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Ehsan Rohani 博士D.
计算机工程博士 2017 年 1 月 10 日 - 12 月 德克萨斯 A&M 大学，德克萨斯州大学城 导师：Gwan S. Choi 博士，德克萨斯 A&M 大学 论文题目：下一代电信系统物理层实现的硬件解决方案。 • 提取基于固定复杂度球面解码方法的迭代 MIMO 接收器的最佳实现参数，并展示/比较实现结果。 • 研究在中继信道环境中 MIMO 的整数强制方法的实现。 电子工程硕士 2003 年 9 月 - 2006 年 10 月 德黑兰大学，伊朗德黑兰 导师：S. Mehdi Fakhraie，德黑兰大学 论文题目：用作实现参考的 IEEE 802.16 标准的 Bit-True 建模。 • 在 WiMAX 收发器定点建模后，提取维特比解码器最佳硬件实现的参数，目标是性能损失最多为 0.5 dB。电子工程专业 1999 年 9 月 - 2003 年 9 月 德黑兰理工学院，德黑兰，伊朗 导师：Hamed Sadjedi，沙希德大学 论文题目：连接到计算机的 ADC/PWM 卡：在 Xilinx FPGA 上实现。 • 该卡用于控制具有给定温度模式的孵化器。
优化糖尿病诊断：使用 Hyperband 的 ADGB 可提高预测准确性
本研究引入了一种创新的机器学习框架，以提高糖尿病预测准确性和模型可解释性。该方法首先通过链式方程 (MICE) 进行多次插补，以解决缺失数据并确保完整的数据集以供分析。为了解决类别不平衡问题，采用了合成少数过采样技术 (SMOTE)。使用 Z 分数异常值检测来去除异常值，进一步提高模型的稳健性。结合灰狼优化器 (GWO) 和方差分析的混合特征选择方法混合 GWAN 优化了相关特征的选择，平衡了预测能力和模型简单性。该框架的核心是自适应增强梯度增强机 (ADGB)，这是一种融合了 AdaBoost 和梯度增强机 (GBM) 优势的集成学习模型。通过 Hyperband 算法进行超参数优化可以对模型进行微调，实现 97.84% 的高预测准确率。这种综合方法不仅提高了准确性，还提高了预测模型的精度、召回率和 F1 分数。通过整合这些先进技术，该框架在早期糖尿病诊断中展现出巨大潜力，强调了集成方法在医疗数据分析中的重要性以及开发可靠诊断工具的准确、可解释模型的必要性。关键词：灰狼优化器、梯度提升机、合成少数群体、公共健康 1. 介绍
绿色建筑想法项目
·已安装传感器，仪表，仪表，以监视电气，水，温度，降水，风，热，冷却，太阳能光伏，地球汇款，壁温，壁温以及汽车/行人/循环运动。传感器和仪表的数据已集成到构建自动化软件中，这些软件可以为研究人员和学生提供足够的分辨率进行研究。·提供了绿色建筑游览。视频（https：//www.youtube.com/watch?v=vl6yhfg6yzq&t=11s）介绍了该项目的可持续特征，并用于教学，社区演示和促销目的。已经创建了绿色的建筑标牌和仪表板。建筑物的公用电表信息用于持续的能源和水管理。·已委托并安装了社会重要的建筑展品。在这里我们在这里：命名由艺术家西尔维亚·D·汉密尔顿（Sylvia D. Hamilton）创建的名称 - 位于Idea Building Main Callway。这个装置既是新斯科舍省非洲人民生活的纪念馆，也是见证人，从最早的被奴役人民到他们作为自由，自我指导的人类的经历。通过命名名称，该作品刻有非洲人民在他们唯一打电话回家的地方的存在，即使那个地方既不是善良也不欢迎他们。早期的非洲人是建筑师，设计师，工程师和有远见的人。他们必须成为：他们的项目是想象自由和主张尊严。·艺术家Tonya“ Sam'gwan”巴黎的作品被暂停在设计大楼的主休息区。这件作品亮点了重要的Mi'kmaq符号和梦境捕捉器。圈子是平等的象征，没有人比任何其他人更突出。