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Moin Quazi 博士是马来西亚彭亨大学 (UMP) 的一名高级讲师。加入该大学之前,他是 UMP 连接、焊接和激光加工实验室的博士后研究员。他毕业于卡拉奇 NED 工程技术大学,获得机械工程学士学位,并在石油化工和水泥行业拥有 2 年的工作经验。他以优异的成绩获得了马来亚大学 (UM) 制造工程硕士学位。MM Quazi 博士于 2017 年获得 UM 激光表面工程领域的博士学位。他拥有超过 25 篇科学网络 SCIE 索引出版物,累计影响因子超过 70。他曾参加过英国、韩国、印度尼西亚、德国和马来西亚的会议,并发表演讲、海报和论文集。MM Quazi 博士还是著名的 WOS SCIE 和 SCOPUS 期刊的公认杰出审稿人。

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2003 年

人工智能在土木/建筑/建筑工程教育中的应用 Mohammed E. Haque 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 Vikram Karandikar 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 摘要 对于某些科学和工程教育领域来说,超越传统的院系课程界限变得越来越重要。人工智能 (AI) 就是这样一个领域;它的应用非常广泛且跨学科。应特别鼓励研究生学习当代计算技术的各种应用,包括人工神经网络 (ANN)、遗传算法 (GA) 等。土木/建筑/建筑工程对神经启发计算技术的应用兴趣日益浓厚。这种兴趣的动机是某些信息处理特性与人脑相似。软计算 (SC) 是一种新兴的计算方法,它与人类思维在确定性和精确性的环境中推理和学习的非凡能力相​​似。本文重点介绍了人工智能在土木/建筑/建筑工程尤其是 SC 领域的各种应用。作为毕业项目的一个例子,本文展示了一个基于 ANN 和 GA 的知识模型,其中研究了客户对大型多层公寓住宅方案的舒适性和安全性问题的偏好。建筑/工程是一门应用科学,可以从现有结构及其成功和失败中吸取许多教训,并将它们结合起来以找出更好的结构的新技术。这意味着设计师应该能够从每个以前的设计中得出一些定性值,特别是用户对建筑安全性和舒适度质量的认可,以确保设计成功。建筑师/设计工程师经常面临软​​数据的挑战,这些数据本质上是语言定性的,需要解释并融入他们的设计决策过程。他们应该非常了解客户的愿望和要求,尤其是客户在具体设计问题上的偏好。因此,后期

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