الرئيسية › دليل الباحثين › Mohammed Khatiri
Mohammed Khatiri
الانتماء : Mohamed I University
- 4منشورات (انتماء مغربي)
- 8مجموع المنشورات
- 8الاستشهادات
- 2مؤشر h
الملف البحثي
لدى Mohammed Khatiri 4 منشور(ات) مفهرسة (2015–2021). تُنشر أعماله أساسًا في «Journal of Parallel and Distributed Computing»، «arXiv (Cornell University)» و«Scalable Computing Practice and Experience». أكثر مقالاته استشهادًا هو «Reducing the Interprocessors Migrations of the EKG Algorithm» (2018)، وقد استُشهد به 3 مرة. 2 من هذه المنشورات تعود إلى آخر ثلاث سنوات من النشاط. شارك في تأليف أعماله 3 باحثًا على الأقل، منهم باحثون من مؤسسات في فرنسا.
هل هذا أنت؟ عرّف بأبحاثك
أنشئ ملفك على DzCademia مجانًا وأضف مقالاتك: ستظهر بسهولة أكبر على Google وفي مساعدي الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT، فيقرؤها ويستشهد بها عدد أكبر من الناس.
إنشاء ملفي المجاني إضافة منشوراتيمجالات البحث
- Parallel Computing and Optimization Techniques
- Distributed and Parallel Computing Systems
- Distributed systems and fault tolerance
- Real-Time Systems Scheduling
- Embedded Systems Design Techniques
المنشورات (4)
- Analysis of Work Stealing with latency
- Work Stealing Simulator
- Reducing the Interprocessors Migrations of the EKG Algorithm
- Reducing the inter processor migrations of the DP-WRAP scheduling
مجلات النشر
- Journal of Parallel and Distributed Computing × 1
- arXiv (Cornell University) × 1
- Scalable Computing Practice and Experience × 1
- IEEE/ACS International Conference on Computer Systems and Applications (AICCSA) × 1
المنشورات حسب السنة
- 20211
- 20191
- 20181
- 20151
التعاون العلمي
المؤسسات الشريكة : Institut polytechnique de Grenoble · Centre National de la Recherche Scientifique · Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique · Laboratoire d'Informatique de Grenoble · DATAMOVE: Mouvements de données pour le calcul haute performance
بلدان المؤلفين المشاركين : فرنسا
المؤلفون المشاركون
البيانات البيبليوغرافية مصدرها OpenAlex (قاعدة مفتوحة).
لماذا تختارون Dzcademia؟
ملفات أكاديمية ومقالات ومداخلات علمية: امنحوا أبحاثكم حضوراً عاماً منظماً. تساعد البيانات الوصفية المدمجة محركات البحث ومساعدات الذكاء الاصطناعي على التعرف على أعمالكم وفهم مراجعها.
علّق عبر Google
سجّل الدخول عبر Google للتعليق مباشرة على هذه الصفحة.