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用于评估气候变化对卡西利亚集水区径流的影响的机器学习和混合模型，伊朗北部法哈德·哈吉安1，，霍斯
这项研究评估了人工神经网络（ANN），基因表达编程（GEP）和HEC-HMS模型在评估伊朗北部卡西利亚集水区径流的影响方面的HEC-HMS模型。从2007年到2021年的每日数据分为校准（2007- 2018年）和验证（2018-2021）。结果表明，当单独应用时，GEP和ANN模型在所有性能指标（包括RMSE和NSE）中超过了HEC-HMS模型。此外，与单个机器学习（ML）或HEC-HMS模型相比，将HEC-HM与GEP和HEC-HMS与ANN的HEC-HMS和HEC-HMS集成的混合模型相比表现出色。使用LARS-WG软件生成了输入变量（温度和降雨），并结合了五个气候模型和SSP585场景，用于未来的气候变化研究。此外，这些混合模型还用于预测观察到的时期（2007-2018）和未来期（2031-2050和2051-2070）的径流变化。结果表明，年平均降水量，极端降水事件和降水强度的增加，这意味着未来卡西利亚集水区的洪水和侵蚀可能性更高，伊朗北部的小集水集也是如此。
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研究我的研究领域是能源（主要）和制造（次要），涉及跨越各个行业的应用的建模和实验性工作。在能源领域，我专注于能源转换和存储技术，特别着重于电池，燃料电池和压电，涵盖了从材料开发到系统开发和可持续性考虑因素的整个频谱。在制造业领域，我专注于精确完成技术，特别着重于研磨，艰苦的转弯和超级磨损。我的研究活动主要是跨学科的，与纳米技术，电化学，热科学，材料科学和AI/机器学习相交。教我的教学活动涵盖了能量，测量和设计与制造领域。我所教的课程包括：“传热”，“能量转换”，“测量实验室”，“热系统组件”，“工程系统的多物理建模”，“储能系统”，“电动和混合动力汽车”，“机械工程学中的实验研究”，以及“机械工程学”，以及“设计和制造”电动车辆的炮台。我还提供了制造领域的几门简短课程。我在我的学术生涯中都监督了35多个设计和制造的顶峰项目。与行业有密切的联系，我将可持续性，行业4.0，工程规范和标准，相关工程软件以及AI和机器学习等主题结合在我的课程中。这种方法旨在为下一代工程师提供满足行业以及社会当前和未来需求所需的知识和技能。
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研究摘要我的研究领域是能源和制造业，包括用于电动汽车和飞机，电池制造，传感器制造，太空制造以及最近的陶瓷磨碎的陶瓷机器人，电子芯片等的陶瓷磨碎的建模和实验。我在能量领域的重点是能量转化和存储，重点是电池，燃料电池和压电。并涵盖了从材料开发到系统开发和回收利用的整个频谱。我在制造领域的重点是精确完成技术（例如研磨）和工业4.0，以进行精确完成。我的大多数研究活动都是跨学科的，并且与纳米技术，电化学，热科学，材料科学和AI/机器学习有关。教学摘要我的教学活动在能量，测量/传感器以及设计与制造领域。我教授的课程是：“传热”，“能量转换”，“测量实验室”，“热系统组件”，“工程系统的多物理建模”，“储能系统”，“电力和混合动力汽车”，“机械工程学的实验和实验研究”，以及“设计和制造电动汽车造池”。我提供的简短课程是“用于检查和反向制造的3D扫描仪”和“行业机器人编程”。自2012年以来，我一直在监督30多个设计和制造石头项目。由于我与ASEE和行业的紧密联系，我涵盖了课程中的几个有用的主题，例如可持续发展，减少温室气体，工程规范和标准，相关的工程软件以及AI和机器学习，以准备下一代工程师，以满足当前和未来的行业和社会需求。
Saman Asvadi 1 和 Mohsen Farhadloo 2
国防部简报 与信息技术 (IT) 使用相关的安全问题 Saman Asvadi 1 和 Mohsen Farhadloo 2 1 加拿大蒙特利尔康考迪亚大学约翰莫尔森商学院博士生