الرئيسية › دليل الباحثين › M. Ouledali
M. Ouledali
الانتماء : Ahmed Draia University · École Nationale Polytechnique d'Oran
- 3منشورات (انتماء جزائري)
- 4مجموع المنشورات
- 3الاستشهادات
- 1مؤشر h
الملف البحثي
لدى M. Ouledali 3 منشور(ات) مفهرسة (2016–2026). تُنشر أعماله أساسًا في «Crystal Research and Technology»، «Annals of West University of Timisoara - Physics» و«Materials research proceedings». أكثر مقالاته استشهادًا هو «Structural, Mechanical, Electronic, Optical, and Vibrational Properties of NiThSn: DFT Prediction» (2026)، وقد استُشهد به 2 مرة. شارك في تأليف أعماله 10 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
- Advanced Chemical Physics Studies
- Machine Learning in Materials Science
- 2D Materials and Applications
- High-pressure geophysics and materials
- Advanced Thermoelectric Materials and Devices
المنشورات (3)
- Structural, Mechanical, Electronic, Optical, and Vibrational Properties of NiThSn: DFT Prediction
- Theoretical Investigation of Structural, Electronic, and Optical Properties of ZnSnP 2 Semiconductor
- First principles studies of electronic and optical properties of Ternary semiconductors AgAlX2 (X = S, Se, Te)
مجلات النشر
- Crystal Research and Technology × 1
- Annals of West University of Timisoara - Physics × 1
- Materials research proceedings × 1
المنشورات حسب السنة
- 20261
- 20221
- 20161
التعاون العلمي
المؤسسات الشريكة : University Mohamed El Bachir El Ibrahimi of Bordj Bou Arreridj · Université Oran 1 Ahmed Ben Bella · University Ferhat Abbas of Setif · Université de Mostaganem · University of Bouira
المؤلفون المشاركون
- Souad Louhibi-Fasla
- Bouhalouane Amrani
- Salah Daoud
- Ismail Ouadha
- Hamza Abbassa
- Nadhira Bioud
- Rabie Mezouar
- Hamza Rekab-Djabri
- Bekheira Samir
- Nabil Beloufa
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.