Accueil › Annuaire des chercheurs › Hédir Oukassi
Hédir Oukassi
Affiliation : Polytechnique Montréal
- 3Publications (affiliation tunisienne)
- 4Publications au total
- 4Citations
- 1Indice h
Profil de recherche
Hédir Oukassi compte 3 publications référencées (2023–2025). Ses travaux paraissent principalement dans « SSRN Electronic Journal », « Winter Simulation Conference » et « IEEE International Conference on Advanced Systems and Emergent Technologies (IC_ASET) ». Son article le plus cité, « Long Short-Term Memory Networks for Forecasting Demand in the Case of Automotive Manufacturing Industry » (2023), a été cité 3 fois. Ses travaux sont cosignés avec au moins 3 chercheurs, notamment dans des établissements de Canada.
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
- Digital Transformation in Industry
- Simulation Techniques and Applications
- Flexible and Reconfigurable Manufacturing Systems
- Stock Market Forecasting Methods
- Forecasting Techniques and Applications
Publications (3)
- Real-Time Data Synchronization Mechanism for Digital Twins Implementation: Application to a Smart Warehouse System
- Towards Standardizing the Integration of Digital Twins in Manufacturing Systems
- Long Short-Term Memory Networks for Forecasting Demand in the Case of Automotive Manufacturing Industry
Revues de publication
- SSRN Electronic Journal × 1
- Winter Simulation Conference × 1
- IEEE International Conference on Advanced Systems and Emergent Technologies (IC_ASET) × 1
Publications par année
- 20251
- 20241
- 20231
Collaborations
Établissements partenaires : Tunis University · National Engineering School of Tunis · Tunis El Manar University
Pays des co-auteurs : Canada
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.