2019
Mouda M, Djebabra MEBAREK.
Maîtrise des conformités en sécurité au travail. Éditions universitaires européennes; 2019.
RAHAB H, Ricci A, KASSEH-LAOUAR AHMED, Hanzen C.
Methods of diagnosis and treatment of postpartum uterine infection adopted by Algerian veterinarians. Turkish Journal of Veterinary and Animal SciencesTurkish Journal of Veterinary and Animal Sciences. 2019;43 :218-228.
Benarioua M, Mihi A, Bouzeghaia N, Naoun M.
Mild steel corrosion inhibition by Parsley (Petroselium Sativum) extract in acidic media. Egyptian Journal of PetroleumEgyptian Journal of Petroleum. 2019;28 :155-159.
Maximov VV, Akkawi R, Khawaled S, Salah Z, Jaber L, Barhoum A, Or O, Galasso M, Kurek KC, Yavin E.
MiR‐16‐1‐3p and miR‐16‐2‐3p possess strong tumor suppressive and antimetastatic properties in osteosarcoma. International Journal of CancerInternational Journal of Cancer. 2019;145 :3052-3063.
Rafika S.
Mise en Evidence de l&⋕39;évènement anoxique océanique 2 (EAO-2) dans la région de Batna (NE, Algérie). 2019.
AbstractRésuméRésumé:La présente étude s’intéresse aux dépôts cénomano-turoniens, observables dans la région de Batna,afin de définir la mise en évidence de l’évènement anoxique océanique 2 (EAO-2). Cette région couvre deux domaines paléogéographiques et structuraux : le préatlasique(Monts de Bellezma-Batna) au NOet l’atlasique (Monts de l’Aurès) au SE. Pour le faire,une analyse sédimentologique, biostratigraphique et géochimique est réalisée sur deux coupes Thénièt El Manchar et Firmet Riche «Dj Bou Arif». Basées sur les ammonites et les foraminifères planctoniques, deux formations ont été définies: (1) la Formation des Marnes de Smail, subdivisée en quatre unités litho-stratigraphiques (IA, IB, IC, ID), datée du Cénomanien et (2) la base de la Formation des Dolomies de l’Oued Skhoun (unité, IIA) datée du Turonien inférieur. L’analyse qualitative et quantitative des foraminifères (planctoniques et/ou benthiques), des ostracodes, l’étude du microfaciès et des marqueurs géochimiques, permet de reconstituer l’évolution du paléo-environnement et les variations paléo-bathymétriques au cours de l’intervalle stratigraphique concerné. Ainsi, les unités IA-IB-IC et la partie inférieure de l’unité ID (Cénomanien) sont dominées par des associations de fora-minifères benthiques agglutinés et des carapaces entières d’ostracodes, témoignant d’un milieu de plate-forme et d’un faible hydrodynamisme. Les calcaires supérieurs de l’unité IC et inférieurs de l’unité ID sont marqués par la présence de rudistes traduisant une reductiondu milieu de sédimentation et une augmentation de l’hydrodynamisme. Dans ces dépôts, les associations montrent une diversité spécifique faible à moyenne et une abondance plus ou moins élevée de foraminifères benthiques, témoignant de conditions trophiques et d’oxygénation considérées comme normales. Les termes sommitaux de l’unité ID (sommet du Cénomanien)et l’unité IIA (base du Turonien) marquent, quant à eux, une évolution vers des conditions plus profondes, comme le montre la succession standard des événements déjà reconnus en Afrique du nord, à savoir : l’abondance de foraminifères planctoniques, la présence de ‘filaments’ et une réduction drastique de la faune d’ostracodes. D’une manière générale, la sédimentation des deux formations dans les deux domaines représente une séquence qui évolue d’un environnement de plate-forme externe distale à celui d’une plate-forme moyenne, avec une phase régressive. Cette séquence s’achève avec le retour aux conditions profondes concomitantes d’une hausse eustatique et dépôt de sédiments pélagiques caractérisant un intervalle transgressif (IT) et s’inscrit dans le cycle eustatique majeur téthysien de troisième ordre. L’évolution séquentielle et paléogéographique des dépôts cénomaniens et turoniens inférieurs de la région de Batna dépendent intimement du contexte structural de la région.En outre, les courbes isotopiques du, carbone (Δ13C) et de l’oxygène (Δ18O) des carbonates mettent en évidence des anomalies isotopiques relatives aux modifications paléo-environnementales. Les données du Δ13C et celles du COT indiquent une productivité primaire faible. Les données duΔ18O, quant à elles, indiquent une augmentation des paléo-températures, cause principale du déclenchement de l’EAO 2. Ces interprétations paléo-environnementales s’accordent avec les données connues du contexte paléogéographique régional et mettent en exergue les spécificités téthysiennes.
Boubiche DE, Imran M, Maqsood A, Shoaib M.
Mobile crowd sensing – Taxonomy, applications, challenges, and solutions. Computers in Human BehaviorComputers in Human Behavior. 2019;101 :352-370.
AbstractRecently, mobile crowd sensing (MCS) is captivating growing attention because of their suitability for enormous range of new types of context-aware applications and services. This is attributed to the fact that modern smartphones are equipped with unprecedented sensing, computing, and communication capabilities that allow them to perform more complex tasks besides their inherent calling features. Despite a number of merits, MCS confronts new challenges due to network dynamics, the huge volume of data, sensing task coordination, and the user privacy problems. In this paper, a comprehensive review of MCS is presented. First, we highlight the distinguishing features and potential advantages of MCS compared to conventional sensor networks. Then, a taxonomy of MCS is devised based on sensing scale, level of user involvement and responsiveness, sampling rate, and underlying network infrastructure. Afterward, we categorize and classify prominent applications of MCS in environmental, infrastructure, social, and behavioral domains. The core architecture of MCS is also described. Finally, we describe the potential advantages, determine and reiterate the open research challenges of MCS and illustrate possible solutions.
Boubiche DE, Imran M, Maqsood A, Shoaib M.
Mobile crowd sensing–taxonomy, applications, challenges, and solutions. Computers in Human BehaviorComputers in Human Behavior. 2019;101 :352-370.
Nianga J-M, Mejni F, Kanit T, Imad A, Li J.
Mode I stress intensity factor and T-stress by exponential matrix method. Theoretical and Applied Fracture MechanicsTheoretical and Applied Fracture Mechanics. 2019;103 :102287.
Slimane W, Benchouia MT, Golea A, Ait-Mohamed-Said I, Drid S, Chrifi-Alaoui L.
Modeling and simulation of the DFIG using in the wind energy conversion system for an isolated site. 2019 International Conference on Control, Automation and Diagnosis (ICCAD). 2019 :1-5.
Heda Z.
Modélisation et Optimisation des systèmes renouvelables hybrides pour les sites autonomes. Génie Industriel. 2019.
Abstract
Les systèmes d'énergie solaire et éolienne sont omniprésents, librement disponibles, respectueux de l'environnement et sont considérés comme des sources d'énergie prometteuses en raison de leur disponibilité et de leurs avantages topologiques pour les générations d’énergies locales. Les systèmes hybrides d'énergie solaire-éolienne, utilisant deux sources d'énergie renouvelables, permettent d'améliorer l'efficacité du système, la fiabilité de l'alimentation et la réduction des besoins en stockage d'énergie pour les applications autonomes. Les systèmes hybrides solaires-éoliens deviennent populaires dans les applications de production d'électricité dans les régions éloignées en raison des progrès réalisés dans les technologies d'énergie renouvelable et de la hausse substantielle des prix des produits pétroliers. Dans cette thèse, nous nous proposons d'étudier une variété d'outils méthodologiques pour la simulation, l'optimisation et le contrôle des systèmes d'énergies solaire-éolienne hybrides autonomes avec stockage de batterie. On constate que les efforts continus de recherche et de développement dans ce domaine sont encore nécessaires pour améliorer la performance de ces systèmes, établir des techniques pour prédire avec précision leur production et les intégrer de manière fiable à d'autres sources de production d'énergie renouvelable ou conventionnelle.
Rahmani M, Meziani Z, Dibi Z.
Modelling graphene/n-Si Schottky junction solar cells by artificial neural networks. 2019 1st International Conference on Sustainable Renewable Energy Systems and Applications (ICSRESA). 2019 :1-6.
Bahloul M, Vargas AN, CHRIFI-ALAOUI L, Drid S, Chaabane M.
Modified robust model reference adaptive system scheme for a speed sensorless vector control of induction motor. 2019 19th International Conference on Sciences and Techniques of Automatic Control and Computer Engineering (STA). 2019 :473-478.
Boutabba T, Drid S, Chrifi-Alaoui L, Ouriagli M, Bussy P.
MPPT technique for standalone hybrid PV-wind using fuzzy controller with power management. 2019 8th International Conference on Systems and Control (ICSC). 2019 :377-381.
Hamdi N, Chaouch S, Idboumlik M, Lachkar M, Bali BE.
MS14-P33| CRYSTAL STRUCTURE AND BIOLOGICAL ACTIVITIES OF A NEW PROTON TRANSFER MATERIAL. Foundations of CrystallographyFoundations of Crystallography. 2019;75 :e240.
Hamdi N, Oursal R, Chaouch S.
MS18-P06| SYNTHESIS AND CRYSTAL CHARACTERIZATION OF A NEW LAYERED ACIDIC DIPHOSPHATE METALLATE. Foundations of CrystallographyFoundations of Crystallography. 2019;75 :e318.
Benayache A, Bilami A, Barkat S, Lorenz P, Taleb H.
MsM: A microservice middleware for smart WSN-based IoT application. Journal of Network and Computer ApplicationsJournal of Network and Computer Applications. 2019;144 :138-154.
AbstractActually, wireless sensor networks represent a substantial part in IoT. However, their limitation requires a special consideration in IoT applications. For their integration with the internet, it is necessary to adapt such networks using different middleware, with taking into account various challenges such as heterogeneity and interoperability. Previously Service Oriented Architecture (SOA) was the suitable design, but with a better practice, a new design called microservice becomes the leader due to its high performance and its suitability for IoT applications. In this paper, we first survey the most important middleware that have been proposed to handle WSN through IoT. Also, we discuss the most crucial microservices that handle different integration factors by making them supported by the proposed middleware. Our proposal is inspired from artificial neural network architecture to allow dynamic service interaction; it supports unlimited services with a regard to various device capabilities separately of the cloud technologies. Moreover, the evaluation of our design clearly shows that our middleware allows a lightweight WSN integration with IoT regarding to their limitations and requirements.
HEDJAZI D, Layachi F, Boubiche DE.
A multi-agent system for distributed maintenance scheduling. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S004579061832620X⋕!https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S004579061832620X⋕!. 2019;77 :1-11.
AbstractDue to the intrinsically geo-distributed subcontracting maintenance activity practice, the maintenance scheduling has for a long time been a major challenge in the industry. This research work presents a methodology to schedule the maintenance activities of geo-distributed assets. A multi-agent system based approach is proposed to enable the decision-making for the subcontractors in a distributed industrial environment under uncertainty. An auction based negotiation mechanism is designed to promote competition and cooperation among the different agents, and to obtain global good schedule.Compared to the Weighted Shortest Processing Time first–Heuristic–Earliest Due Date (WSPT-H-EDD) method, the experimental results show that the proposed approach is able to provide scheduling scheme with good performances in terms of Global Cost, Total Weighted Tardiness Cost and makespan.
Kadri S, Aouag S, HEDJAZI D.
Multi-level approach for controlling architecture quality with Alloy. 2019 International Conference on Theoretical and Applicative Aspects of Computer Science (ICTAACS). 2019;1 :1-8.
Benmessaoud F, Chikhi A, Belkacem S, Boukhalfa G.
Multi-Level Direct Torque Control of Induction Motor Using Fuzzy-Genetic Speed Regulation. 2019 International Conference on Power Generation Systems and Renewable Energy Technologies (PGSRET). 2019 :1-5.