الرئيسية › دليل الباحثين › Abderrahim Siam
Abderrahim Siam
الانتماء : Abbès Laghrour University of Khenchela
- 23منشورات (انتماء جزائري)
- 24مجموع المنشورات
- 73الاستشهادات
- 5مؤشر h
الملف البحثي
لدى Abderrahim Siam 23 منشور(ات) مفهرسة (2011–2026). تُنشر أعماله أساسًا في «Lecture notes in networks and systems»، «Informatica» و«Journal of Intelligent & Fuzzy Systems». أكثر مقالاته استشهادًا هو «Resources Allocation in Cloud Computing: A Survey» (2019)، وقد استُشهد به 14 مرة. 10 من هذه المنشورات تعود إلى آخر ثلاث سنوات من النشاط. شارك في تأليف أعماله 12 باحثًا على الأقل.
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
- Multi-Agent Systems and Negotiation
- Artificial Intelligence in Healthcare
- Chronic Kidney Disease and Diabetes
- Data Mining and Machine Learning Applications
- Distributed Control Multi-Agent Systems
المنشورات (23)
- Improving Chronic Kidney Disease Diagnosis Through Machine Learning and Boruta Feature Selection
- An innovative approach for predictive modeling and staging of chronic kidney disease
- Predicting Covid-19 Infections with a Multi-Agent Organizational Approach and Machine Learning Techniques
- Semantic Interoperability in Multi-Agent Planning: A Survey
- A Discrete Particle Swarm Optimization for Same-Day Delivery with Vehicles and Drones
- Multi-Head DDPG for Pursuit-Evasion with Interpretable Behavioral Decomposition
- Efficient Chronic Kidney Disease Prediction: A Comparative Analysis Using Feature Selection and Machine Learning Models
- Early prediction of nephropathy chronic with supervised machine learning algorithms and feature selection method
- Comparative Analysis of Machine Learning Classifiers for Early Prediction and Diagnosis of Renal Disease
- BiCSA-PUL: binary crow search algorithm for enhancing positive and unlabeled learning
- Multi-Agent Dynamic Leader-Follower Path Planning Applied to the Multi-Pursuer Multi-Evader Game
- Minimal synchrony for implementing Timely Provable Reliable Send primitive with Byzantine failures
- A Discrete Crow Search Algorithm for Mining Quantitative Association Rules
- Novel energy-aware approach to resource allocation in cloud computing
- Resources Allocation in Cloud Computing: A Survey
- Multi-Agent Pursuit-Evasion Game Based on Organizational Architecture
- Multi-agent pursuit coalition formation based on a limited overlapping of the dynamic groups
- A DSL-MCDA Model for Energy Consumption-Aware in Cloud Computing
- A Category-theoretic Approach to Organization-based Modeling of Multi Agent Systems on the Basis of Collective Phenomena and Organizations in Human Societies
- Software components selection using the fuzzy set theory
- FuzzyOrganization of Self-Adaptive Agents Based On Software Components
- An Approach Based on Software Components and Mobile Agents for Developing Distributed Applications with Verification of Validity Criterion
- Building Agents by Assembly Software Components under Organizational Constraints of Multi-Agent System
مجلات النشر
- Lecture notes in networks and systems × 4
- Informatica × 2
- Journal of Intelligent & Fuzzy Systems × 2
- International Journal of Informatics and Communication Technology (IJ-ICT) × 1
- International Symposium on iNnovative Informatics of Biskra (ISNIB) × 1
- Ingénierie des systèmes d information × 1
المنشورات حسب السنة
- 20261
- 20255
- 20244
- 20232
- 20212
- 20194
- 20181
- 20151
- 20141
- 20121
التعاون العلمي
المؤسسات الشريكة : Université Larbi Tébessi · University of Batna 2 · University Frères Mentouri Constantine 1 · Université Constantine 2 · University Ferhat Abbas of Setif
المؤلفون المشاركون
- Safa Boughougal
- Mohamed Ridda Laouar
- Hamouma Moumen
- Mohammed El Habib Souidi
- Ramdane Maamri
- Karima Saidi
- Ouassila Hioual
- Makhlouf Ledmi
- Ahmed Mohamed Salem
- Zaïdi Sahnoun
- Nabil Azizi
- Mohamed Ben Othmane
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.