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Mohsen Karimi地址：化学和材料学院...
11。Mohsen Karimi，Mohammad Reza Toroghinejad，Hamed Asgari，Jerzy A. Szpunar，“商业纯净钛/SIC的质地进化和塑料各向异性，通过累积滚动键合和随后的退火而处理”，材料化学和物理学，219（219（2018） - 182-18。https://doi.org/10.1016/j.matchemphys.2018.08.027。
关键词：临床判断，高保真模拟，效果，护理学生。 *请引用这篇文章为：Mohammadpourhodki R，Karimi Moonaghi
Q1：真正的随机化是用于将参与者分配给治疗组的真正随机分组？Q2：藏匿的分配是分配给涉及试验人员的治疗组？ Q3：基线相似性在基线时治疗组是否相似以最大程度地减少现有的差异？ Q4：参与者失明的参与者是否对其治疗作业视而不见，以减少报告偏见？ Q5：治疗提供者失明的是那些接受治疗的人对小组分配失明以最大程度地减少绩效偏见？ Q6：结果评估师失明是结果评估者对治疗分配失明以减少检测偏见？ Q7：相同的治疗条件是实验组是否相同治疗，除了干预外，治疗组是否相同？ Q8：随访完整的后续性完整性，并且随访的差异是否充分描述和分析？ Q9：在他们被随机分析的组中分析了参与者的意向性分析？ Q10：一致的结果测量是在治疗组之间始终如一地测量结果吗？ Q11：可靠的测量是使用可靠方法测量结果的吗？ Q12：适当的统计分析是适用于数据的适当统计分析吗？ Q13：试验设计适当性是否适合试验设计，并且与标准RCT方案的偏差合理吗？Q2：藏匿的分配是分配给涉及试验人员的治疗组？Q3：基线相似性在基线时治疗组是否相似以最大程度地减少现有的差异？Q4：参与者失明的参与者是否对其治疗作业视而不见，以减少报告偏见？ Q5：治疗提供者失明的是那些接受治疗的人对小组分配失明以最大程度地减少绩效偏见？ Q6：结果评估师失明是结果评估者对治疗分配失明以减少检测偏见？ Q7：相同的治疗条件是实验组是否相同治疗，除了干预外，治疗组是否相同？ Q8：随访完整的后续性完整性，并且随访的差异是否充分描述和分析？ Q9：在他们被随机分析的组中分析了参与者的意向性分析？ Q10：一致的结果测量是在治疗组之间始终如一地测量结果吗？ Q11：可靠的测量是使用可靠方法测量结果的吗？ Q12：适当的统计分析是适用于数据的适当统计分析吗？ Q13：试验设计适当性是否适合试验设计，并且与标准RCT方案的偏差合理吗？Q4：参与者失明的参与者是否对其治疗作业视而不见，以减少报告偏见？Q5：治疗提供者失明的是那些接受治疗的人对小组分配失明以最大程度地减少绩效偏见？ Q6：结果评估师失明是结果评估者对治疗分配失明以减少检测偏见？ Q7：相同的治疗条件是实验组是否相同治疗，除了干预外，治疗组是否相同？ Q8：随访完整的后续性完整性，并且随访的差异是否充分描述和分析？ Q9：在他们被随机分析的组中分析了参与者的意向性分析？ Q10：一致的结果测量是在治疗组之间始终如一地测量结果吗？ Q11：可靠的测量是使用可靠方法测量结果的吗？ Q12：适当的统计分析是适用于数据的适当统计分析吗？ Q13：试验设计适当性是否适合试验设计，并且与标准RCT方案的偏差合理吗？Q5：治疗提供者失明的是那些接受治疗的人对小组分配失明以最大程度地减少绩效偏见？Q6：结果评估师失明是结果评估者对治疗分配失明以减少检测偏见？Q7：相同的治疗条件是实验组是否相同治疗，除了干预外，治疗组是否相同？Q8：随访完整的后续性完整性，并且随访的差异是否充分描述和分析？Q9：在他们被随机分析的组中分析了参与者的意向性分析？Q10：一致的结果测量是在治疗组之间始终如一地测量结果吗？Q11：可靠的测量是使用可靠方法测量结果的吗？ Q12：适当的统计分析是适用于数据的适当统计分析吗？ Q13：试验设计适当性是否适合试验设计，并且与标准RCT方案的偏差合理吗？Q11：可靠的测量是使用可靠方法测量结果的吗？Q12：适当的统计分析是适用于数据的适当统计分析吗？ Q13：试验设计适当性是否适合试验设计，并且与标准RCT方案的偏差合理吗？Q12：适当的统计分析是适用于数据的适当统计分析吗？Q13：试验设计适当性是否适合试验设计，并且与标准RCT方案的偏差合理吗？Q13：试验设计适当性是否适合试验设计，并且与标准RCT方案的偏差合理吗？
（第三届国际领域学术研究研究ICFAR 2024，6月15日至16日，2024年）ATIF/参考：Abubakar，S。M.，Karimi，M。U.，M. U.，Mustafa
（第三届国际领域学术研究研究ICFAR 2024，6月15日至16日，2024年）ATIF/参考：Abubakar，S.M。，Karimi，M。U.，M。U.，Mustafa，Mustafa，S。J.＆Ahmad，B。（2024）。使用人工智能和机器学习的结构工程应用程序：评论。国际高级自然科学与工程研究杂志，8（5），140-145。摘要 - 人工智能（AI）正在彻底改变土木工程，尤其是在结构设计和分析领域。本评论论文探讨了AI方法的应用，包括机器学习（ML）和深度学习（DL）在增强土木工程实践中的应用。该研究强调了AI如何应对结构健康监测，结构分析，设计优化和设计建模等复杂挑战。通过对文献，实证研究和实践预测建模的系统综述，本文强调了人工智能改善决策过程，优化结构分析和设计预测以及创新传统工程实践的潜力。它还讨论了AI的跨学科性质，借鉴了计算机科学，工程和数学，同时承认与数据质量，模型准确性和计算效率相关的挑战。这些发现强调了持续的研发需要充分利用AI的能力，以使土木工程界和整个社会的利益受益。
结构波的路线图
Constantine Y Bliokh 1，2，3，∗，Ebrahim Karimi 4，∗，Miles J Padget 5，Miguel A Alonso 6，7，Mark R 9，中国Zahedpour 10，Scott W Hancock 10， B Cork 15，Carlos-García16 MS，Haoran Ren 17，Yuri Kivshar 18，Mario G Silveirinha 19，No. Daniel Leykam 22 MSKAM 22 MSKAM 22，Daria A Smirnova 18，73，Rong 23，Bo Wang 23，24， Anatoly V Zayats，Francis Jie Ren 27，Alexander B Khanikaev 31，迈克尔摇摆18， 35，Idian Caminer 35，Filippo Cardan 36，Lorenzo Martyr
利用人工智能重新设计工作
1 Hajkowicz, S. A., Karimi。S., Wark, T., Chen, C., Evans, M., Rens, N., Dawson, D., Charlton, A., Brennan, T., Moffatt, C., Srikumar,S., Tong, K. J.(2019) 人工智能：解决问题、发展经济和改善我们的生活质量。CSIRO Data61，澳大利亚 2 澳大利亚联邦。(2019)。我们的公共服务，我们的未来。澳大利亚公共服务的独立审查。3 Benbya, Hind；Davenport, Thomas H.；和 Pachidi, Stella (2020) “特刊社论。组织中的人工智能：现状和未来机遇，”MIS Quarterly Executive：第 19 卷19：Iss。4，第 4 篇文章。可从以下网址获取：https://aisel。aisnet.org/misqe/vol19/iss4/4
低密度奇迹检查代码和定量组测试的空间耦合
摘要 - 基于稀疏的编码与段的非自适应定量组测试（GT）方案，并由Karimi等人引入并分析了低复杂性剥离解码。。在这项工作中，我们根据低密度奇偶校验 - 检查代码提出了该方案的变体，其中约束节点处的BCH代码被简单的单个奇偶校验 - 检查代码代替。此外，我们将空间耦合应用于两个GT方案，执行密度演化分析，并在有或没有耦合的情况下比较其性能。我们的分析表明，这两种方案都随着耦合内存的增加而改善，并且在所有考虑的情况下，观察到基于LDPC代码的方案显着优于原始方案。有限块长度的仿真结果确认渐近密度的演化阈值。
益生菌在不同条件下的存活率
为了产生有益的健康效果，富含益生菌的食品在食用时应含有所需的最低活菌数量。食品行业的负责人一致认为，食用时益生菌的最低推荐水平应为 10 6 CFU ml −1 (Boylston、Vinderola、Ghoddusi 和 Reinheimer，2004 年；Kailasapathy 和 Rybka，1997 年)。考虑到剂量和储存对益生菌活力的影响，每天摄入 10 8 –10 9 CFU ml −1 益生菌微生物对于在我们的身体中发挥作用至关重要 (Knorr，1998 年)。研究还表明，每天应食用约 100 克益生菌食品，以便将 10 9 个活细胞输送到肠道 (Karimi、Mortazavian 和 Cruz，2011 年)。
解决零净过渡的隐藏排放
Pauline Morel（CDC），Bracco Blancas（Aegon），Carina Silberg（Alecta），PhilipWikström（Lander），Leyla Javadova（Allianz），Leyla Javadova（Allianz），Justine Tate。 （Aviva），Saurabh Singh（Aviva），Penny Apostolaki（Aviva），Martin Taillandier（BPCE），Sophie Constans（CDC），Antti Malava（Generali）（Generali），Quentin Braida（Cross）和St. Honor（St. St. Santa Vita），Charlie Miller，Charlie Millerer，Charlie Millerer，Charlie Millerer， PensionDanmark），GeraldKrückl（R+V Versicherung，Yun Wai-song，Dariush Karimi（Unipol），Marjorie Breyton（Unipole），Michael Valley（WWF），Leonie Ederlie Fickinger（WWF），Pauline Morel（cdc），Carolin gresch（Carolin gresch）
备用：使用ZKPS的机密模型进行操作说明
解释被视为通过使其透明的方式来增强对机器学习（ML）模型的信任的一种方式。尽管最初是一种调试工具，但现在也被广泛提议证明基于ML的社会应用预测公平和敏感性（Langer等人）（Langer等人，2021; Smuha，2019年； K a astner等。，2021;冯·埃辛巴赫（Von Eschenbach），2021年；勒本，2023年； Karimi等。，2020年； Wachter等。，2017年； Liao＆Varshney，2021年）和法规（解释权（Wikipedia con-trigutors，2025））。但是，如（Bordt等人，2022年），其中许多用例都在对抗性中是对抗性的，在这种情况下，参与方的利益不一致，并受到激励以操纵解释以实现其目的。例如，一家基于ML模型的预测拒绝向申请人贷款的银行有一个令人讨厌的人将无可争议的解释退还给申请人
Droid Mission概念通过其2029年地球最接近的方法来表征Apophis。 C. A. Raymond 1，R。B。Amini 1，P。C。Adell 1，R。Anders
通过其2029年的方法，这一使命概念以慈善为代表。C. Raymond 1，R。B. Amine 1，P。C. 1岁，R。Anderson 1，S。 1，A。Helical 3，R。Caritime 1，J.T。Keane 1，N。我们是Masters 1，P。Michael 4，R。Miller 1，C。Virmontois 1实验室/卡尔福尼亚技术研究所的预言杂志（4800 Oak Grove博士M/S 321-625，Pasadena，CA 91109。 Grenoble，CNRS，CNES，IPAG，GRENOBLE，法国，4 Unive。 obs。 Azur，CNR，尼斯，法国的代码。Keane 1，N。我们是Masters 1，P。Michael 4，R。Miller 1，C。Virmontois1实验室/卡尔福尼亚技术研究所的预言杂志（4800 Oak Grove博士M/S 321-625，Pasadena，CA 91109。Grenoble，CNRS，CNES，IPAG，GRENOBLE，法国，4 Unive。obs。Azur，CNR，尼斯，法国的代码。