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CV Silva 2024 IT
CH 3 NH 3 NH 3 PBI 3的纳米镜参数的影响，基于杂种钙钛矿太阳能电池对伊朗年度物理会议的表现| 2016年8月向作者介绍：艾哈迈德·菲西·哈夫希亚尼（Ahmad Fathi Hafshejani），哈桑·法米（Hassan Fatemi），纳迪亚·诺里·库奇（Nadia Nouri Kouci）对基于CH 3 NH 3 NH 3 PBI 3 PBI 3 PBI 3 NH 3 PBI的杂种太阳能电池的厚度对其性能。 阿扎德大学阿扎德大学的第一次全国物理会议| 2016年7月向作者介绍：Ahmad Fathi Hafshejani，Mohsen Ghaedrahmati，Hassan Fatemi，Nadia Nouri Kouci的效果，即使用Butoxide对自然和工业染料染色器含量的钛化层实现的块状层，该层是基于Tio 2 Nanopartict tio 2 Nanapartict的自然和工业染料敏感的太阳能细胞的性能。 伊朗年度物理会议| 2016年8月向作者发表：Nadia Nouri Kouci，Hassan Fatemi，Ahmad Fathi Hafshejani太阳能电池的相对行为，基于Tio 2＆Zno Nanoparticles，用天然和工业染料敏感，AZAD AZAD University of Tabriz University of Tabriz大学第一次全国大会| 2016年7月向作者发表：Nadia Nouri Kouchi，Hassan Fatemi，Ahmad Fathi HafshejaniCH 3 NH 3 NH 3 PBI 3的纳米镜参数的影响，基于杂种钙钛矿太阳能电池对伊朗年度物理会议的表现| 2016年8月向作者介绍：艾哈迈德·菲西·哈夫希亚尼（Ahmad Fathi Hafshejani），哈桑·法米（Hassan Fatemi），纳迪亚·诺里·库奇（Nadia Nouri Kouci）对基于CH 3 NH 3 NH 3 PBI 3 PBI 3 PBI 3 NH 3 PBI的杂种太阳能电池的厚度对其性能。阿扎德大学阿扎德大学的第一次全国物理会议| 2016年7月向作者介绍：Ahmad Fathi Hafshejani，Mohsen Ghaedrahmati，Hassan Fatemi，Nadia Nouri Kouci的效果，即使用Butoxide对自然和工业染料染色器含量的钛化层实现的块状层，该层是基于Tio 2 Nanopartict tio 2 Nanapartict的自然和工业染料敏感的太阳能细胞的性能。伊朗年度物理会议| 2016年8月向作者发表：Nadia Nouri Kouci，Hassan Fatemi，Ahmad Fathi Hafshejani太阳能电池的相对行为，基于Tio 2＆Zno Nanoparticles，用天然和工业染料敏感，AZAD AZAD University of Tabriz University of Tabriz大学第一次全国大会| 2016年7月向作者发表：Nadia Nouri Kouchi，Hassan Fatemi，Ahmad Fathi Hafshejani
克莱顿·桑福德（Clayton Sanford）2024年7月12日
与Bahare Fatemi，Ethan Hall，Anton Tsitsulin，Mehran Kazemi，Jonathan Halcrow，Bryan Perozzi，Vahab Mirrokni div>合作
研究在扭曲的H-BN结构中检测Moarephonons
[2] Y. Cao，V。Fatemi，A。Deir，St.Fang。明天，J.Y。 Luo，J.D。 圣约翰浸信会，K。Watane，T。T。T. Taniguchi，E.E内阁，R.C。 Ashoori，P。Jarillo-Herrero，《魔术 - 英语至尊愤怒》中的绝缘行为，自然556，80-84（2018）。明天，J.Y。Luo，J.D。 圣约翰浸信会，K。Watane，T。T。T. Taniguchi，E.E内阁，R.C。 Ashoori，P。Jarillo-Herrero，《魔术 - 英语至尊愤怒》中的绝缘行为，自然556，80-84（2018）。Luo，J.D。圣约翰浸信会，K。Watane，T。T。T. Taniguchi，E.E内阁，R.C。 Ashoori，P。Jarillo-Herrero，《魔术 - 英语至尊愤怒》中的绝缘行为，自然556，80-84（2018）。圣约翰浸信会，K。Watane，T。T。T. Taniguchi，E.E内阁，R.C。Ashoori，P。Jarillo-Herrero，《魔术 - 英语至尊愤怒》中的绝缘行为，自然556，80-84（2018）。
用于评估不精确可靠性的蒙特卡罗模拟方法
题为“动态随机载荷下评估可靠性的有效方法”的论文由 Mahdi Norouzi 提交给研究生院，部分满足了工程哲学博士学位的要求Efstratios Nikolaidis 博士，委员会主席Abdollah Afjeh 博士，委员会成员Sorin Cioc 博士，委员会成员Ali Fatemi 博士，委员会成员Mehdi Pourazadi 博士，委员会成员拉里·维特纳博士，委员会成员Patricia R. Komuniecki，研究生学院院长
月球顶点：雷纳的棱镜探索......
月球顶点：莱纳伽玛棱镜探索。 David T. Blewett 1,*、Jasper Halekas 2、George C. Ho 1、Benjamin T. Greenhagen 1、Brian J. Anderson 1、Sarah K. Vines 1、Leonardo Regoli 1、Jörg-Micha Jahn 3、Peter Kollmann 1、Brett W. Denevi 1、Heather M. Meyer 1、Rachel L. Klima 1 、Joshua T. Cahill 1 、Lon L. Hood 4 、Sonia Tikoo 5 、邹小端 6 、Mark Wieczorek 7 、Myriam Lemelin 8 、Shahab Fatemi 9 、Ann L. Cox 1 、Scott A. Cooper 1 和 William F. Ames 1 。 1 约翰霍普金斯大学应用物理实验室，美国马里兰州劳雷尔 20723。2 爱荷华大学，爱荷华州爱荷华市。3 西南研究所，德克萨斯州圣安东尼奥。4 亚利桑那大学，亚利桑那州图森。5 斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福。6 行星科学研究所，亚利桑那州图森。7 法国蔚蓝海岸天文台。8 加拿大舍布鲁克大学。9 瑞典于默奥大学。(*david.blewett@jhuapl.edu)。
UFFC-JS
Mototaka Arakawa，东北大学 Mike Averkiou，华盛顿大学 [轨道负责人：MCA] Kenneth Bader，芝加哥大学 Carolyn Bayer，杜兰大学 Muyinatu Bell，约翰霍普金斯大学 Mark Borden，科罗拉多大学博尔德分校 [轨道负责人：MTN] Ayache Bouakaz，法国国家健康与医学研究院 Lori Bridal，索邦大学法国国家科学研究院 Matthew Bruce，华盛顿大学 Ewen Carcreff，TPAC Stefan Catheline，法国国家健康与医学研究院，LabTAU Jin Ho Chang，DGIST Hong Chen，华盛顿大学圣路易斯分校 Shigao Chen，梅奥诊所 Parag Chitnis，乔治梅森大学 [轨道负责人：MPA] Magnus Cinthio，隆德大学 Guy Cloutier，蒙特利尔大学 Olivie Couture，索邦大学法国国家科学研究院 [轨道负责人：MSR] Yaoyao Cui，苏州生物医学工程与技术研究所 Jeremy Dahl，斯坦福大学 Paul Dayton，北卡罗来纳大学/北卡罗来纳州立大学 Chris de Korte，拉德堡德大学医学中心 [轨道负责人：MEL] Libertario Demi，特伦托大学 [轨道负责人：MIS] Stefanie Dencks，波鸿大学 Cheri Deng，密歇根大学，Marvin Doyley，罗切斯特大学 Yonina Eldar，魏茨曼科学研究所 Stanislav Emelianov，佐治亚理工学院和埃默里大学医学院 Lin Fanglue，联影 Mostafa Fatemi，梅奥诊所 Brian Fowlkes，密歇根大学 Steven Freear，利兹大学 Caterina Gallippi，北卡罗来纳大学 Fei Gao，混合成像系统实验室 Damien Garcia，法国国家健康与医学研究院 Aiguo Han，弗吉尼亚理工大学，弗吉尼亚州布莱克斯堡 Hideyuki Hasegawa，富山大学 Chih-Chung Huang，国立成功大学 Safeer Hyder，西门子医疗 [轨道负责人：MTN] Tali Ilovitsh，特拉维夫大学 Kazuyo Ito，东京农业大学科技 三星美国研究中心 George Kapodistrias
释放人工智能（AI）在人类生活中的价值......
马来西亚北方大学哈菲纳斯哈利德商业管理学院，马来西亚吉打州。摘要目的：本研究调查了人工智能在组织人力资源管理实践中的价值，以及对员工保留的重大影响。设计/方法/方法：为了实现既定目标，进行了系统文献综述 (SLR) 方法。结果：研究结果强调了解决这些问题的重要性以及人工智能 (AI) 在加强人力资源实践以提高员工保留率方面的作用。机器学习和大数据分析等人工智能技术为预测员工流动率、优化招聘流程、提高员工敬业度和进行情绪分析提供了有效的方法。实际意义：通过将人工智能纳入人力资源实践，组织可以缓解流动率问题并营造更积极的工作环境，从而提高员工保留率。关键词：人工智能、人力资源管理、员工敬业度、员工保留介绍员工离职动机是马来西亚组织的一个关键问题（Munir & Tobi，2020 年）。根据最近关于员工保留的研究，员工辞职的原因很复杂，可能与人力资源职能有关。员工流动问题导致组织面临培训新员工的高成本和不确定性。这种情况导致员工感到没有动力，降低绩效，并导致组织离职率上升 (Alias、Rohmanan、Ismail、Koe 和 Othman，2018)。此外，员工想要离开组织的原因还有一些，例如在招聘过程中，由于雇主对候选人的选择不当，组织一开始就没有雇佣合适的候选人，许多新人由于缺乏所需技能和工作匹配度差而提前离职 (Srinitihi 和 Sivapragasam，2022)。另一方面，组织缺乏职业发展培训是高离职率的原因之一。此外，缺乏绩效评估（例如对员工的监控和反馈）也可以被视为员工离职的原因。一般来说，缺乏对员工敬业度的跟踪也会导致离职率，组织可能需要识别员工的个人行为和员工反馈，以便组织进行改进，以使他们感到受到重视（Fatemi，2019）。
圣地亚哥UC
J. Adam 6，L。Adams2，J ER。 Bielcik 14，J。Bielcikova38，L。Bland6，I。G。Borcy 3，J。D。Brandenburg 49，45， J. M. Campbell 39，D。Cebra8，I。Chacaberia29，6，P。Challopka14，B。K。Song 9，F-H。 Chang 37，Chang 6，N。Chankova-Bunzarova 28，A。Chatterjee 11，D。Chen 10，J。H. Chen 18，X。Chen 48，J。Cheng Choudhury 18，W。Christie6，X。Chu6，A. derevchikov 43，L。Didenko6，x O. Evdokimov 12，A。Ewigleben32， 6，A。Francisco 64，L。Fulek 2，C S. S.A. Mazer 46，K。Meehan 8，N。G. Minae 43，St.Michael 55 55，B。Morozov 46，M。Nagy 16，J。D. Nam 54，医学博士。 太阳12，Y。 太阳48，Y。A. Mazer 46，K。Meehan 8，N。G. Minae 43，St.Michael 55 55，B。Morozov 46，M。Nagy 16，J。D. Nam 54，医学博士。太阳12，Y。太阳48，Y。26，St. Heppelmann 8，St。Heppelmann42，N。Herrmann19，E。 ，X。Huang57，T。J。诸法39， Jowsaee 63，X。Ju 48，E。G. Judd 7，St.Kabana 53，M。L. Kabir 10，St.Kagamaster 32，D。Calinkin 25，K。Kang 57， 29，A。Kechechan 28，M。Celes 31，35 35 35，D。P. Kiko The 62，C。Kim 10，CIM 8 8，D。Kiseel 62，M。Kocan 14，L。Kochenda 35，L。K. Elayvalli 63，J。H. Care 25，R。Lacey 52，圣约翰浸信会6，J。Lauret 6，A。 ，W。Li45，x刘64，X。Liu39，Y R. My 6，Y。G. My 50，N。Magdy 12，R。Majka 64，D。 A. P. Suaide 47，M。Schumble 38，B。Summa 42，X。M. Sun 11，X。26，St. Heppelmann 8，St。Heppelmann42，N。Herrmann19，E。 ，X。Huang57，T。J。诸法39， Jowsaee 63，X。Ju 48，E。G. Judd 7，St.Kabana 53，M。L. Kabir 10，St.Kagamaster 32，D。Calinkin 25，K。Kang 57， 29，A。Kechechan 28，M。Celes 31，35 35 35，D。P. Kiko The 62，C。Kim 10，CIM 8 8，D。Kiseel 62，M。Kocan 14，L。Kochenda 35，L。K. Elayvalli 63，J。H. Care 25，R。Lacey 52，圣约翰浸信会6，J。Lauret 6，A。 ，W。Li45，x刘64，X。Liu39，Y R. My 6，Y。G. My 50，N。Magdy 12，R。Majka 64，D。A. P. Suaide 47，M。Schumble 38，B。Summa 42，X。M. Sun 11，X。A. P. Suaide 47，M。Schumble 38，B。Summa 42，X。M. Sun 11，X。我们的22，K。Nayak 11，D。Ne试9，J。M. Nelson 7，D。B. Nemes 64，M。Nie 49，G。Nigmatkululov 35，T。Niid 58，L。V. Nogach 58，L。Nogach 58，L。Nogach 58，A。Nogas 58，A。Nogas 58，A。Nora 58，A。A. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. Nunes 6，G。Odnic 31，A。Ogawa 6，S。OH 31，V。A. Ocorocov 35，B。S. Page 6，R。Pak 6，A。Pandav 36，Y。Panbratsev 28，B。Pawlitsev 28，B。Pawl 40，B。 11，C。Perkins 7，L。Pinsky 20，R。L. Pint´er 16，J。Plut 62，J。Porter 31，M。Possik 54，N。Pruhi 41，M。调整2，J。Puthi 63，J。Putschke 63，H。Qiu 26，A。 Quintero 54，S。K. Radhakrishnan 29，S。Ramachandran 30，R。L. Ray 56，R。Reed 32，H。G. Ritter 31，J.B. Roberts 45，O。V. Rogachevskiy 28，J。L. Romero 8，L。Ruan 6，J。Ruan 38，N。R. Sahoo 49，H。Salur 58，Salur 46，J。Salur 46，J。Salur 46，J。Sandwess 64，J。Sandwess 64，S。Sandweiss 64，S。Sandweiss 64，S.Sato 58，W。B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. Schmidke 6 , N. Schmitz 33 , B. Schweid 52 , F. Seck 15 , J. Seger 13 , M. Sergeeva 9 , R. Seal 10 , P. Seyboth 33 , N. Shah 24 , E. Shahliev 28 , E. Shahalev 28 , P. V. V. Sanganganathan 6 , P. V. V. Shanmunathan 6 , E M. Shao 48，F。Shen 49，W。Q. Shen 50，S。Shi 11，Q. Y. Shu 50，E。P. Sichtermann 31，R。Sikora 2，M。Simko 38，J。Singh 41，S。S. Singh 41，S。Singh 41，S。S. Singh 26，S。Singh 26，S。Singh 26，N。Smirnov 64，N。Smirnov 64， ，W。Solyst25，P。Sensen6，H。Spink4，B。Srivastava44，T。D。D. S. S. S. Stanislaus 60，M。Stefaniak62，D.J.Stewart 64，M。Strikhanov35，B。stringFellow35，B。stringfellow35，B。stringfellow44，A.B. Roberts 45，O。V. Rogachevskiy 28，J。L. Romero 8，L。Ruan 6，J。Ruan 38，N。R. Sahoo 49，H。Salur 58，Salur 46，J。Salur 46，J。Salur 46，J。Sandwess 64，J。Sandwess 64，S。Sandweiss 64，S。Sandweiss 64，S.Sato 58，W。B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. Schmidke 6 , N. Schmitz 33 , B. Schweid 52 , F. Seck 15 , J. Seger 13 , M. Sergeeva 9 , R. Seal 10 , P. Seyboth 33 , N. Shah 24 , E. Shahliev 28 , E. Shahalev 28 , P. V. V. Sanganganathan 6 , P. V. V. Shanmunathan 6 , E M. Shao 48，F。Shen 49，W。Q. Shen 50，S。Shi 11，Q. Y. Shu 50，E。P. Sichtermann 31，R。Sikora 2，M。Simko 38，J。Singh 41，S。S. Singh 41，S。Singh 41，S。S. Singh 26，S。Singh 26，S。Singh 26，N。Smirnov 64，N。Smirnov 64， ，W。Solyst25，P。Sensen6，H。Spink4，B。Srivastava44，T。D。D. S. S. S. Stanislaus 60，M。Stefaniak62，D.J.Stewart 64，M。Strikhanov35，B。stringFellow35，B。stringfellow35，B。stringfellow44，A.Sun 21，B。Surrow 54，D。N. Svirian 3，P。手术62，A。H. Tang 6，Z。Tang 48，A。Tang 35，T。T. T. T. T. T. T. T. T. T. T. T. T. T. T. T. T. T. T. T. T. T. T. T. T. T. , M. Tokared 28 , C. A. Tomkiel 32 , S. Trentalage 9 , R. E. Tribble 55 , P. Tribedy 6 , S. Tribeyy 16 , O. Tsai 9 , Z. Tosai 6 , T. G. U. G. G. G. G. G. G. G. G. G. G. G. G. G. G. G. G. G. G. G. G. G. G. G. G. G. G. G. G. G. G. G. G. G. G. G. G. G. G. G. Upper 4 ，6，G。VanBuren 6，J。Vank38，A。Vasiliev43，I。Vassyliev17，F。Videbæk6，S。Vokal28，S。A。Vokal 63，F。Wang44，G。Wang9，J。S。Wang 21，J。S。Wang 21，J。S。Wang 21，J。S。Wang 21， P. Wang 48，Y. Wang 11，Y. Wang 57，Z. Wang 49，J.C.C.C. Web 6，P.C。Wedenk19，L。Wen9，G。Wen34，H。Weman31，H。Wemank 31，H。Wemank 31，S。Wissink 31，S。Wissink 25，R。Wit 59，Y。 WU 10，Z. G. Xiao 57，G。Xie 31，W。Xie 44，H。Xu 21，N。Xu 31，N。Xu 31，Y。Xu 50，Y。Xu 50，Y。Xu 50，Y。Xu 49，Y。Xu 6，Y。Xu 6，Z。Xu 9，Z。Xu 9，Z。Xu 9，Z。Xu 9，Z。Xu 9，Q. Yang 49，Q. Yang 49，Q. Q. Yang 49，Q. Yang Yang 49。 ，S。Yang 6，Yang 37，Z. Yang 11，Z.是45，Z.是12，L。Yi 49，K。Yif 6，H。Zbroszczyk 62，W。Zha 48，W。Zha 48，W。Zha 11，D。Zhang 11，D。Zhang 11，S。Zhang 48，S。Zhang 48，S。 x。 31，M。Zyzak 17