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原始发表论文的引文（记录版本）：Hasselqvist, H., Renström, S., Strömberg, H. et al (2022). 家庭能源弹性：
能源弹性是能源政策和研究的重要焦点，因为能源系统正面临越来越多的挑战，例如由于可再生能源生产增加而导致的电力短缺，以及极端天气导致的停电风险。通常，在这些情况下，能源弹性侧重于基础设施和确保电力供应不受干扰。本文提出了一个关于弹性的补充观点，以家庭为研究弹性的起点。基于对多个学科弹性的理解，我们提出了家庭能源弹性的定义，可用于探索家庭如何在电力供应不稳定的情况下确保未来生活良好。此外，我们借鉴了能源富裕环境下未来家庭能源使用的当前想法（备用能源、能源效率、灵活性和能源自给自足），以创建一个探索家庭能源弹性的框架。我们发现不同想法之间存在多样性的潜力，而这种多样性并不总是存在于主流的未来能源使用愿景中。从家庭能源弹性的角度来看，我们希望挑战电力需求不可协商的观念，并揭示支持家庭在不确定的未来变得更具弹性的机会。
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Lai，H.，Kannas，C.，Hassen，A。等（2025）。 MEA
我们基于蒙特卡洛树搜索形式主义引入了一种多目标搜索算法，以进行反归结计划。多目标搜索允许将各种目标组合起来，而无需考虑其规模或加权因素。为基于这种新型算法进行基准测试，我们在八个反曲面实验中采用了四个目标。目标范围从基于起始材料和步骤计数的简单目标到基于综合复杂性和路线相似性的复杂范围。我们表明，通过仔细的复杂目标，多目标算法可以优于单目标搜索，并提供更多样化的解决方案。但是，对于许多靶标化合物，单目标设置是等效的。尽管如此，我们的算法为合成计划中的特定应用程序纳入了新的目标。
Hassan Man博士候选人，多伦多大学Hassan Man博士候选人，多伦多大学
▪研究用于综合多组分析的机器学习方法，并在小儿髓母细胞瘤中应用，主要由Bo Wang博士监督，并由Michael D. Taylor博士和Kieran R Campbell博士共同监督。▪在各种期刊上发表了论文和邻近的工作，包括自然方法，自然生物技术，细胞免疫力和柳叶刀数字健康。▪监督了与计算生物学中机器学习有关的各种项目的3名本科学员。▪完成的机器学习中的研究生级课程（CS 2506），机器学习统计方法（STA2104）和计算生物学的主题：医学人工智能（CSC2431）。▪授予加拿大自然科学与工程研究委员会（NSERC）CGS-D博士学位2022-2025（申请人的最高1％）（105,000美元）。▪接受并参加了牛津机器学习（OXML）2021年暑期学校。
Polka，Michael M. Hassan，Zain Trattner，Todd J. Waldmann，Frances Vandevelde，Eric D. Chris Whittaker 碳捕获项目的中游运输协议：关键问题和注意事项 Martie Kutscher Clark
Zain于2020年获得休斯顿大学法律中心的J.D. Magna cum Laude，在那里他担任《休斯顿法律评论》的文章编辑和能源与环境律师协会的副总裁。他将研究重点放在石油和天然气开发对栖息地破碎和西部脱落式迁移走廊的障碍以及碳固执和气候干预技术对无性鱼类生态学的影响。
Md. Imtaiyaz Hassan，博士，FRSB.，FRSC。
奖项和荣誉 2023 入选过去 5 年内排名前 2% 的科学家。 2022 获得 2020 年度 Rita Mulherkar 教授讲座奖。 2021 入选世界排名前 2% 的科学家。 2019 当选为英国皇家化学学会院士。 2019 当选为英国皇家生物学会院士。 2019 在第二届亚太心脏代谢综合征大会（韩国首尔）上做出最佳口头报告。 2018 被 VIHA 2018 评选为“生物物理学杰出研究员” 2018 年被 Carreer360 评选为生物化学、遗传学和分子生物学领域十大“最杰出研究员”。 2017 获得 ICMR 印度生物医学科学家国际奖学金。 2016 当选为印度国家科学院院士，阿拉哈巴德。 2011 年获得 IUCSSF、DST 印度的印美奖学金。 2009 年获得全印度医学科学院博士学位金牌 2007 年获得科学技术部 (DST) - 青年科学家奖 2003 年因在硕士课程中取得最高分而获得大学金牌 2003 年获得 OBAID BIN SAYEED 生物技术硕士金牌
时间序列分类和深层模型Hassan Tanveer 1*，Namoos Zahra 2，Nimra Batool 3 1 DePaul University，芝加哥，
抽象时间序列异常检测曾经以一种基本分析方法存在。早期序列异常检测技术主要是统计和机器学习。对于深度神经网络的实际过程，实验者不断地探讨了深度神经网络在异常检测任务中的结果，比传统方法更有帮助。传统模型使用指挥机器学习算法。在拟议的应用程序中，组织和注释如此大量的数据集是具有挑战性的，耗时的或太昂贵的，并且需要从该领域的专业人员学习专业化。因此，对于研究人员和从业者来说，异常检测已成为一个重大挑战。异常检测是指检测异常数据实例的过程。在此分析中，我们为时间序列数据中的异常检测提出了一个无监督和可扩展的框架。所提出的技术是在各种自动编码器上建立的。一种深厚的，富有生产力的模型，将各种信念与深度学习结合在一起。此外，还为时间序列数据执行了实时分析。我们使用LSTM网络来处理，进行预测和基于时间序列数据进行分类。关键字：时间序列，深度学习，神经网络，异常检测，LSTM，深神经网络，无监督学习
引用了这项研究：Bayram，A.F。＆Hassanleh Hassan，H（2025）。 Gagade的Hes-Daba区域的矿物学和流体包容性微热计，
这项研究的重点是HES-DABA地区的流体夹杂物。微热测量是在从表面静脉收集的石英上进行的，该石英分为两个阶段：液体和蒸气。平均均质化温度范围为150°C至367°C，冰的熔点范围为-0.05°C至-1.14°C，表明纳入溶液由0.1至1.9等方程组成。wt％NaCl。评估热史和热结构以估计形成温度。通过X射线衍射分析选定的样品，以提供地热储层的直接数据；这是必要的，因为地热流体通过它们的相互作用可以改变岩石的组成和特性。主要改变的矿物是石英，方解石，脂肪，附子，赤铁矿，伊利石，蒙脱石和氯酸盐。因此，粘土构成向高温环境的过渡，这是由高温水热改变矿物（例如石英（> 180°C）和epidote（〜250°C）所证明的。
Hassan Ghasemzadeh - ASU 搜索
奖项与荣誉 • 2024 年 ASU 健康解决方案学院研究奖 • 2024 年 ASU 健康解决方案学院教师研究日最佳海报奖 • 2022 年 BSN 会议最佳论文荣誉奖 • 2020 年 UbiComp/ISWC 会议最佳可穿戴设备笔记奖 • 2020 年 CVPR 持续学习研讨会最佳论文亚军奖 • 2019 年早期终身任职和晋升，华盛顿州立大学电子工程与计算机科学学院 • 2019 年最佳论文奖提名，ACM 交互式智能系统学报 • 2019 年学术顾问卓越奖，华盛顿州立大学 GPSA • 2019 年最佳论文奖，IEEE 电子设计自动化理事会 (CEDA) • 2018 年国家科学基金会 (NSF CAREER) 早期职业发展奖 • 2018 年华盛顿州立大学电子工程与计算机科学学院早期职业奖 • 2018 年杰出沟通、联系和参与奖，华盛顿州立大学 VCEA • 2017 年最佳论文奖提名，IEEE/ACM DATE 会议 • 2017 年社区健康影响奖学金，Pullman 地区医院 • 2016 年国家科学基金会 (NSF CRII) 研究启动计划奖 • 2015 年旅行奖，NSF 早期职业研究人员关于智慧城市 CPS 的研讨会 • 2012 年 WANDA 的主要架构师，授权给 WANDA, Inc.，2019 年被 EMV Capital 收购。 • 2011 年 Sense4Baby 的算法架构师，授权给 Sense4Baby，2014 年被 AirStrip 收购。 • 2011 年最佳论文奖，IEEE RTAS 会议 • 2011 年年度教师奖，圣地亚哥州立大学 (SDSU)，生物医学信息学 • 2010 年博士后奖学金，西部健康研究所 • 2009 年最佳海报奖，ACM HotMobile • 2008 年学生旅行补助，IEEE MASS 会议 • 2006 年卓越教学奖，CSE系，阿扎德大学，达马万德 • 2005 年度卓越教学奖，阿扎德大学，达马万德 CSE 系 • 2003 年度创始教员兼系主任，阿扎德大学，达马万德 CSE 系
（b）：Hiba Mazen Kamel Al Hassan（2025）。优化可持续建筑：用于环保建筑设计的机器学习方法。民用英语
摘要根据本文，混合机器学习框架结合了许多技术，这些技术为可能的设计提供了详细的详细方法。这种方法旨在找到解决现代建筑中核对成本效益，环境影响和用户舒适性问题的解决方案。机器学习（ML）用于制作与特定限制（例如财务限制，位置环境和能源目的）相符的广泛建筑设计。mL用于估计设计的效率并重复改进。通过预测分析和风险评估，它可以期望能量用途，用户舒适和环境影响。模式和链接被确认以提高建筑计划和运营的有效性。深度学习模型可用于材料选择，并通过机器学习来评估材料特征和环境影响。最好的材料合并是根据效率规范和可持续性目的使用的。拟议的基于ML的方法具有多种优势，例如更快的设计技术，更精细的室内环境质量和改善的能源使用情况，这都是经济的解决方案。，我们可能会使用建议的建筑，进入了强大而可持续建筑的新时代。推荐的框架显示了通过机器学习改善建筑设计方法的能力，同时遵守可持续性目标。