Accueil › Annuaire des chercheurs › Farid Benaida
Farid Benaida
Affiliation : Badji Mokhtar-Annaba University
- 3Publications (affiliation algérienne)
- 3Publications au total
- 30Citations
- 1Indice h
Profil de recherche
Farid Benaida compte 3 publications référencées (2019–2026). Ses travaux paraissent principalement dans « International Conference on Industrial Engineering and Operations Management (IEOM) » et « International Journal of Ambient Computing and Intelligence ». Son article le plus cité, « Automated Breast Tumor Diagnosis Using Local Binary Patterns (LBP) Based on Deep Learning Classification » (2019), a été cité 29 fois. Ses travaux sont cosignés avec au moins 4 chercheurs.
C’est vous ? Faites connaître vos travaux
Créez gratuitement votre profil DzCademia et ajoutez vos articles : ils apparaîtront plus facilement sur Google et dans les assistants d’IA comme ChatGPT. Plus de personnes pourront vous lire et vous citer.
Créer mon profil gratuit Ajouter mes publicationsDomaines de recherche
- Advanced Neural Network Applications
- Medical Image Segmentation Techniques
- Image Retrieval and Classification Techniques
- AI in cancer detection
- Embedded Systems Design Techniques
Publications (3)
- DSP Optimization vs FPGA Performance: A Study of FIIR Filter Implementations
- An Improved Disc Segmentation Based on U-Net Architecture for Glaucoma Diagnosis
- Automated Breast Tumor Diagnosis Using Local Binary Patterns (LBP) Based on Deep Learning Classification
Revues de publication
- International Conference on Industrial Engineering and Operations Management (IEOM) × 1
- International Journal of Ambient Computing and Intelligence × 1
Publications par année
- 20261
- 20221
- 20191
Collaborations
Établissements partenaires : Mohamed-Cherif Messaadia University · Chadli Bendjedid El Tarf University
Co-auteurs
Données bibliographiques issues d’OpenAlex (base ouverte).
Pourquoi choisir Dzcademia ?
Pour donner à vos travaux plus de chances d’être découverts et recommandés par les IA. Profils, articles et communications : donnez à votre recherche une présence publique structurée. Les métadonnées intégrées aident les moteurs de recherche et les assistants IA à identifier vos travaux et à comprendre leurs références.
Commenter avec Google
Connecte-toi avec Google pour commenter directement sur cette page.