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Ruchita Rathod，Rais Abdul Hamid Khan博士，使用深神经网络和机器学习算法的脑肿瘤检测，PALARCH的A
肿瘤程度的确定可能是脑肿瘤计划和定量评估的主要挑战性任务。磁共振成像（MRI）是一种非侵入性技术之一，该技术已作为无辐射的脑肿瘤的前线诊断工具。深度学习在图像识别工作中表现出色。从卷积神经网络（CNN）到各种自动编码器的工作已经在医疗图片调查领域中发现了无尽的应用程序，以快速的速度向前推动它。在放射学中，经验丰富的医生外表评估了临床图片，以识别，刻画和观察疾病。在这项工作中，使用机器学习和卷积神经网络（CNN）分类提出了自动脑肿瘤检测。更深的建筑设计由小内核进行。神经元的体重很小。与所有其他方法相比，CNN可以达到良好的精度，复杂性低。这种提高的准确性将有助于医生对待很好。
推荐引用 推荐引用 Kazi, A., Qazi, SA, Khawaja, S., Ahsan, N., Ahmed, RM, Khan Mughal, MA, Kalimuddin, H., Rauf, Y., Raza, M., Jamal, S. (2020). 基于人工智能的个性化智能手机应用程序，用于改善巴基斯坦儿童免疫接种覆盖率和时间表：随机对照试验方案。JMIR 研究协议，9(12)，e22996。网址：网址：https://ecommons.aku.edu/pakistan_fhs_mc_women_childhealth_paediatr/973
背景：巴基斯坦的免疫接种率远低于预期。主要原因包括缺乏意识、父母忘记接种时间表以及对疫苗的错误信息。鉴于 COVID-19 大流行和保持社交距离措施，常规儿童免疫接种 (RCI) 覆盖率受到不利影响，因为护理人员避免前往三级医院或初级卫生中心。必须采取创新且具有成本效益的措施来了解和处理低免疫接种率的问题。然而，在低收入和中等收入国家 (LMIC)，仅开展了少数基于智能手机的干预措施来改善 RCI。目标：本研究的主要目标是评估个性化移动应用程序是否可以与标准护理相比提高 10 和 14 周龄儿童的 RCI 按时就诊率，并确定是否可以将人工智能模型纳入该应用程序。次要目标是确定护理人员对儿童疫苗接种的看法和态度，并了解可能影响基于手机的应用程序对疫苗接种改善效果的因素。方法：设计了一项混合方法随机对照试验，包括干预组和对照组。该研究将在阿迦汗大学医院疫苗接种中心进行。将招募前往该中心为孩子接种 6 周疫苗的新生儿或婴儿的看护者。干预组将可以使用智能手机应用程序，其中包含有关 RCI 的文本、语音、视频和图片信息。该应用程序将根据研究的试验前定性部分的结果以及缺席研究的结果开发，它将探索看护者对 RCI 的看法以及基于手机的应用程序在提高 RCI 覆盖率方面的作用。
M. Ryyan Khan
当前项目•太阳能农场的设计：物理；不同的临床，反照率，温度的影响；跟踪和全球优化。•地面雕刻双面太阳能农场和浮游双面太阳能农场的实验研究（由Ewucrt资助）。•优化面板设置，以减少污垢和清洁成本（由ICT Innovation Fund资助）。•农业 - 伏洛尔电系统的建模和数值分析（由IAR-UIU资助）•基于EGFET的汗水传感器和Zika病毒检测器的研究和数值建模；基于纸张的生物传感器博士项目•光伏的热力学分析：广泛的PV技术的热力学极限（常规PV，有机/激发型PV，双面串联）。•光学模拟：提出和建模两种吸收增强方案 - 分支的纳米线和元摩擦（mm）光捕获（LT）。MM-LT概念可以打破吸收增强的常规极限。•光电模拟：我们应用了耦合的光电模拟框架来分析高效率太阳能电池物理（GAAS细胞，角度限制细胞和双面串联）。双面串联显示出大量产出改进的前景，而添加的制造复杂性很少。•有机光伏（OPV）生长和表征：光电模拟（J-V，EQE）提供了对有机PV（OPV）操作的物理见解。我们已经成长和表征（J-V，EQE）OPV，以支持我们的数值研究和理论。设计来改善这些贫困的移动材料中的载体收集。本科项目•在双工打印文档扫描中取消噪声；语音抑制
引用本文：Naz I、Merarchi M、Ramchandani S、Khan MR、Malik MN、Sarwar S 等。丹参酮抗癌作用概述，衍生
丹参酮是一种中药草药化合物，从丹参根中提取。该化合物家族，包括丹参酮 IIA 和丹参酮 I，已显示出作为抗癌分子的显著潜力，尤其是针对乳腺癌、宫颈癌、结直肠癌、胃癌、肺癌和前列腺癌细胞系，以及白血病、黑色素瘤和肝细胞癌等。最近的数据表明，丹参酮可以调节多种分子通路，如 PI3K/Akt、MAPK 和 JAK/STAT3，并发挥其对不同恶性肿瘤的药理作用。此外，临床前和临床数据，以及丹参酮的安全性，鼓励进一步将这些化合物应用于癌症治疗。在这篇评论文章中，记录了丹参酮对不同癌症的影响、其药理学开发中的挑战以及利用其临床潜力的机会。
引用：Khan，SN，利用智能算法高效利用能源，解决电力系统中负荷不确定性问题
在本文中，我正在开发一种独特的基于优化的实时内陆负荷管理算法，该算法考虑到负荷模糊性，以尽量减少每个住宅用户的能源支付，并降低峰值与平均值的比率以克服电网稳定性的缺陷。通过将所有住宅负荷分为不同的类别，即必须运行、可中断和不间断设备，我使用实时定价方案进行负荷管理。然而，当能源需求过高时，实时定价会产生峰值曲线，这就是为什么我使用实时定价和倾斜区块费率模型的组合来通过降低峰值与平均值的比率来提高电网稳定性。模拟结果表明，对于所提供的数据，所提出的算法有效地降低了总体住宅能源成本以及我们模型的峰值与平均值的比率。
一种用于在线脉冲分类的神经网络，可提高解码准确率 Deepa Issar 1,2、Ryan C. Williamson 2,3,5、Sanjeev B. Khanna 1、a
1 美国宾夕法尼亚州匹兹堡大学生物工程系 2 美国宾夕法尼亚州匹兹堡大学医学院 3 美国宾夕法尼亚州匹兹堡卡内基梅隆大学机器学习系 4 美国宾夕法尼亚州匹兹堡卡内基梅隆大学生物医学工程系 5 美国宾夕法尼亚州匹兹堡卡内基梅隆大学神经科学研究所 6 美国宾夕法尼亚州匹兹堡大学医学院眼科系 #: 通讯地址： Matthew A. Smith 卡内基梅隆大学生物医学工程系和神经科学研究所 电子邮件： matt@smithlab.net 运行头：用于在线尖峰分类的神经网络
请引用已发布版本 Rustam, MA, Khan, ...
摘要 间歇性可再生能源在微电网中的渗透率不断提高，带来了许多问题，例如随机发电、需求和供应不匹配、频率波动和经济调度问题。为了解决这些关键问题，提出了一种基于具有变化运营成本和间歇性可再生能源的微电网的分布式二次控制方案，用于频率调节和经济负荷调度。本文提出了一种自适应分布式平均积分控制方案，具有条件不确定性，即变化的运营成本和可再生能源间歇性。所提出的控制方案通过动态更新控制律参数来适应不确定性，并可以保持整个网络的稳定性。分布式控制方案使用通信通道来交换来自相邻发电单元的发电数据，以实现发电单元之间的最佳功率分配和共识。控制结构中还增加了分层控制架构三级控制层的附加控制器，以经济地调度负载，基于共识的算法保证了最佳负载分配。所提出的基于通信的控制方案展现了性能和灵活性的最佳组合。还进行了基于性能的比较分析，验证了所提控制方案与先前研究相比的有效性。通过计算机模拟说明了所提控制方案的稳健性和性能。
Mubashir Bashir、Afnan Asad 和 Raof Ahmad Khan，“MEMS 技术 - 扩展优势和问题概述”，《国际科学杂志》
缩小尺寸是人们追求的目标。不幸的是，现实情况并非如此。确实，没有什么可以阻止人们缩小设备组件的尺寸，从而使设备变小。但是，缩小许多物理量会产生严重的物理后果。本文将介绍微机电系统 (MEMS) 中可用的缩放机制。它是一种技术，其最一般的形式可以定义为使用微加工技术制造的微型机械和机电元件（即设备和结构）。MEMS 设备的关键物理尺寸可以从尺寸谱下端的远低于 1 微米一直到几毫米不等。同样，MEMS 设备的类型可以从相对简单的没有移动元件的结构到具有多个移动元件的极其复杂的机电系统，这些元件受集成微电子控制。MEMS 的一个主要标准是至少有一些元件具有某种机械功能，无论这些元件是否可以移动 关键词 — 集成电路 (IC)；MEMS；缩放。
Daftar Pustaka Ahmad，A，Khan，R和Alkharfy，K.2014 ... div>
Ahmad，A，Khan，R和Alkharfy，K.2014。 RP-HPLC方法的开发和验证，用于同时估计血浆及其在药代动力学中的应用。 Originanl Paper Chomatographica。 第3（5）卷：33Ahmad，A，Khan，R和Alkharfy，K.2014。RP-HPLC方法的开发和验证，用于同时估计血浆及其在药代动力学中的应用。Originanl Paper Chomatographica。第3（5）卷：33