehri, A., Balboul, A., Belkhiri, A., Keivanpour, S., & Nicolescu, G. (2025). NOProbe: A NOP-based Dynamic Binary Instrumentation Framework Using Binary Rewriting on x86. IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing, 17 pages. Lien externe
Shahnejat Bushehri, A. (2024). Towards Sustainable IoT in Energy-Constrained Edge Networks: Context-aware Anomaly Detection Frameworks Using an Efficient Data Collection Approach [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal]. Disponible