الرئيسية › دليل الباحثين › Hatem Majouri
Hatem Majouri
الانتماء : University of Sfax
- 5منشورات (انتماء تونسي)
- 5مجموع المنشورات
- 3الاستشهادات
- 1مؤشر h
الملف البحثي
لدى Hatem Majouri 5 منشور(ات) مفهرسة (2023–2026). تُنشر أعماله أساسًا في «Lecture notes on data engineering and communications technologies»، «Lecture notes in computer science» و«Journal of Imaging Informatics in Medicine». أكثر مقالاته استشهادًا هو «A Hybrid CNN-LSTM Model for Opinion Mining and Classification of Course Reviews» (2025)، وقد استُشهد به 3 مرة. 4 من هذه المنشورات تعود إلى آخر ثلاث سنوات من النشاط. شارك في تأليف أعماله 3 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
- Sentiment Analysis and Opinion Mining
- Topic Modeling
- Advanced Neural Network Applications
- Online Learning and Analytics
- Educational Technology and Pedagogy
المنشورات (5)
- HYEF-FD: A Clinically Oriented Hybrid YOLOv11–Ensemble Framework for Highly Reliable Automated Fracture Detection
- CLT-Net: Integrating CNN, LSTM, and Transformer for Review Classification in Online Learning Platforms
- Adaptive Feature Selection for Hybrid EfficientNet–Residual Learning with Margin-Based Classification for Bone Fracture Detection (AFS-HERMS)
- A Hybrid CNN-LSTM Model for Opinion Mining and Classification of Course Reviews
- Online-course evaluation using stakeholders’ feedback analysis
مجلات النشر
- Lecture notes on data engineering and communications technologies × 1
- Lecture notes in computer science × 1
- Journal of Imaging Informatics in Medicine × 1
- International Conference on Agents and Artificial Intelligence (ICAART) × 1
- Tunisian Scientific and Technical Information Portal × 1
المنشورات حسب السنة
- 20263
- 20251
- 20231
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.