• English
    • العربية
  • English
  • تسجيل الدخول
  • جامعة قطر
  • مكتبة جامعة قطر
  •  الصفحة الرئيسية
  • الوحدات والمجموعات
  • عن المستودع الرقمي
    • الرؤية والرسالة
  • المساعدة
    • إرسال الأعمال الأكاديمية
    • سياسات الناشر
    • أدلة المستخدم
      • عرض المستودع الرقمي
      • البحث في المستودع الرقمي (البحث البسيط والبحث المتقدم)
      • ارسال عملك للمستودع الرقمي
      • مصطلحات المستودع الرقمي
تصفح Technology Innovation and Engineering Education Unit حسب الناشر 
  •   مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • مساهمة أعضاء هيئة التدريس
  • كلية الهندسة
  • وحدة الابتكار التكنولوجي والتعليم الهندسي
  • تصفح Technology Innovation and Engineering Education Unit حسب الناشر
  • مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • مساهمة أعضاء هيئة التدريس
  • كلية الهندسة
  • وحدة الابتكار التكنولوجي والتعليم الهندسي
  • تصفح Technology Innovation and Engineering Education Unit حسب الناشر
  •      
  •  
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    تصفح حسب الناشر

    • 0-9
    • A
    • B
    • C
    • D
    • E
    • F
    • G
    • H
    • I
    • J
    • K
    • L
    • M
    • N
    • O
    • P
    • Q
    • R
    • S
    • T
    • U
    • V
    • W
    • X
    • Y
    • Z

    فرز حسب:

    طلب:

    النتائج:

    السجلات المعروضة 1 -- 6 من 6

    • العنوان
    • تاريخ الاصدار
    • تاريخ الإرسال
    • تصاعدي
    • تنازلي
    • 5
    • 10
    • 20
    • 40
    • 60
    • 80
    • 100
      • Thumbnail

        Deep learning techniques for liver and liver tumor segmentation: A review 

        Gul, Sidra; Khan, Muhammad Salman; Bibi, Asima; Khandakar, Amith; Ayari, Mohamed Arselene; Chowdhury, Muhammad E.H.... more authors ... less authors ( Elsevier , 2022 , Article)
        Liver and liver tumor segmentation from 3D volumetric images has been an active research area in the medical image processing domain for the last few decades. The existence of other organs such as the heart, spleen, stomach, ...
      • Development of a stacked machine learning model to compute the capability of ZnO-based sensors for hydrogen detection 

        Behzad, Vaferi; Dehbashi, Mohsen; Khandakar, Amith; Ayari, Mohamed Arselene; Amini, Samira ( Elsevier , 2024 , Article)
        Zinc oxide (ZnO) nanocomposite sensors decorated with various dopants are popular tools for detecting even low hydrogen (H2) concentrations. The nanocomposite's chemistry, temperature, and H2 concentration impact the success ...
      • Thumbnail

        Modeling of permeability impairment dynamics in porous media: A machine learning approach 

        Ahmed, Elrahmani; Al-Raoush, Riyadh I.; Ayari, Mohamed Arselene ( Elsevier , 2023 , Article)
        The prediction of clogging and permeability impairment dynamics in porous media is crucial for the optimization of various industrial and natural processes. This paper presents a novel machine learning-based approach for ...
      • Thumbnail

        Novel and robust machine learning approach for estimating the fouling factor in heat exchangers 

        Hosseini, Saleh; Khandakar, Amith; Chowdhury, Muhammad E.H.; Ayari, Mohamed Arselene; Rahman, Tawsifur; Chowdhury, Moajjem Hossain; Vaferi, Behzad... more authors ... less authors ( Elsevier , 2022 , Article)
        The fouling factor (Rf) is an operating index for measuring an undesirable effect of solids’ deposition on the heat transfer ability of heat exchangers. Accurate prediction of the fouling factor helps appropriate scheduling ...
      • Thumbnail

        Perspectives on food waste management: Prevention and social innovations 

        Al-Obadi, Muna; Ayad, Hiba; Pokharel, Shaligram; Ayari, Mohamed Arselene ( Elsevier , 2022 , Article Review)
        Food waste is one of the challenging issues humans are facing. A third of the food produced in the world is wasted at various points along the food supply chain. Food waste can be reduced by developing technology that can ...
      • Thumbnail

        A time–frequency based approach for generalized phase synchrony assessment in nonstationary multivariate signals 

        Omidvarnia, A; Azemi, G; Colditz, P.B; Boashash, B ( Elsevier , 2013 , Article)
        This paper proposes a new approach to estimate the phase synchrony among nonstationary multivariate signals using the linear relationships between their instantaneous frequency (IF) laws. For cases where nonstationary ...

        مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

        اتصل بنا
        اتصل بنا | جامعة قطر

         

         

        الصفحة الرئيسية

        أرسل عملك التابع لجامعة قطر

        تصفح

        محتويات مركز المجموعات الرقمية
          الوحدات والمجموعات تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر
        هذه المجموعة
          تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر

        حسابي

        تسجيل الدخول

        عن المستودع الرقمي

        الرؤية والرسالة

        المساعدة

        إرسال الأعمال الأكاديميةسياسات الناشر

        مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

        اتصل بنا
        اتصل بنا | جامعة قطر