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引用：Imran M，Jannat Mishu NE，Khaliq H，Shahzad F（2025）评估机器学习模型，用于上游印度河上的降水预测
降水在有效管理水资源和维持储层水位中起着至关重要的作用。然而，气候变化发生了显着改变的降水模式，导致了极端的水文事件，例如干旱和洪水，这些事件具有深远的社会经济和环境影响。本研究的重点是使用机器学习模型预测上印度河盆地（UIB）中的降水事件。在这项研究中，采用了三种广泛使用的机器学习算法支持向量机（SVM），K-Nearest邻居（KNN）和随机森林（RF），以预测UIB中的降水事件。数据集分为培训（80％）和测试（20％）子集进行模型评估。在测试的算法中，KNN表现出最佳的预测性能，得出的平均绝对误差（MAE）为2.662，根平均平方误差（RMSE）为16.3，R²得分为0.879，总准确度为83.16％。结果表明，KNN算法是UIB中降水预测的最有效的机器学习模型。这项研究的结果有助于改善预警系统，并在面对气候变化和极端天气事件的情况下促进有效的水资源管理。
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我自2016年以来一直担任顾问精神科医生，并在许多精神病学亚科中担任实质顾问，包括一般成人（康复），法医精神病学和神经精神病学。我在与人格障碍的人以及受酷刑和其他极端创伤（包括难民和寻求庇护者）影响的人们合作方面具有进一步的专业知识。我已经发表在同行评审的精神病期刊上，并在国家和国际会议上介绍了工作。我经常指示在包括住房，移民和刑法在内的各种领域提供医疗法律专家报告。
平衡创新与道德：人工智能融合对教育领导力成果的影响 Zohaib Hassan Sain 1、Uthman Shehu Lawal 2、Chanda Chansa Thelma 3、Shahzadi Hina Sain 4
本研究调查了人工智能 (AI) 在教育领导中的整合，强调了最大化人工智能优势与管理其道德责任之间的平衡。该研究旨在分析管理人工智能的优势（例如行政效率（84% 同意）和数据驱动的决策（75% 同意））以及解决道德风险（包括隐私问题（85% 同意）和问责制（82% 同意））如何影响机构成果。采用混合方法，通过描述性统计、相关性和回归分析分析了 150 份调查回复的定量数据，揭示了人工智能管理与机构成果之间的正相关性（例如，行政效率的 r = 0.68）。对 20 次访谈的定性数据进行了主题分析，突出的主题包括隐私、公平和透明度。定量数据显示，有效的人工智能管理与改善机构成果显着相关，而定性见解则强调需要道德框架来指导人工智能的使用。平衡人工智能的运营优势与道德保障可提高机构效率，并支持在教育环境中负责任地整合人工智能。这些发现为促进人工智能驱动的教育领导的透明度、问责制和公平性的政策奠定了基础。关键词：人工智能、教育领导、道德责任、机构成果。简介
沙赫扎德（Shaz）安萨里 - 简历（PDF）
o 聘请战略与国际商务系助理教授和讲座教授 • 外部大学董事会成员 • 聘用剑桥大学桑德拉道森教授等杰出教授。 董事会和委员会服务（多学科） 1. 《行政科学季刊》编辑委员会成员 2. 《管理学院期刊》编辑委员会成员 3. 《管理学院评论》编辑委员会成员 4. 《战略管理期刊》编辑委员会成员 5. 《组织科学》编辑委员会成员 6. 《管理期刊》编辑委员会成员（已结束服务） 7. 《管理研究期刊》编辑委员会成员 8. 《组织研究》编辑委员会成员 9. 《创新：组织与管理》编辑委员会成员 10. 《组织社会学研究》编辑委员会成员。编辑与 Raghu Guard 和 Arun Kumaraswamy 共同担任《管理研究杂志》特刊：《颠覆时代的管理》特刊 2018 年投稿可访问：https://onlinelibrary.wiley.com/toc/14676486/2018/55/7
引用：Shahzad R、Ayub B、Siddiqui MAR。医疗保健领域人工智能随机对照试验报告质量：系统评价。BMJ Open 2022；12：e061519。doi:10.1136/bmjopen-2022-061519
摘要 目的 本研究旨在根据《综合试验报告标准——人工智能》（CONSORT-AI）指南评估医疗保健领域人工智能（AI）随机对照试验（RCT）的报告质量。设计 系统评价。 数据来源 我们在 PubMed 和 EMBASE 数据库中搜索了 2015 年 1 月至 2021 年 12 月报告的研究。 资格标准 我们纳入了以英文报告的使用人工智能作为干预措施的 RCT。排除了方案、会议摘要、机器人研究和与医学教育相关的研究。 数据提取 两名独立评分员使用包含 43 个项目的 CONSORT-AI 清单对纳入的研究进行评分。将结果制成表格并报告描述性统计数据。 结果 我们筛选了 1501 篇潜在摘要，其中 112 篇全文文章经过资格审查。共纳入 42 项研究。参与者人数从 22 人到 2352 人不等。所有研究仅完整报告了 CONSORT-AI 项目中的两项。超过 85% 的研究报告了五项不适用。19% (8/42) 的研究未报告超过 50% (21/43) 的 CONSORT-AI 清单项目。结论 AI 中 RCT 的报告质量不佳。由于现有 RCT 的报告各不相同，因此在解释某些研究的结果时应谨慎。