Zobrazeno 1 - 10
of 247
pro vyhledávání: '"Bashir, Mohammad"'
Autor:
Hino, Chris, Chan, Grace, Jordaan, Gwen, Chang, Sophia S., Saunders, Jacquelyn T., Bashir, Mohammad T., Hansen, James E., Gera, Joseph, Weisbart, Richard H., Nishimura, Robert N.
Publikováno v:
Cell Stress & Chaperones, 2023 Jul 01. 28(4), 429-439.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/48743047
Autor:
Mouser, Bryan, Howe, James R., Atari, Olivia, Dillon, Joseph S., Chandrasekharan, Chandrikha, Parekh, Kalpaj R., Bashir, Mohammad A.
Publikováno v:
In International Journal of Cardiology Cardiovascular Risk and Prevention September 2024 22
Autor:
Hassan, Irfan, Sethupathi, Sumathi, Bashir, Mohammad J.K., Munusamy, Yamuna, Chan, Chong Woon
Publikováno v:
In Journal of Environmental Chemical Engineering April 2024 12(2)
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Sadi, Mehdi1 (AUTHOR) kzm0114@auburn.edu, Talukder, Bashir Mohammad Sabquat Bahar2 (AUTHOR) bbaha007@fiu.edu, Mishty, Kaniz1 (AUTHOR), Rahman, Md Tauhidur2 (AUTHOR) mehdi.sadi@auburn.edu
Publikováno v:
Information (2078-2489). Sep2023, Vol. 14 Issue 9, p516. 17p.
Autor:
Senbanjo, Idowu O., Abolurin, Olufunmilola O., Adekoya, Adesola O., Akinola, Ibironke J., Anyabolu, Chineme H., Adeniyi, Oluwafunmilayo F., Adepoju, Akinlolu A., Ashubu, Olukemi O., Gwarzo, Garba D., Bashir, Mohammad F., Umar, Umar I., Olorunmoteni, Oluwatosin E., Ugowe, Osagie J., Suwaid, Salma, Sanni, Daniel A., Fetuga, Musili B., Oduwole, Abiola O.
Publikováno v:
BMC Gastroenterology; 11/11/2024, Vol. 24 Issue 1, p1-9, 9p
Autor:
Walsh, Kyle P., Hamand, Marian H., Arora, Lovkesh, Kaleel, Miranda, Rappaport, Charles A., Panos, Anthony L., Bashir, Mohammad A., Nasr, Ali S., Singhal, Arun K.
Publikováno v:
Heart Surgery Forum; 2024, Vol. 27 Issue 6, pE613-E618, 6p
Publikováno v:
Xenobiotica; Sep2024, Vol. 54 Issue 9, p670-685, 16p
Publikováno v:
Information, Vol 14, Iss 9, p 516 (2023)
Universal adversarial perturbations are image-agnostic and model-independent noise that, when added to any image, can mislead the trained deep convolutional neural networks into the wrong prediction. Since these universal adversarial perturbations ca
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/62973fb52f7d4e2cbcaf3b9664481488