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使用遗传算法使用遗传算法来减少微波耦合”微波工程和技术杂志(SCOPUS索引),ISSN:2349-9001(在线)第3卷,第1期,第1期,第11-30页,2016年40,201640。K. Vasu Babu,M。R。N. Tagore,K。C。B. Rao博士,“
参考文献:Wanichsan, D.、Panjaburee, P.*、Laosinchai, P.、Triampo, W. 和 Chookaew, S. (2012)。基于增强概念-效果关系模型的多数密度方法,通过多位专家合作开发测试和诊断系统。应用专家系统,39 (9),8380-8388。(SCI、SSCI、SCOPUS、Q1)
传记Gabriela Melo Ghisi博士是多伦多大学物理治疗系的风筝研究所的会员科学家,也是助理教授(仅状态),专注于慢性病管理和全球心脏康复的患者教育(CR)。与世界各地的CR计划合作,她领导了跨越低收入,中等和高收入环境的10个国家的基于证据的患者教育课程的成功开发,实施和评估。Ghisi博士对这种机制具有浓厚的兴趣,这些机制导致CR在高和低收入国家中的CR发展和实施,例如:CR的可用性和可负担性的差距:差距;促进CR扩散和卫生系统实施CR政策和计划的能力的上下文因素;增加服务不足的群体(少数民族,妇女等)的访问方式。);并提供患者教育以提高CR内的依从性和增强自我保健。Ghisi博士在同行评审的期刊,撰写临床实践指南和4个书籍章节中发表了+120手稿,并开发了+20与CR相关的量表。她被专家景观列为全球CR研究的前25位专家,以及世界上第6名的研究人员,即“心脏康复,心血管疾病和代谢等效”(Scopus)(Scopus)(Scopus)2019-2021。自2020年以来,她一直是患者教育和咨询杂志的副编辑。在2022年,Ghisi博士被世界心脏联合会选为新兴领导者。Ghisi博士还是国际心血管预防与康复委员会执行委员会(ICCPR),ICCPR国际心脏康复登记处用户小组委员会主席,ICCPR心脏康复基金会的成员。
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