الرئيسية › دليل الباحثين › Oussama Hasidi
Oussama Hasidi
الانتماء : Cadi Ayyad University · Moroccan Foundation for Advanced Science, Innovation and Research
- 18منشورات (انتماء مغربي)
- 19مجموع المنشورات
- 297الاستشهادات
- 8مؤشر h
الملف البحثي
لدى Oussama Hasidi 18 منشور(ات) مفهرسة (2022–2024). تُنشر أعماله أساسًا في «Lecture notes in networks and systems»، «Communications in computer and information science» و«Energy Informatics». أكثر مقالاته استشهادًا هو «Hybrid features extraction for the online mineral grades determination in the flotation froth using Deep Learning» (2023)، وقد استُشهد به 58 مرة. 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
- Fault Detection and Control Systems
- Mineral Processing and Grinding
- Minerals Flotation and Separation Techniques
- Digital Transformation in Industry
- Electric Vehicles and Infrastructure
المنشورات (18)
- Enhancing resilience in complex energy systems through real-time anomaly detection: a systematic literature review
- Data-driven system for intelligent monitoring and optimization of froth flotation circuits using Artificial Neural Networks and Genetic Algorithms
- Digital twin of minerals processing operations for an advanced monitoring and supervision: froth flotation process case study
- Advanced Spatio-Temporal Froth Analysis Using Smart Soft Sensors in Mineral Processing
- Digital Twin-Based Approach for Electric Vehicles: E-Mule Project
- Hybrid features extraction for the online mineral grades determination in the flotation froth using Deep Learning
- Artificial intelligence for enhanced flotation monitoring in the mining industry: A ConvLSTM-based approach
- Newly Proposed Student Performance Indicators Based on Learning Analytics for Continuous Monitoring in Learning Management Systems
- Conv-LSTM for Real Time Monitoring of the Mineral Grades in the Flotation Froth
- Data-Driven and Model-Driven Approaches in Predictive Modelling for Operational Efficiency: Mining Industry Use Case
- Generic and scalable multi-layered architecture for Digital Twin implementation in industrial processes: Mineral Processing case study
- Advancing Flotation Process Optimization Through Real-Time Machine Vision Monitoring: A Convolutional Neural Network Approach
- Fourier Transform and Machine Learning for Real-Time Monitoring of Froth Flotation in Mining Industry
- Digital Twin Technology for Enhanced Health Monitoring, Maintenance, and Energy Efficiency of Electric Vehicles: E-mule Project
- Smart Soft Sensor for Froth flotation quality monitoring using pre-trained feature extractor and Vision Transformer ViT
- Artificial Neural Network with Learning Analytics for Student Performance Prediction in Online Learning Environment
- Digital Twins-Based Smart Monitoring and Optimisation of Mineral Processing Industry
- Digital Transformation of the Flotation Monitoring Towards an Online Analyzer
مجلات النشر
- Lecture notes in networks and systems × 2
- Communications in computer and information science × 2
- Energy Informatics × 1
- Journal of Process Control × 1
- The International Journal of Advanced Manufacturing Technology × 1
- SN Computer Science × 1
المنشورات حسب السنة
- 20245
- 202311
- 20222
التعاون العلمي
المؤسسات الشريكة : Université Mohammed VI Polytechnique · Université Ibn Zohr · Mohammed V University · National School of Mineral Industry · Université Moulay Ismail de Meknes
المؤلفون المشاركون
- El Hassan Abdelwahed
- Ahmed Bendaouia
- Sara Qassimi
- François Bourzeix
- Aimad Qazdar
- Oumkeltoum Amar
- Karim Bäına
- Mouhamed Cherkaoui
- Salah Baïna
- Youssef Chafiqui
- Oussama Lachihab
- Fatima Zahra Zaizi
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.