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如何引用这篇文章：Mohammad G Arabzai，Nazir K Mohammadi，Omotola A Olunuga，Hamid Ullah，Yuan Qin*和Lulu Wang*。营养价值和cu
百香果果实原产于南美，由于其味道和营养价值的增强而获得了广泛的认可。此外，由于国际市场中果实的热情增加，在非洲，亚洲和澳大利亚等国家中，百香果养殖正在逐渐增加。例如，在生产水平上，巴西是主导的。在新兴一级，肯尼亚和印度即将到来[1]。过去，百香果也曾在传统医学中用于治疗失眠和焦虑，这就是为什么它具有如此多的应用[2]。它是生物活性化合物的重要来源，它可以治愈某些疾病，例如炎症，癌症和失眠[3]。然而，最近的研究旨在发展其提高的园艺品质，包括产量，抗病性和气候适应能力[4,5]。本评论的重点是关于百香果的健康影响和农业进步的科学文献的营养概况和现有的进步。
已发布版本的引用 (APA)：Alilou, M., Azami, H., Oshnoei, A., Mohammadi-ivatloo, B., & Teodorescu, R. (2023)。分数阶控制技术
摘要：为了应对日益严重的能源危机和温室气体排放，全球能源革命加速了需求侧可管理能源系统的利用，例如风力涡轮机、光伏板、电动汽车和储能系统。可再生能源单元和储能系统的控制系统对其性能有很大影响，并且绝对影响整个电网的效率。经典控制器基于整数阶微分和积分，而分数阶控制器具有改变阶数以更好地建模和控制系统的巨大潜力。本文对可再生能源单元和储能设备的能源系统进行了全面的回顾。对各种论文进行了评估，并介绍了它们的方法和结果。此外，还提到了分数阶方法的数学基础，并根据不同的参数对各种研究进行了分类。还使用其数学公式解释了分数阶微积分的各种定义。不同的研究和数值评估表明，分数阶技术在估计、控制和改善各种运行条件下的能源系统性能方面具有适当的效率和准确性，因此分数阶方法的平均误差明显低于其他方法。
使用P4和深度学习R. Mohammadifar*，R。Javidan，R。
这项研究解决了在切片间切换过程中确保5G及以上（6G）网络（6G）网络的挑战（DDOS）。提出了基于P4可编程开关和门控复发单元（GRU）算法的混合模型，以高准确性和低延迟来检测和预测此类攻击。p4可以实时提取钥匙质量服务（QOS）参数，包括数据包损耗率，延迟和优先级，用于有效的交通分析和攻击检测。所提出的模型达到了DDOS检测准确性为98.63％，灵敏度为98.53％，F1得分为98.58％，同时预测合法切片的精度为98.7％。误报率（FPR）降低到小于2.1％，检测和决策制定的总系统延迟保持在350毫秒以下，使其适用于诸如URLLC之类的延迟敏感应用程序。可伸缩性测试表明，该系统的检测准确性超过90％，延迟少于500毫秒，最多15个开关和4个切片，即使在较高的交通负载下也是如此。这项研究突出了将深度学习与P4相结合以增强高级网络中的安全性和可扩展性的有效性，从而为下一代网络安全提供了强大的框架。
已发布版本的引文 (APA)：Shafiabady, N.、Hadjinicolaou, N.、Hettikankanamage, N.、MohammadiSavadkoohi, E.、Wu, RMX 和 Vakilian, J. (2024)。可解释人工智能 (XAI) 用于提高组织规范性。PLoS One，19（4 月 4 日），1-21。文章 e0301429。https://doi.org/10.1371/journal.pone.0301429
自疫情爆发以来，各组织一直在积极寻求提高组织敏捷性和弹性 (regility) 的方法，并转向人工智能 (AI) 来获得更深入的理解并进一步提高其敏捷性和弹性。各组织正在将人工智能作为实现这些目标的关键推动因素。人工智能通过快速准确地分析大型数据集来增强组织的能力，从而实现更快的决策并建立敏捷性和弹性。这种战略性地使用人工智能为企业带来了竞争优势，并使其能够适应快速变化的环境。如果不优先考虑敏捷性和响应能力，可能会导致成本增加、错失机会、竞争和声誉受损，并最终导致客户、收入、盈利能力和市场份额的损失。可以通过利用可解释的人工智能 (XAI) 技术来确定优先级，阐明人工智能模型如何做出决策并使其透明、可解释和可理解。基于之前关于使用人工智能预测组织敏捷性的研究，本研究重点关注将可变形人工智能技术（例如 Shapley 加法解释 (SHAP)）整合到组织敏捷性和弹性中。通过确定影响组织敏捷性预测的不同特征的重要性，本研究旨在揭开使用可变形人工智能的预测模型的决策过程的神秘面纱。这对于人工智能的道德部署、在这些系统中培养信任和透明度至关重要。认识组织敏捷性预测中的关键特征可以指导公司确定要集中精力在哪些领域以提高其敏捷性和弹性。
引用：Toktam Mohammadi Rana1和Bahman Zohuri（2023）未来的美丽：人工通用智能驱动的纳米技术和量子计算
摘要医学美学领域是技术革命的风口浪尖，该风格旨在利用人工通用智能（AGI），纳米技术和量子计算的潜力。本文探讨了医学美学领域中Agi驱动的个性化治疗计划，纳米级干预和量子动力计算能力的变革性影响。虽然有望出色的精确性和效率，但这些技术的整合提出了重要的道德和监管问题。在我们通过尖端技术的融合来重新定义美容和医疗保健的旅程时，创新和负责任的部署之间取得了平衡至关重要。
推荐引用 推荐引用 Monshizada, Sahber；Sarbazhosseini, Hamed；Mohammadian, Masoud，“从人员、流程、数据和技术的角度概念化人工智能管理”（2021 年）。ACIS 2021 会议论文集。64。https://aisel.aisnet.org/acis2021/64
研究指出，实施人工智能 (AI) 的组织面临着诸多挑战。这些挑战的例子包括缺乏利用人工智能的经验和技能 (Desouza 2018；Ichishi 和 Elliot 2019)、有效管理信息安全 (Choudhary 等人2020；Wirtz 等人2019) 和数据可用性 (Desouza 等人2020；Sun 和 Medaglia 2019)。研究人员提出的挑战会影响组织内人工智能的最终结果和成功实施。最近的研究主要集中在识别人工智能挑战上，很少有研究探索组织如何通过克服这些挑战来成功利用人工智能。本研究旨在探讨以下问题——组织如何从非技术角度管理人工智能，以提高人工智能项目的成功交付率？
引用出版版本（APA）：Mansour-Saatloo，A.，Pezhmani，Y.，Mirzaei，M.A.，Mohammadiivatloo，B.，Zare，K.
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已出版版本的引用（APA）：Mirzaei，MA，Hemmati，M.，Zare，K.，Mohammadiivatloo，B.，Abapour，M.，Marzband，M.，Reza Razzaghi，& Anvari
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引用发布版本（APA）：Mirzaei，M。A.，Zare，K.，Mohammadi-ivatloo，B.，Marzband，M。，＆Anvari-Moghaddam，A。（2021）。强大的网络con
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已发表版本的引用（APA）：Hemmati，M.、Mirzaei，MA、Abapour，M.、Zare，K.、Mohammadi-ivatloo，B.、Mehrjerdi，H.、& Marzband，M.（2021）。
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