Documents dont l'auteur est "Rahman, Jesika"
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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.
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Rahman, J., Billah, A. H. M. M., Arafin, P., Islam, K., & Nehdi, M. L. (2024). Design-focused Interpretable Machine Learning Models for Compressive Capacity Prediction of Gusset Plate Connections. Engineering Structures, 298, 117038 (13 pages). Lien externe
Rahman, J., Ahmed, K. S., Khan, N. I., Islam, K., & Mangalathu, S. (2021). Data-driven shear strength prediction of steel fiber reinforced concrete beams using machine learning approach. Engineering Structures, 233, 22 pages. Lien externe
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Shahjalal, M., Islam, K., Rahman, J., Ahmed, K. S., Karim, M. R., & Billah, A. H. M. M. (2021). Flexural response of fiber reinforced concrete beams with waste tires rubber and recycled aggregate. Journal of Cleaner Production, 278, 123842 (18 pages). Lien externe