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Tamim Alkhalifah
H指数:18
被引数:1,227
个人简介
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教育背景
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工作经历
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荣誉奖项
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利用人工神经网络和多目标粒子群优化对CuO/环己烷-二乙胺非极性复合纳米流体的导热系数和粘度进行优化
利用变压器衍生的蛋白质嵌入和离散余弦变换增强的进化特征,结合生成对抗胶囊双向卷积神经网络鉴定防御素
Deep-CABPred:一种基于半归一化时序卷积网络的混合嵌入深度学习模型,用于在性状基础植物生态学中预测功能性叶绿素a-b结合蛋白。
一种基于混合矩特征建模的piRNA识别集成策略
Scientific Reports
IF3.9
利用人工神经网络和多目标遗传算法优化铜/SAE10W油纳米流体的粘度和热导率,以改善阻尼油性能
Diaproteo:一种基于蛋白质组学谱的糖尿病早期检测监督学习框架
一种新型机器学习模型,用于创新微胶囊技术及其在先进材料、纺织品和食品工业中的应用
IR-MBiTCN:基于深度学习的胰岛素受体计算预测:一种多信息融合方法与多尺度双向时空卷积网络
Carrera统一格式在混合纳米复合材料结构智能振动控制中的应用:通过混合机器学习算法验证结果
引入集成的自组织映射和径向基函数网络,用于准确预测water-Fe3O4纳米流体粘度与固体体积分数和温度的关系
ESM-BBB-Pred:一种经过微调的ESM 2.0和深度神经网络,用于识别血脑屏障肽
Deep-FastLASER:一种用于社交媒体阿拉伯语情感推文识别的语义增强型混合嵌入与深度学习方法
IEEE Access
IF3.6

