XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemShahzad
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
driv> driv。
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。
DR。 Adnan Shahzad +923459521706简历DR。 Nisar Ahmad
d r。n iSar a hmad a ssistant p Rofessor（BPS-19）生物技术与微生物学中心（CB＆M），Swat-KP-Pakistan University of Swat-kp-Pakistan牢房：+923329959234电子邮件：巴基斯坦伊斯兰堡奎德 - 阿扎姆大学生物科学学院（2014年）。研究职称：Piper Nigrum L. M. Phil（生物技术）1级生物技术系的微繁殖和色谱指纹分析，Quaid-I-Azam University Islogical Sciences of Biotechnology，Pakistan，Pakistan（2010）。研究标题：在Piper Nigrum L. BS的再生组织中，有效的体外再生，抗菌和抗氧化活性（生物技术）1帕卡瓦尔大学，帕克赫·帕克赫瓦·帕基斯坦（Khthtunkhwa Pakistan）生物技术中心，生物技术中心（2007）。高等中学证书（医学前）1 St师政府学位学院Mingora Swat，Khyber Pakhtunkhwa巴基斯坦（2002年）中学证书（科学）1 sarosh Academy Mingora sarosh Academy Mingora Swat，Khyber pakhtunkhwa Pakistan（2000）e i istory h iStory：
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。
第一个发生了5年累积发生率...
DL-TCV与地面真相TCV有很强的相关性，这也通过高误差较低的高DSC证明。由TCV模型确定的估计的TCV值高度准确，除一个受试者外，所有受试者的绝对百分比误差均为<10％。这符合我们当前的基准误差值10％，这大约是整个心脏周期中TCV的预期变化[15]。Shahzad等人报道的0.94的DSC与0.96的DSC相当。在健康的成年人口中使用多ATLAS技术[11]。但是，Shahzad等人的研究通过使用计算得出的参考标准作为地面真理而不是手动
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。
遗传力，遗传进步和相关性对产量的影响
Muhammad ZUBAİR ISHAQ a , Ali HASSAN a , Sana MUNİR a , Ahmad NAEEM SHAHZAD b , Muhammad SHAHZAD ANJAM c , Muhammad ASİM BHUTTA d , Muhammad KAMRAN QURESHİ a* a Department of Plant Breeding and Genetics, Faculty of Agricultural Sciences & Technology, Bahauddin Zakariya大学，Bosan Road，60800，巴基斯坦B木尔坦B，Bahauddin Zakariya University Bosan Road，60800，Multan，Bahauddin Zakariya University Bosan Road，Bahauddin Zakariya University，Bakistan c Insitute c Morecular and Biotechnology，Bahariy Zakariy Zakariy，Bahauddin Instrogy，Bahauddin Zakariy University，60800巴基斯坦D棉花研究站，萨希瓦尔，巴基斯坦文章信息研究文章通讯作者：穆罕默德·卡姆兰·库里希什（Muhammad Kamran Qureshi）
博士阿卜杜勒·沙库尔
Saleh, Ramazan Kahraman, Siham Al-Qaradawi, Amina S. Aljaber, “SiO 2 包覆富锂层状氧化物 Li 1.2 Ni 0.13 Mn 0.54 Co 0.13 O 2 的电化学性能改进”，材料科学杂志：材料科学：电子学，2012 年，（1-12），0.1007/s10854-020-04481-6，（IF=2.220）。 7. Mostafa H. Sliem、Khuram Shahzad、Sivaprasad V. N、RA Shakoor*、Aboubakr M. Abdullah、Osama Fayyaz、