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标题：- 来自 IronTract 挑战的见解：最佳方法......
Chiara Maffei，Gabriel Girard，Kurt G. Schilling，Dogu Baran Aydogan，Nagesh Adluru，Andrey Zhylka，Ye Wu，Matteo Mancini，Matteo Mancini，Andac Hamamci他的。 Rafanavic。 Julia Leman，Hazane，Anastasia N. Haberson＆Jones。
革命仍在继续
1982年5月17日，议会代表福阿德·卡里米（Fouad Karimi）更明确地提出了拉夫桑贾尼对政府的批评：“这些冲突不是伊斯兰共和国的弱点。这些冲突的发生是因为政府不采取议会的路线。”随着政权内部矛盾的激化，最明显的表现是内阁和议会之间的矛盾，1982年7月20日，首席检察官莫萨维·阿尔德比利（Mosavi Ardebili）说：“看看你的优先事项。削弱政府就是削弱革命。”这些“优先事项”迫使科梅尼采取立场。这次，“伊玛目路线”的领导人公开反对“伊玛目路线”。1982 年 6 月 22 日，霍梅尼向教士发表演讲。在演讲中，他说：“国家必须保持权力。今天，国家是一个伊斯兰国家。。。。教士不应参与行政事务。”但分歧如此之深，霍梅尼无法掩盖。拉夫桑贾尼在接受卫生部长和矿业和金属部长辞职的同时，要求他们留任。
针对社会文化挑战的可持续发展目标
人工智能（AI）严重影响了社会和城市科学，分析了社会现象并优化了城市基础设施（Karimi等，2024）。它在城市规划，资源分配和城市基础设施优化方面也很重要（Adibhesami等，2024）。ai被广泛认为是有效地实现和增强可持续发展目标（SDGS）的宝贵工具（Mashhood等，2023）。实施可持续发展目标可以创造就业机会，提高收入水平，提供创新的解决方案，提高基础设施的生产率，提供教育和医疗保健等优质服务，促进经济增长，创造知识中心，增强社会和文化的维持，并提高生活水平（Dhanraj et al。，2023; 2023; Gurmez-villarino，briz，briz，20222;AI有可能增强社区和城市的可持续性，同时最大程度地发挥积极影响（Mashood等，2023）。研究表明，AI可以加快向联合国可持续发展目标的进展，从而促进环境监测，能源效率，缓解气候变化和医疗保健等部门（M. Yadav，Singh，Singh，2023年）。，需要采用AI技术开发和整合的谨慎，道德和系统的方法来利用这一潜力（Chen等，2023）。
塔尔萨本科研究挑战团队...
团队项目清单1。开发用于锂金属电池的低温电解质。ahmad amiri，Andreas A. Polycarpou 2。找到俄克拉荷马州的关键矿物和稀土元素资源Aaron Ball3。长老会印度女孩学校：查找Tu的土著起源教授。Sara Beam和Laura Stevens 4。修改了使用几何形态计量法和生态型物体的以色列1.6 Ma ubeidiya的动物群体：非洲的早期人物分散，Miriam Belmaker教授5.零矩阵教授的分析。尼克·考克斯·斯蒂布（Nick Cox-Steib）和理查德·雷德纳（Richard Redner）6。明信片上的注释Jennifer Croft教授7。固定天然气生产教授Nagu Daraboina的经济分析8。STEM教育研究孵化器Helen Douglass教授9.，孩子的寓言在提供健康和保健的基本概念时，孩子的寓言对学龄前儿童的理解有何影响？当学生护士被利用在创新临床经验的战略参数中提供基本的医疗保健和教育时，对服务不足的人口健康的影响，Cassy Abbott Eng教授11.评估塔尔萨教师研究所（Tift）教授Lara Foley（与Daniel Thater）12。Fire Fit：使用人工智能创建消防员的物理准备应用程序戴维斯·黑尔（Davis Hale）教授13。光伏（PV）设计和安装抛物线槽实验设施PROFS。Parameswar Hari，Sorooor Karimi 14。SCADA编译器*教授。利用攻击图的网络防御状态估计* Peter J. Hawrylak教授15。攻击和合规性生成和分析* Peter J. Hawrylak教授16。使用基于图的工具自动化创造性问题的理论（TRIZ）方法* Peter J. Hawrylak教授17。管道的甲烷监测系统*教授。彼得·J·霍里拉克（Peter J.Peter J. Hawrylak，Mauricio Papa和Eduardo Pereyra19。为美国的谱系图数据集创建专利* Peter J. Hawrylak教授20。传播科学和疾病教授的临床研究。Laura Wilson和Christy Hedges 21。使用扫描隧道显微镜教授Erin Iski 22。使用秀丽隐杆线虫作为模型系统检查细胞分裂的分子机制。Jyoti Iyer教授23。制冷的实验设置开发用于热学科实验室课程（ME-4123）Sorooor Karimi教授24。开发高中教育教授的能源转换和过渡实验室。Mohan Kelkar和Eduardo Pereyra和25。自适应转移场景分类用于不同天气条件Mahdi Khodayar教授26。临时亲爱的疗法：与药品有关的难以捉摸的元构造的新策略，* Angus Lamar教授27。阿尔茨海默氏症药物类似物的合成和生物活性靶向脑癌*
（第三届学术研究前沿国际会议 ICFAR 2024，2024 年 6 月 15-16 日）ATIF/参考：Karimi, MU、Abubakar, SM、Mustafa, SJ 和 Ahmad, B.（2024 年）。人工智能和机器学习算法简介：综述。国际先进自然科学与工程研究杂志，8(5)，30-34。摘要——本文广泛概述了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 算法及其跨学科性质以彻底改变任何领域，讨论了它们的发展、基础、应用和挑战。人工智能和机器学习技术已经彻底改变了各个行业，推动了各个领域的创新和效率。本文探讨了人工智能和机器学习的多学科性质，强调了它们在分析大数据集、做出预测和自动化决策过程方面的重要性。它追溯了人工智能的历史里程碑，从艾伦图灵的开创性工作到深度学习和神经网络的兴起。本文介绍了机器学习算法的基础知识，包括监督学习、无监督学习和强化学习，以及它们在医疗保健、金融、工程、交通和电子商务中的实际应用。此外，本文还讨论了人工智能和机器学习技术面临的关键挑战，例如不确定性、算法选择复杂性和过度拟合，强调了持续研究和跨学科合作在应对这些挑战方面的重要性。本文的最终目标是加强人工智能和机器学习技术在塑造智能人工智能和机器学习驱动系统和智能社会的未来方面的范式改变潜力。
（第三届学术研究前沿国际会议 ICFAR 2024，2024 年 6 月 15-16 日）ATIF/参考：Karimi, MU、Abubakar, SM、Mustafa, SJ 和 Ahmad, B.（2024 年）。人工智能和机器学习算法简介：综述。国际先进自然科学与工程研究杂志，8(5)，30-34。摘要——本文广泛概述了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 算法及其跨学科性质以彻底改变任何领域，讨论了它们的发展、基础、应用和挑战。人工智能和机器学习技术已经彻底改变了各个行业，推动了各个领域的创新和效率。本文探讨了人工智能和机器学习的多学科性质，强调了它们在分析大数据集、做出预测和自动化决策过程方面的重要性。它追溯了人工智能的历史里程碑，从艾伦图灵的开创性工作到深度学习和神经网络的兴起。本文介绍了机器学习算法的基础知识，包括监督学习、无监督学习和强化学习，以及它们在医疗保健、金融、工程、交通和电子商务中的实际应用。此外，本文还讨论了人工智能和机器学习技术面临的关键挑战，例如不确定性、算法选择复杂性和过度拟合，强调了持续研究和跨学科合作在应对这些挑战方面的重要性。本文的最终目标是加强人工智能和机器学习技术在塑造智能人工智能和机器学习驱动系统和智能社会的未来方面的范式改变潜力。
2021 年前线捍卫者全球分析
阿富汗 Bismillah Adel Aimaq Adel Nang Khalil-ur-Rahman Narmgo Yusuf Khpolwak Abdul Sabur Karimi Haji Aminullah Rahimi Samad Paktin Sayed Murtaza Sadat Khalil Ahmad Khair Khah Naser Abdul Rahman Fani Safiullah Fawad Abdul Rahmad Mawin Zhowandy Helamand Frozan Safi Hijratullah Khogyani Eng.穆罕默德纳维德·伊姆达杜拉哈姆达尔·奈克·阿迈勒 阿根廷 埃利亚斯·加雷 孟加拉国 穆什塔克·艾哈迈德·莫希布·乌拉 巴西 卢卡斯·多斯桑托斯 费尔南多·多斯桑托斯·阿劳霍 埃尔索·桑德罗·塞奎拉·阿尔米尼 伊萨克·坦贝·盖鲁萨·雷斯 马西奥·韦洛索·达席尔瓦 马达莱娜·莱特·埃马纽利 卡罗莱纳·巴博萨·弗拉戈索·林道夫·科斯马斯基 玛丽亚·达·卢斯 贝尼西奥·雷金纳尔多·阿尔维斯安东尼奥·贡萨尔维斯·迪尼兹·何塞弗朗西斯科·德·苏萨阿劳霍·何塞·卡洛斯·阿德里亚诺·瓦格纳·罗马奥·达·席尔瓦·阿马里尔多·阿帕雷西多·罗德里格斯·阿马拉尔·何塞·斯托科·凯文·费尔南多·霍兰达·德·苏扎·埃德瓦尔多·桑托斯·科尔代罗·亚历克斯·巴罗斯·桑托斯·达席尔瓦·杰瓦尼·罗德里格斯·泽维尔·列维斯·曼努埃尔·奥利韦罗·拉莫斯·罗伯托·穆尼兹·坎珀·卡洛斯·阿尔贝托·佩雷拉·埃斯特维斯·拉斐尔·加斯帕里尼·特德斯科·乔斯迭戈·罗杰里奥·杜克·多斯桑托斯（又名Juliea Madsan）布基纳法索 Rory Young
通过长短期记忆循环深度神经网络提高基于脑电图的情绪识别的准确性
人们已经采用了多种方法来辨别人类的情绪，包括分析语音模式和语调（ Moriyama 和 Ozawa，2003；Zeng 等人，2009）。然而，值得注意的是，这种身体状态很容易被操纵或模仿（ Schuller 和 Schuller，2021）。面部表情及其变化通常用于情绪识别；然而，这些表情可以被个人有意修改，这对准确辨别他们的真实情绪提出了挑战（ Aryanmehr 等人，2018； Dzedzickis 等人，2020； Harouni 等人，2022）。 EEG（脑电图）是一种通过测量大脑内集体神经活动产生的电压变化来监测大脑活动的技术（San-Segundo 等人，2019 年；Dehghani 等人，2020 年、2022 年、2023 年；Sadjadi 等人，2021 年；Mosayebi 等人，2022 年）。脑电图是大脑活动和功能的反映，具有多种应用，包括但不限于情绪识别（Dehghani 等人，2011a、b、2013；Ebrahimzadeh 和 Alavi，2013；Nikravan 等人，2016；Soroush 等人，2017、2018a、b、2019a、b、2020；Bagherzadeh 等人，2018；Alom 等人，2019；Ebrahimzadeh 等人，2019a、b、c、2021、2022、2023；Bagheri 和 Power，2020；Karimi 等人，2022；Rehman 等人，2022；Yousefi 等人，2022， 2023 年）。
建筑中劳动力短缺的技术解决方案：
建筑业目前正遭受严重的全球劳动力短缺（AGC，2022），导致项目成本增加和延误。熟练工人的这种稀缺性构成了广泛的挑战，升级的费用，并延长了全球建设项目的时间表。解决此问题对于减轻其对财务和项目完成时间表的影响至关重要（ABC 2023）。自1980年代以来，北美建筑业一直面临熟练工人的短缺，在过去的三十年中表现出周期性的模式（Karimi等，2018）。这种短缺影响了国民经济和公民的福祉，与美国经济的整体绩效有关，建筑需求相应波动（Al-Bayati等，2020）。对建筑服务的需求增加导致了一个关键的劳动力问题，影响了熟练的和非熟练的工人，从而导致项目延迟，成本升级和项目质量受损。在这种情况下，Sadeh等人进行的研究。（2021）变得特别重要。，它突出了该行业的响应技术和市场变化，将行业的部门分为常规和前卫公司。Sadeh（2023）由于数字化不足而进一步强调了该行业的生产力滞后，这对于中小型公司而言尤为严重。此外，Sadeh等人。（2022）揭示了美国大型建筑公司中建筑信息建模（BIM）的缺乏，表明数字水平存在差距。这些
机器学习中强大的反事实解释
1引言作为可解释的AI（XAI）的领域已经成熟，反对解释（CES）已成为解释AI模型的主要事后方法之一（例如，请参见，例如，参见，例如[Karimi等。，2022]用于概述）。ces通常被提倡作为为受到机器学习模型决定影响的个人提供追索权的一种手段。特别是，给定对M模型M的输入X，CE基本上向用户展示了一个新的，稍微修改的输入X'，这表明如果将所做的更改应用于X，则如何实现不同的结果。为了插图，将虚构的贷款申请与功能收入£50 K，贷款期限为35个月，贷款金额£10 K被模型拒绝。在此示例中，CE可以证明将收入提高到55英镑将导致申请被接受。鉴于部署了CE的许多情况的批判性质，例如在财务或医疗环境中，他们提供的追索权是最重要的，即它给出了预期的结果变化，从而给予了信任。然而，最近的工作表明，在鲁棒性方面，获得CES的最新方法是获得主要缺点，即在不断变化的条件下，它们产生的CE的有效性。，特别是[Pawelczyk等。，2022年]表明，生成CE的流行方法可能会返回与对抗性例子没有区别的解释。广泛地说，这意味着CES
国家癌症控制策略2011-2016 -ipcrc.net
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