Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "Karami, A." wg kryterium: Autor

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-5 z 5
    Tytuł:
    Antimicrobial activity of some Lactobacillus species against intestinal pathogenic bacteria
    Autorzy:
    Tebyanian, H.
    Bakhtiari, A.
    Karami, A.
    Kariminik, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/11126.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Przedsiębiorstwo Wydawnictw Naukowych Darwin / Scientific Publishing House DARWIN
    Źródło:
    International Letters of Natural Sciences; 2017, 65
    2300-9675
    Pojawia się w:
    International Letters of Natural Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Artificial neural network to predict the natural convection from vertical and inclined arrays of horizontal cylinders
    Autorzy:
    Amiri, A.
    Karami, A.
    Yousefi, T.
    Zanjani, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/779019.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie. Wydawnictwo Uczelniane ZUT w Szczecinie
    Tematy:
    natural convection
    Inclined Array
    Vertical Array
    modeling
    artificial neural network
    Opis:
    The main focus of the present study is to utilize the artifi cial neural network (ANN) in predicting the natural convection from horizontal isothermal cylinders arranged in vertical and inclined arrays. The effects of the vertical separation spacing to the cylinder diameter ratio (Py/d), horizontal separation spacing to the cylinder diameter ratio (Px/d) and Rayleigh number (Ra) variation on the average heat transfer from the arrays are considered via this prediction. The training data for optimizing the ANN structure is based on available experimental data. The Levenberg-Marquardt back propagation algorithm is used for ANN training. The proposed ANN is developed using MATLAB functions. For the best ANN structure obtained in this investigation, the mean relative errors of 0.027% and 0.482% were reached for the training and test data, respectively. The results show that the predicted values are very close to the experimental ones.
    Źródło:
    Polish Journal of Chemical Technology; 2012, 14, 4; 46-52
    1509-8117
    1899-4741
    Pojawia się w:
    Polish Journal of Chemical Technology
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Effect of physical and chemical factors in production of alkaline protease enzyme by Bacillus strains
    Autorzy:
    Tebyanian, H.
    Mirhosseiny, S.H.
    Bakhtiari, A.
    Karami, A.
    Dadseresht, S.
    Otroshi, B.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/11529.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Przedsiębiorstwo Wydawnictw Naukowych Darwin / Scientific Publishing House DARWIN
    Źródło:
    International Letters of Natural Sciences; 2018, 71
    2300-9675
    Pojawia się w:
    International Letters of Natural Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Applying In Silico approaches for designing a chimeric InaV/N-DFPase protein and evaluating its binding with diisopropyl-fluorophosphate
    Autorzy:
    Allahyari, H.
    Karami, A.
    Tebyanian, H.
    Nouri, H.R.
    Khodi, S.
    Farnoosh, G.
    Arab, S.S.
    Latifi, A.M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/11162.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Przedsiębiorstwo Wydawnictw Naukowych Darwin / Scientific Publishing House DARWIN
    Źródło:
    International Letters of Natural Sciences; 2019, 75
    2300-9675
    Pojawia się w:
    International Letters of Natural Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Screening of the aerodynamic and biophysical properties of barley malt
    Autorzy:
    Ghodsvali, A.
    Farzaneh, V.
    Bakhshabadi, H.
    Zare, Z.
    Karami, Z.
    Mokhtarian, M.
    Carvalho, I.S.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/25691.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Agrofizyki PAN
    Opis:
    An understanding of the aerodynamic and biophysical properties of barley malt is necessary for the appropriate design of equipment for the handling, shipping, dehydration, grading, sorting and warehousing of this strategic crop. Malting is a complex biotechnological process that includes steeping; germination and finally, the dehydration of cereal grains under controlled temperature and humidity conditions. In this investigation, the biophysical properties of barley malt were predicted using two models of artificial neural networks as well as response surface methodology. Stepping time and germination time were selected as the independent variables and 1 000 kernel weight, kernel density and terminal velocity were selected as the dependent variables (responses). The obtained outcomes showed that the artificial neural network model, with a logarithmic sigmoid activation function, presents more precise results than the response surface model in the prediction of the aerodynamic and biophysical properties of produced barley malt. This model presented the best result with 8 nodes in the hidden layer and significant correlation coefficient values of 0.783, 0.767 and 0.991 were obtained for responses one thousand kernel weight, kernel density, and terminal velocity, respectively. The outcomes indicated that this novel technique could be successfully applied in quantitative and qualitative monitoring within the malting process.
    Źródło:
    International Agrophysics; 2016, 30, 4
    0236-8722
    Pojawia się w:
    International Agrophysics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-5 z 5

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies