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Aymen Flah
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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机器学习辅助设计优化用于无标记脑肿瘤相关折射率传感的BK7/Ag/WS<sub>2</sub>/GaN/ZrN/石墨烯光学SPR生物传感器
铁基多层材料用于机器学习优化的石墨烯宽带太阳能吸收器，用于可持续能源应用
基于Fe<sub>2</sub>O<sub>3</sub>-In<sub>2</sub>Se<sub>3</sub>材料的创新玫瑰状石墨烯基太阳能吸收器，用于可再生能源应用中的高效热能收集
下一代机器学习辅助的基于MXene的超宽带多谐振新型正交谐振器太阳能热吸收器，用于太阳能干燥器应用
下一代机器学习优化基于石墨烯的太阳能吸收器设计，采用Zr-Cr-Fe<sub>3</sub>O<sub>4</sub>-TiC用于可再生能源开采应用
基于石墨烯和Ti-GaSb-Si的高效太阳能吸收器在采矿相关应用中的先进设计，并利用机器学习进行优化
DFIG风力涡轮机中基于IPSO优化SOSMC的无颤振最大功率点跟踪
化学充电非牛顿流体在具有Cattaneo-Christov通量的Riga表面上的敏感性分析与收敛解
MHD Casson混合纳米流体（TiO<sub>2</sub>-Ag/WEG）流过旋转拉伸表面的敏感性分析与网格网格收敛验证及传热传输
高性能创新石墨烯赋能E形谐振器生物传感器，采用线性回归优化用于精确乳腺癌检测和诊断应用
基于石墨烯的超材料Zr-TiC-BN太阳能热吸收器的先进设计，适用于可再生能源太阳能采矿应用
基于VERILOG HDL的动态功耗感知安全处理架构设计与实现（FPGA实现）
磁流体动力学纳米流体流及传热在倾斜哈特曼场下多孔拉伸板上的数值分析与人工神经网络建模
数值与参数敏感性分析：具有体积耗散和流线分析的粘弹性三复合纳米流体流过riga多孔楔体
基于机电飞行遥测技术的可解释堆叠集成无人机螺旋桨故障诊断
基于人工智能优化的高效石墨烯基环形金属表面等离子体吸收器用于光子器件组件设计
基于数据驱动的伤寒传播确定性模型及其稳定性分析和基于神经网络的预测
下一代基于机器学习优化的Au–TiO2–石墨烯表面等离子体共振生物传感器对疟原虫感染红细胞的谱学检测
在等温面和热线表征下，曲面上滑移材料中生物对流聚合物纳米流体流动的网格收敛性和熵优化
