الرئيسية › دليل الباحثين › Khaled Khebbeb
Khaled Khebbeb
الانتماء : Université de Pau et des Pays de l'Adour · Laboratoire Informatique de l'Université de Pau et des Pays de l'Adour
- 6منشورات (انتماء فرنسي)
- 9مجموع المنشورات
- 61الاستشهادات
- 5مؤشر h
الملف البحثي
لدى Khaled Khebbeb 6 منشور(ات) مفهرسة (2018–2020). تُنشر أعماله أساسًا في «Lecture notes in computer science»، «Journal of Systems Architecture» و«Cluster Computing». أكثر مقالاته استشهادًا هو «A Maude-Based rewriting approach to model and verify Cloud/Fog self-adaptation and orchestration» (2020)، وقد استُشهد به 20 مرة. شارك في تأليف أعماله 1 باحثًا على الأقل، منهم باحثون من مؤسسات في الجزائر.
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
- Cloud Computing and Resource Management
- Distributed systems and fault tolerance
- Advanced Software Engineering Methodologies
- Formal Methods in Verification
- Logic, programming, and type systems
المنشورات (6)
- A Maude-Based rewriting approach to model and verify Cloud/Fog self-adaptation and orchestration
- Formalizing and simulating cross-layer elasticity strategies in Cloud systems
- Formal Modeling and Verification of Cloud Elasticity with Maude and LTL
- Formal modelling and verifying elasticity strategies in cloud systems
- Modeling and Evaluating Cross-layer Elasticity Strategies in Cloud Systems
- A BRS Based Approach for Modeling Elastic Cloud Systems
مجلات النشر
- Lecture notes in computer science × 2
- Journal of Systems Architecture × 1
- Cluster Computing × 1
- Communications in computer and information science × 1
- IET Software × 1
المنشورات حسب السنة
- 20202
- 20191
- 20183
التعاون العلمي
المؤسسات الشريكة : Université Constantine 2
بلدان المؤلفين المشاركين : الجزائر
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.