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Département Génie industriel : Data Science_Intelligence Artificielle
Département Génie industriel : Data Science_Intelligence Artificielle

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Date de publication	Titre	Auteur(s)
2023	Caractérisation structurale et électrique de la couche de nickel électro-déposée sur silicium pour application photovoltaïque	Lourdiane, Camélia; Mansouri, Lynda; Djema, Oussama, Directeur de thèse; Laribi, Merzak, Directeur de thèse
2020	Conception et dimensionnement d’une installation de turbinage en vue de récupérer l’énergie résiduelle de l’eau à l’arrivée de la station de traitement de Qudiet Acerdun	Beladis, Toufik; Bennour, Hocine, Directeur de thèse; Iguercha, Amina, Directeur de thèse
2023	Effet de la passivation par double couche SiO2/SiNx sur les cellules solaires en silicium cristallin de type n	Alloun, Maliza; Lamri, Salma Yasmine; Laribi, Merzak, Directeur de thèse; Labdelli, Boutaleb, Directeur de thèse
2023	Elaboration et caractérisation d’un bio-composite renforcé par des particules naturelles	Harizi, Souheib; Boulefrakh, Khalef Abd Elilleh; Chitroub, Mohamed, Directeur de thèse; Rekbi, Mohamed Laid Fares, Directeur de thèse
2023	Simulation CFD de la distribution des temps de séjour dans un réacteur agité en utilisant le logiciel Ansys-Fluent	Soualmi, Riadh; Selatnia, Ammar, Directeur de thèse; Alliche, Mounir, Directeur de thèse
2023	Elaboration et caractérisation des composites à fibres naturelles	Kebaili, Chabha; Rezzoug, Amine, Directeur de thèse; Laribi, Merzak, Directeur de thèse
2023	Characterization and wear resistance analysis of thrust pins and inserts in high-speed drilling motors : optimizing performance via steel grade substitution	Benarbia, Achouak; Bertal, Sarra; Abadli, Kamel, Directeur de thèse