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PEOPLE@HES-SO - Verzeichnis der Mitarbeitenden und Kompetenzen
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Fatemi Nastaran

Fatemi Nastaran

Professeure HES associée

Hauptkompetenzen

Information Retrieval

Data Driven Applications

Big Data Analytics

Stream Processing

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Hauptvertrag

Professeure HES associée

Telefon-Nummer: +41 24 557 75 90

Büro: B29

Haute école d'Ingénierie et de Gestion du Canton de Vaud
Route de Cheseaux 1, 1400 Yverdon-les-Bains, CH
HEIG-VD
Institut
IICT - Institut des Technologies de l'Information et de la Communication
MSc HES-SO en Engineering - HES-SO Master
  • Big Data Analytics
  • Data Management
BSc HES-SO en Economie d'entreprise - Haute école d'Ingénierie et de Gestion du Canton de Vaud
  • Méthodes d'accés aux données
  • Programmation appliquée en Scala
  • Analyse des données big data
  • Bases de données NoSQL
  • Bases de données relationnelles

2024

Jumeau numérique de réseaux de distribution
Professioneller Artikel ArODES

Mokhtar Bozorg, Nastaran Fatemi, Christopher Meier, Mohammad Rayati, Luca Tomasini

bulletin.ch = Fachzeitschrift und Verbandsinformationen von Electrosuisse und VSE = Bulletin SEV/AES : revue spécialisée et informations des associations Electrosuisse et AES,  2024, 1, 21-24

Link zur Publikation

Zusammenfassung:

Les jumeaux numériques ont le potentiel de révolutionner la gestion des réseaux de distribution. Ces représentations virtuelles d’un système physique en temps réel intègrent et enrichissent les données de diverses sources : la plateforme TwinDiGrid permet ainsi de visualiser l’état du réseau, d’identifier les points critiques et de simuler les scénarios du futur.

2020

L'intelligence artificielle au service des réseaux :
Professioneller Artikel ArODES
le projet Grid Data Digger

Mokhtar Bozorg, Nastaran Fatemi, Carlos Andrés Peña-Reyes, Omid Mousavi, Mauro Carpita

bulletin.ch = Fachzeitschrift und Verbandsinformationen von Electrosuisse und VSE = Bulletin SEV/AES : revue spécialisée et informations des associations Electrosuisse et AES,  2020, vol. 8, pp. 19-23

Link zur Publikation

Zusammenfassung:

Comment garantir un fonctionnement optimal et sécurisé des réseaux de distribution d’électricité dans un contexte d’évolution constante? La plateforme «Grid Data Digger» utilise des méthodes d’analyse de données massives (big data) et d’apprentissage automatique (machine learning) pour aider les gestionnaires de réseaux à relever ce défi.

L’intelligence artificielle au service des réseaux de distribution éléctrique
Wissenschaftlicher Artikel

Bozorg Mokhtar, Carpita Mauro, Fatemi Nastaran, Pena Carlos Andrés, Omid Mousavi

Bulletin SEV/VSE, Electrosuisse, 2020

Link zur Publikation

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