Zobrazeno 1 - 10
of 141
pro vyhledávání: '"Khan, Hafiz M."'
Publikováno v:
Journal of Investigative Medicine High Impact Case Reports; 7/23/2024, p1-4, 4p
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:
Health Promotion Practice, 2019 May 01. 20(3), 401-408.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/27008455
Publikováno v:
Journal of Investigative Medicine High Impact Case Reports; 7/23/2024, p1-3, 3p
Autor:
Khan, Hafiz M, Brar, Tony S, Hasan, Muhammad K, Kadkhodayan, Kambiz, Arain, Mustafa A, Hayat, Maham, Farooq, Aimen, Singh, Gurdeep, Yang, Dennis
Publikováno v:
Endoscopy international open, vol 11, iss 2
Background and study aims Mucosal closure after gastric per-oral endoscopic myotomy (G-POEM) can be difficult due to the thick gastric mucosa. We evaluated the use of a novel through-the-scope (TTS) suture system for G-POEM mucosotomy closure. Patien
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::0315e8e87c5ca14dbec21f0ee2478de7
https://doi.org/10.1055/a-1978-6842
https://doi.org/10.1055/a-1978-6842
Autor:
Iqbal, Muhammad A., Fareed, Muhammad A., Ali, Areeba N., Imdad, Memoona, Rehman, Atta U., Riaz, Arsa, Khan, Hafiz M. T.
Publikováno v:
Pakistan Journal of Phytopathology; 2024, Vol. 36 Issue 1, p159-173, 14p
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:
Shafique, Nouman, Muhibullah, Fnu, Hussain, Azhar, Rahman, Syed Hamaad, Khan, Nihal Ijaz I., Khan, Hafiz M., Hurairah, Abu, Mohan, Babu P.
Publikováno v:
In Gastroenterology 18-21 May 2024 166(5) Supplement:S
Artificial Intelligence for the Prediction of the Thermal Performance of Evaporative Cooling Systems
Autor:
Khan, Hafiz M. Asfahan, Uzair Sajjad, Muhammad Sultan, Imtiyaz Hussain, Khalid Hamid, Mubasher Ali, Chi-Chuan Wang, Redmond R. Shamshiri, Muhammad Usman
Publikováno v:
Energies; Volume 14; Issue 13; Pages: 3946
The present study reports the development of a deep learning artificial intelligence (AI) model for predicting the thermal performance of evaporative cooling systems, which are widely used for thermal comfort in different applications. The existing,
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=multidiscipl::09867c67d3065d8ecf2a5d0bb1b52e1e