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World File Search SystemHassan
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。
Christophe Boudry、Hassan Al Hajj、Louis Arnould、Frederic Mouriaux。眼科人工智能国际出版趋势分析。Graefe 临床和实验眼科档案，2022 年，260 (5)，第 1779-1788 页。10.1007/s00417-021-05511-7。hal-03525868
Christophe Boudry、Hassan Al Hajj、Louis Arnould、Frederic Mouriaux。眼科人工智能国际出版趋势分析。Graefe 临床和实验眼科档案，2022 年，260 (5)，第 1779-1788 页。10.1007/s00417-021-05511-7。hal-03525868
引用本文为：Waqar Rasool Minhas，先生。 Hassan Saleemi、Mohanad Faris Raheem、Shahad Sabah Khalid、Hira Aslam、Waqas Ahmad (2024) Crispr 工程
摘要：目的：本研究的目标如下：比较使用 CRISPR 改造的微生物降解未减排污染物的效率与自然产生的微生物的效率。这些污染物包括塑料、重金属、杀虫剂和 PCB。本研究旨在确定 CRISPR-Cas9 进行的基因操作是否可以提高这些微生物的降解潜力，尤其是在污染场地的环境条件下，污染物难以去除。目标：本研究回答的主要问题是确定通过 CRISPR 对微生物菌株进行的修饰与天然菌株相比在多大程度上提高了生物降解效率。第二个目标是确定污染物类型对微生物降解的影响，以及研究 CRISPR 修饰数量与生物降解效率之间的相关性。方法：总共通过对天然或通过 CRISPR 技术进行基因改造的微生物菌株进行实验测试获得了 220 个响应。通过在实验室试验中量化污染物在一定时间内的质量减少来确定生物降解的效率。所分析的化学物质包括塑料、重金属、农药和多氯联苯 (PCB)。研究中使用的检验包括方差分析、Kruskal 和 Wallis 检验、回归检验和卡方检验。使用 SPSS 23 版进行统计分析，并以箱线图的形式对这些结果进行数据可视化，用于方差分析和 KW，以带有回归线的散点图的形式进行回归分析，以条形图的形式进行卡方检验。然后，这些数字提供了根据不同微生物菌株和污染物类型对生物降解性能的更好比较。回归分析还揭示了使用图形表示生物降解效率与 CRISPR 修饰次数的关系。结果：基于方差分析和 Kruskal-Wallis 检验的分析表明，降解效率
证明。东京东京大学，...
确实，这是在芭芭拉·戴维斯中心（Barbra Davis Center）的一次很棒的经历。我深入了解了DM的全面护理，包括医疗，患者教育，营养管理和心理支持。我有不同泵训练方法及其管理血糖的方法的详细经验。另外，工作气氛很棒，团队也很有帮助。此外，我也有机会加入成人诊所，妊娠诊所和眼科诊所，以概述糖尿病儿童向成人部门的过渡。我有一个很好的机会参加Keystone的Barbra Davis中心年度会议。与来自世界各地的专家在一起是一次了不起的经历。非常感谢Ispad，Barbra Davis团队和支持机构
平衡创新与道德：人工智能融合对教育领导力成果的影响 Zohaib Hassan Sain 1、Uthman Shehu Lawal 2、Chanda Chansa Thelma 3、Shahzadi Hina Sain 4
本研究调查了人工智能 (AI) 在教育领导中的整合，强调了最大化人工智能优势与管理其道德责任之间的平衡。该研究旨在分析管理人工智能的优势（例如行政效率（84% 同意）和数据驱动的决策（75% 同意））以及解决道德风险（包括隐私问题（85% 同意）和问责制（82% 同意））如何影响机构成果。采用混合方法，通过描述性统计、相关性和回归分析分析了 150 份调查回复的定量数据，揭示了人工智能管理与机构成果之间的正相关性（例如，行政效率的 r = 0.68）。对 20 次访谈的定性数据进行了主题分析，突出的主题包括隐私、公平和透明度。定量数据显示，有效的人工智能管理与改善机构成果显着相关，而定性见解则强调需要道德框架来指导人工智能的使用。平衡人工智能的运营优势与道德保障可提高机构效率，并支持在教育环境中负责任地整合人工智能。这些发现为促进人工智能驱动的教育领导的透明度、问责制和公平性的政策奠定了基础。关键词：人工智能、教育领导、道德责任、机构成果。简介