• English
    • العربية
  • English
  • تسجيل الدخول
  • جامعة قطر
  • مكتبة جامعة قطر
  •  الصفحة الرئيسية
  • الوحدات والمجموعات
  • المساعدة
    • إرسال الأعمال الأكاديمية
    • سياسات الناشر
    • أدلة المستخدم
    • الأسئلة الأكثر تكراراً
  • عن المستودع الرقمي
    • الرؤية والرسالة
بحث بسيط 
  •   مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • مساهمة أعضاء هيئة التدريس
  • كلية الهندسة
  • وحدة الابتكار التكنولوجي والتعليم الهندسي
  • بحث بسيط
  • مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • مساهمة أعضاء هيئة التدريس
  • كلية الهندسة
  • وحدة الابتكار التكنولوجي والتعليم الهندسي
  • بحث بسيط
  •      
  •  
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    بحث بسيط

    إظهار التصفية المتقدمةإخفاء التصفية المتقدمة

    التصفيات

    استخدم التصفيات لتنقيح نتائج البحث .

    السجلات المعروضة 1 -- 7 من 7

    • خيارات الفرز:
    • الصلة
    • العنوان تصاعدياً
    • العنوان تنازلياً
    • تاريخ الإصدار تصاعدياً
    • تاريخ النشر تنازلياً
    • النتائج لكل صفحة:
    • 5
    • 10
    • 20
    • 40
    • 60
    • 80
    • 100

    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

    IRv2-Net: A Deep Learning Framework for Enhanced Polyp Segmentation Performance Integrating InceptionResNetV2 and UNet Architecture with Test Time Augmentation Techniques 

    Ahamed, Md Faysal; Syfullah, Md Khalid; Sarkar, Ovi; Islam, Md Tohidul; Nahiduzzaman, Md; Islam, Md Rabiul; Khandakar, Amith; Ayari, Mohamed Arselene; Chowdhury, Muhammad E.H.... more authors ... less authors ( Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI) , 2023 , Article)
    Colorectal polyps in the colon or rectum are precancerous growths that can lead to a more severe disease called colorectal cancer. Accurate segmentation of polyps using medical imaging data is essential for effective ...
    Thumbnail

    Explainable deep learning model for automatic mulberry leaf disease classification 

    Nahiduzzaman, Md; Chowdhury, Muhammad E.H.; Salam, Abdus; Nahid, Emama; Ahmed, Faruque; Al-Emadi, Nasser; Ayari, Mohamed Arselene; Khandakar, Amith; Haider, Julfikar... more authors ... less authors ( Frontiers Media SA , 2023 , Article)
    Mulberry leaves feed Bombyx mori silkworms to generate silk thread. Diseases that affect mulberry leaves have reduced crop and silk yields in sericulture, which produces 90% of the world’s raw silk. Manual leaf disease ...

    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

    Robust and General Model to Forecast the Heat Transfer Coefficient for Flow Condensation in Multi Port Mini/Micro‐Channels 

    Hosseini, Seyyed Hossein; Ayari, Mohamed Arselene; Khandakar, Amith A.; Moradkhani, Mohammad Amin; Jowkar, Mehdi; Panahi, Mohammad; Ahmadi, Goodarz; Tavoosi, Jafar... more authors ... less authors ( Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI) , 2022 , Article)
    A general correlation for predicting the two‐phase heat transfer coefficient (HTC) during condensation inside multi‐port mini/micro‐channels was presented. The model was obtained by correlating the two‐phase multiplier, ...
    Thumbnail

    Application of Green Polymeric Nanocomposites for Enhanced Oil Recovery by Spontaneous Imbibition from Carbonate Reservoirs 

    Ahmadi, Yaser; Ayari, Mohamed Arselene; Olfati, Meysam; Hosseini, Seyyed Hossein; Khandakar, Amith; Vaferi, Behzad; Olazar, Martin... more authors ... less authors ( Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI) , 2023 , Article)
    This study experimentally investigates the effect of green polymeric nanoparticles on the interfacial tension (IFT) and wettability of carbonate reservoirs to effectively change the enhanced oil recovery (EOR) parameters. ...
    Thumbnail

    Differentiation among stability regimes of alumina-water nanofluids using smart classifiers 

    Daryayehsalameh, Bahador; Ayari, Mohamed Arselene; Tounsi, Abdelouahed; Khandakar, Amith; Vaferi, Behzad ( Techno Press , 2022 , Article)
    Nanofluids have recently triggered a substantial scientific interest as cooling media. However, their stability is challenging for successful engagement in industrial applications. Different factors, including temperature, ...

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

    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك
    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك | 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

    اكتشف

    المؤلف
    • Ayari, Mohamed Arselene (7)
    • Khandakar, Amith (4) Chowdhury, Muhammad E.H. (2) Vaferi, Behzad (2) ... عرض المزيد
    النوع
    • Article (7)
    الموضوع
      Machine learning (2) Alumina-water nanofluids (1) Artificial intelligent classifiers (1) CFD-DEM (1) ... عرض المزيد
    تاريخ النشر
      2023 (4) 2022 (2) 2024 (1)
    Accessioned Date
      2024 (7)
    يحتوي على ملفات
      نعم (6) لا (1)

    عن المستودع الرقمي

    الرؤية والرسالة

    المساعدة

    إرسال الأعمال الأكاديميةسياسات الناشرأدلة المستخدمالأسئلة الأكثر تكراراً

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

    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك
    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك | جامعة قطر