Zobrazeno 1 - 10
of 1 933
pro vyhledávání: '"Heydari M."'
Publikováno v:
International Archives of Health Sciences, Vol 3, Iss 4, Pp 207-211 (2016)
Abstract Aims: Iran is one of the countries that always faced with the unforeseen events and is in danger of all kinds of natural disasters. Since after natural disasters, affected region has the potential of various public health threats, establi
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/f3f0a76bd75c42aa8928f0819511e3fc
Publikováno v:
Journal of Biomedical Physics and Engineering, Vol 6, Iss 4, Pp 265-278 (2016)
Background: The airway surface liquid (ASL), which is a fluid layer coating the interior epithelial surface of the bronchi and bronchiolesis, plays an important defensive role against foreign particles and chemicals entering lungs. Objective: Nume
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/0553341cfa3d4a4bb6278ca2a0b0ada8
In this research, we investigate Explosive Events (EEs) in the off-limb solar atmosphere, with simultaneous observations from the Si IV, Mg II k, and slit-jaw images (SJI) of the Interface Region Imaging Spectrograph (IRIS), on 17 August 2014, and 19
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2207.01107
Autor:
Nikooeinejad, Z., Heydari, M.
Publikováno v:
In Applied Numerical Mathematics July 2024 201:387-403
Autor:
Khademi, S. N.1 nemat-khademi@yahoo.com, Heydari, M. T.1 heydari@yu.ac.ir
Publikováno v:
Journal of Mathematical Extension. 2024, Vol. 18 Issue 4, p1-9. 9p.
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.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Payesh, Vol 7, Iss 3, Pp 0-0 (2008)
Objective(s): To validate Persian version of the FSFI and to determine its diagnostic cut off score.Methods: This was a descriptive analytic study. To fill in the Persian version of the FSFI. In addition clinical interviews were carried out by a psyc
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/c00628671e63472fba7e2063d57acb90
We propose two nonlinear regression methods, named Adversarial Orthogonal Regression (AdOR) for additive noise models and Adversarial Orthogonal Structural Equation Model (AdOSE) for the general case of structural equation models. Both methods try to
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1909.04454