Accueil › Annuaire des chercheurs › Cherif Adnane
Cherif Adnane
Affiliation : Tunis El Manar University
- 17Publications (affiliation tunisienne)
- 22Publications au total
- 86Citations
- 5Indice h
Profil de recherche
Cherif Adnane compte 17 publications référencées (2010–2026). Ses travaux paraissent principalement dans « Smart innovation, systems and technologies », « International Conference on Innovative and Intelligent Information Technologies (IC3IT) » et « Advances in computational intelligence and robotics book series ». Son article le plus cité, « Performance study and efficiency improvement of Hybrid Electric System dedicated to transport application » (2017), a été cité 22 fois. 3 de ces publications datent des trois dernières années d’activité. Ses travaux sont cosignés avec au moins 12 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
- Hybrid Renewable Energy Systems
- Electric and Hybrid Vehicle Technologies
- Speech and Audio Processing
- Speech Recognition and Synthesis
- Fuel Cells and Related Materials
Publications (17)
- Adaptive On-Device Arabic Speech Recognition for Smart Wheelchair Control Using a Self-Tuning Meta-Learning Agent
- AI-Based Multimodal Assistive Mobility System With an Arabic Voice Interface Using an Embedded NVIDIA Jetson Nano Platform
- Optimization of Temporal Convolutional Networks Using Harris Hawks Algorithm for Efficient Embedded Speech Recognition
- Effective Moving Object Detection Using Background Subtraction in Stationary Wavelet Domain
- A Multi-Agent System for Smart Energy Management Devoted to Vehicle Applications: Realistic Dynamic Hybrid Electric System Using Hydrogen as a Fuel
- A Robust Feature Extraction Method for Real-Time Speech Recognition System on a Raspberry Pi 3 Board
- Performance Evaluation of an Appraisal Autonomous System with Hydrogen Energy Storage Devoted for Tunisian Remote Housing
- A Predictive Real-Time Energy Management Control for a Hybrid PEMFC Electric System Using Battery/Ultracapacitor
- Improve the Tracking of the Target in Radar System Using the Particular Filter
- Performance study and efficiency improvement of Hybrid Electric System dedicated to transport application
- Study of dynamic performance of an Hybrid Electric System combining FC/Battery/SC
- Prioritizing Power demand response for Hydrogen PEMFC-Electric Vehicles using Hybrid Energy Storage
- Higher Order Sliding Mode Control for PMSG in wind power conversion system
- Efficient "MultiKG" Routing Protocol Based on Multi-Hop Transmission
- Design and dynamic modeling of a fuel cell/ultra capacitor hybrid power system
- A supervisory command and simulation of a PEMFC/UCap hybrid electrical system
- Recurrent Neural Network and Bionic Wavelet Transform for speech enhancement
Revues de publication
- Smart innovation, systems and technologies × 3
- International Conference on Innovative and Intelligent Information Technologies (IC3IT) × 1
- Advances in computational intelligence and robotics book series × 1
- IEEE International Conference on Signal, Control and Communication (SCC) × 1
- Advances in information security, privacy, and ethics book series × 1
- Energies × 1
Publications par année
- 20262
- 20251
- 20231
- 20195
- 20173
- 20162
- 20132
- 20101
Collaborations
Établissements partenaires : Tunis University · University of Carthage · Université Tunis Carthage
Co-auteurs
- Sihem Nasri
- Aymen Mnassri
- Mansouri Nouha
- Sami Ben Slama
- Lotfi Salhi
- Mourad Talbi
- Nouha Mansouri
- Ridha Bouallague
- Rabiaa Elkamel
- Jawadi Samir
- Noura Baccar
- M. Bennasr
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.