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![为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。](/simg/f\f35968dfeaed06f5c0286399ab4f1fb8e15e2e87.png)
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器来收集数据，以便建立基于深度学习和人工智能的有效解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，提供了商业机会，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测中，集成了深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高其预测准确性。此外，在工业环境中，人工智能增强的传感器在优化制造运营方面发挥着至关重要的作用，可以监测设备健康状况、预测潜在故障并提前安排维护 [ 9 – 12 ]。这种方法减少了运营停机时间并提高了整体效率。在此背景下，“传感器和应用中的人工智能和深度学习”特刊收集了关于人工智能（特别是深度学习）和传感器技术在各个领域的新发展的高质量原创贡献，以及分享想法、设计、数据驱动的应用程序以及生产和部署经验和挑战。本期特刊征文主题包括制造、机械和半导体的应用和传感器；建筑、施工、楼宇、电子学习的智能应用和传感器；推荐系统；自动驾驶汽车、交通监控和运输的应用和传感器；物体识别、图像分类、物体检测、语音处理、人类行为分析；以及其他相关传感应用 [ 13 , 14 ]。
大脑衰老与言语感知
言语感知可能很困难，特别是对于老年人而言。尽管言语感知在社交互动中非常重要，但这些困难背后的机制仍不清楚，治疗方法也很少。虽然一些研究表明皮质听觉区域的衰退可能是这些困难的标志，但越来越多的研究报告称，听觉处理网络以外的区域也出现了衰退，包括参与言语处理和执行控制的区域，这表明可能存在广泛的潜在神经紊乱，尽管对于潜在的功能障碍尚无共识。为了解决这个问题，我们进行了两个实验，研究了在操纵背景噪音和说话者变化时言语感知的年龄差异，这两个因素已知会对言语感知有害。在实验 1 中，我们研究了 88 名年龄在 19 至 87 岁之间的健康参与者的言语感知、听力和听觉注意力之间的关系。在实验 2 中，我们使用磁共振成像 (MRI) 检查了皮质厚度和 BOLD 信号，并使用简单的中介方法将这些测量值与实验 1 中的 32 名参与者的语音感知表现联系起来。我们的结果表明，即使考虑到听力阈值和两项听觉注意力指标，语音感知也会随着年龄的增长而显著下降。与年龄相关的噪声环境下语音感知下降与听觉和语音处理区域（包括颞上皮层、腹侧运动前皮层和下额叶）以及执行控制区域（包括背侧前岛叶、前扣带皮层和内侧额叶皮层）的皮质变薄有关。此外，我们的结果表明，与年轻人相比，老年人的语音感知表现与右侧颞上皮层的大脑反应减弱有关，与老年人的左侧颞前皮层对噪音的反应增强有关。与年轻人相比，说话者的多变性与老年人的不同激活模式无关。总的来说，这些结果支持了老年人噪音障碍的言语感知能力存在弥漫性而非局限性功能障碍的观点。
在线教师发展计划 (FDP) ...
关于 FDP：5G/6G 通信和信号处理应用的人工智能 (AI) FDP 重点介绍人工智能在 5G/6G 通信和信号处理领域的影响。AI 技术广泛应用于许多应用，例如基于 5G/6G 的无线通信、信号处理、生物医学图像处理、计算机视觉、自然语言处理等。本课程将介绍 AI 的基础知识和研究领域，以及其在 5G/6G 通信和信号处理中的应用。它将有助于提升印度各工程院校教职员工的专业知识和能力。专家涵盖了一系列当代计算主题，并提供强大的理论基础，并培养批判性分析和实践技能。该 FDP 旨在传授知识并培训 AI 工程方面的基础知识以及对最近使用 5G/6G 进行通信和使用 AI 的信号处理应用的见解。主要课程内容： 图像处理、计算机视觉、信号分类、统计信号处理、信号处理技术和基于 5G/6G 的无线通信技术和应用的简介。 机器学习基础、数据预处理和数据可视化。监督和无监督学习方法、神经网络和应用。 深度学习方法简介，以及基于 DL 的其他架构及其应用。 用于信号处理、计算机视觉、语音处理和 5G/6G 通信系统的 CNN 架构。 电路设计中的 AI、天线系统设计中的 ML/DL、软件定义无线电、认知无线电中信号处理的机器学习。 MIMO 系统、系统设计中的去耦电路、双工系统、mWave 通信。 ISAC、无人机通信、5G/6G 通信技术、量子通信。 农业无人机、医疗保健人工智能、脑机接口、情绪识别。 用于生物医学成像和信号处理、EEG/ECG 信号处理和非侵入性医疗应用的 AI/ML。 Tensor Flow/Keras/PyTorch/Jupyter 和 Colab 的基础知识。 使用 Python/MATLAB 进行数据预处理和数据可视化。 案例研究，使用 Python/MATLAB 进行动手实践。 负责本课程的教师：本课程将由 NIT Warangal 的教师负责；来自 IIT/NIT/IIIT 相关领域的学者受邀在本课程中授课。来自行业的演讲者也有望作为课程的一部分进行演讲。
在线教师发展计划 (FDP) ...
关于 FDP：5G/6G 通信和信号处理应用的人工智能 (AI) FDP 重点介绍人工智能在 5G/6G 通信和信号处理领域的影响。AI 技术广泛应用于许多应用，例如基于 5G/6G 的无线通信、信号处理、生物医学图像处理、计算机视觉、自然语言处理等。本课程将介绍 AI 的基础知识和研究领域，以及其在 5G/6G 通信和信号处理中的应用。它将有助于提升印度各工程院校教职员工的专业知识和能力。专家涵盖了一系列当代计算主题，并提供强大的理论基础，并培养批判性分析和实践技能。该 FDP 旨在传授知识并培训 AI 工程方面的基础知识以及对最近使用 5G/6G 进行通信和使用 AI 的信号处理应用的见解。主要课程内容： 图像处理、计算机视觉、信号分类、统计信号处理、信号处理技术和基于 5G/6G 的无线通信技术和应用的简介。 机器学习基础、数据预处理和数据可视化。监督和无监督学习方法、神经网络和应用。 深度学习方法简介，以及基于 DL 的其他架构及其应用。 用于信号处理、计算机视觉、语音处理和 5G/6G 通信系统的 CNN 架构。 电路设计中的 AI、天线系统设计中的 ML/DL、软件定义无线电、认知无线电中信号处理的机器学习。 MIMO 系统、系统设计中的去耦电路、双工系统、mWave 通信。 ISAC、无人机通信、5G/6G 通信技术、量子通信。 农业无人机、医疗保健人工智能、脑机接口、情绪识别。 用于生物医学成像和信号处理、EEG/ECG 信号处理和非侵入性医疗应用的 AI/ML。 Tensor Flow/Keras/PyTorch/Jupyter 和 Colab 的基础知识。 使用 Python/MATLAB 进行数据预处理和数据可视化。 案例研究，使用 Python/MATLAB 进行动手实践。 负责本课程的教师：本课程将由 NIT Warangal 的教师负责；来自 IIT/NIT/IIIT 相关领域的学者受邀在本课程中授课。来自行业的演讲者也有望作为课程的一部分进行演讲。
在线教师发展计划 (FDP) ...
关于 FDP：这个关于医学成像和信号处理应用的人工智能 (AI) 教师发展计划 (FDP) 将帮助教育工作者和研究人员了解 AI 基础知识以及它如何应用于具有多种安全应用的医学成像和信号处理技术。参与者将探索机器学习和深度学习概念，重点是将 AI 用于医学成像和信号处理技术，这有助于诊断、医疗保健、农业、零售和监控系统。AI 在图像/信号处理中起着关键作用，它基于面部识别、虹膜识别、指纹分析和语音识别实现准确而有效的身份验证方法。通过实践活动和现实世界的例子，与会者将获得在教学和研究中有效使用不同算法的 AI 的实用技能。到课程结束时，参与者将准备好将 AI 工具集成到他们的工作中，提高他们使用现代技术进行教学和解决安全挑战的能力。这将通过提高参与者在这些关键领域的专业知识和教学能力而使他们受益。主要课程内容： 图像处理、计算机视觉、生物医学信号处理、生物医学信号分类、信号处理技术和医学图像分析应用简介。 机器学习基础、数据预处理和数据可视化。监督和无监督学习方法、神经网络和应用。 深度学习方法简介，以及基于 DL 的其他架构及其应用。 用于生物医学信号处理、计算机视觉、语音处理和医学成像实现的 CNN 架构。 用于医疗保健、脑机接口、医学诊断、生物识别、情绪识别、活动识别的人工智能。 用于生物医学成像、基于 CT 扫描/MRI 的图像分析、眼底和医学图像分类的 AI/ML。 用于信号处理应用的 AI/ML、EEG/ECG 信号处理、ECG、EEG 和 PPG 信号分析、异常检测。 用于医学信号/图像数据分类的 AI/ML，各种医学图像分析和应用。 Tensor Flow/Keras/PyTorch/Jupyter 和 Colab 的基础知识。 使用 Python/MATLAB 进行数据预处理和数据可视化。 案例研究，使用 Python/MATLAB 的动手实践课程。主持本课程的教师：本课程将由 NIT Warangal 的教师主持；来自 IIT/NIT/IIIT 相关领域的学者将受邀在本课程中授课。预计行业演讲者也将作为课程的一部分授课。注册费详情：教师和研究学者 750 卢比/- 行业参与者 2250 卢比/-
改进的错误发音检测系统使用...
摘要：本报告提出了计算机辅助语言学习 (CALL) 领域的最新研究成果。错误发音检测是计算机辅助发音训练 (CAPT) 系统的核心组件之一，而 CAPT 是 CALL 的一个子集。自动发音错误检测研究始于 20 世纪 90 年代，但由于计算能力的提高以及用于录制发音分析所需的语音的移动设备的普及，成熟的 CAPT 的开发在过去十年才得以加速。检测发音错误是一个很难解决的问题，因为没有正确和错误发音的正式定义。因此，通常会检测到韵律和音素错误，例如音素替换、插入和删除。此外，人们一致认为，学习发音应该注重说话者的清晰度，而不是听起来像 L1 英语说话者。最初，使用高斯混合模型-隐马尔可夫模型和深度神经网络-隐马尔可夫模型方法，基于后验似然（称为发音良好性）开发方法。与最近提出的基于 ASR 的端到端错误发音检测系统相比，这些系统实施起来很复杂。本研究的目的是使用连接主义时间分类 (CTC) 和基于注意的序列解码器创建端到端 (E2E) 模型。最近，E2E 模型在错误发音检测准确性方面显示出显着的提高。本研究将对基线模型 CNN-RNN-CTC、具有基于字符序列的注意解码器的 CNN-RNN-CTC 以及具有基于音素的解码器系统的 CNN-RNN-CTC 进行比较。这项研究将帮助我们决定一种更好的方法来开发一个有效的发音错误检测系统。关键词：CNN-RNN-CTC、语音处理、发音错误检测 简介：建立人与机器[Baranwal et al, ]或人与人或机器与机器[singh et al, 2020, singh et al, 2019]手势[Baranwal et al, 2017, Singh et al, 2018]、语音、面部表情[singh et al, 2018]等之间的通信。是重要的沟通媒介，其中语音（Baranwal et al, 2014, Baranwal et al, 2014）是人类交流最自然的形式。随着全球化的发展，外语学习市场大幅增长，其中之一就是英语发音学习。发音教学本质上是学生和老师之间的一对一互动，这对许多学生来说是难以承受的。因此，自动发音教学已成为一个热门的研究领域。自动识别发音错误和测量发音的研究工作始于 20 世纪 90 年代，从 90 年代末到 21 世纪初发生了一系列事件。2000 年初 CAPT 的商业化被证明存在问题，因此开发活动放缓。大约十三年前，随着计算能力的提高、智能化，人们的兴趣再次开始
Ph.D.入学考试教学大纲2024年1月Ph.D.入学考试教学大纲2024年1月
1。基本电子PN连接二极管，硅的能带，内在和外部硅。硅的运输：扩散电流，漂移电流，迁移率和电阻率。载体，PN连接二极管，Zener二极管，隧道二极管，BJT，JFET，MOS电容器，MOSFET，LED，PIN，PIN和AVALANCHE PHOTO DIODE的产生和重组。二极管，BJT，MOSFET和模拟CMO的小信号等效电路。简单的二极管电路，剪裁，夹紧，整流器。晶体管的偏见和偏置稳定性； FET放大器。2。数字电子逻辑大门：或者，或者不nand，non，nor，ex-or，ex-nor;布尔代数，错误检测和校正代码，karnaugh地图，多路复用器和弹能器，BCD算术电路，编码器和解码器，触发器：S -R，J-K，J-K，T，T，D，D，Master-Slave，Edge，Edge触发； p-n连接，D/A和A/D转换器的切换模式操作。3。微处理器简介微处理器，8085/8086微处理器：体系结构和框图； 8085/8086微处理器的指令集：数据传输说明，算术说明，分支说明，循环说明； 8255 PPI芯片建筑； 8259可编程中断控制器，8237 DMA控制器。4。数字信号处理离散时间信号，离散时间系统，时间信号的采样，数字过滤器，多段数字信号处理，ADSP 2100，DSP处理器，DSP的应用，DSP IN：通信，语音处理，图像处理，生物医学和雷达5。D.C.电动机和感应电动机等7。工业驱动器的电动驱动器组件；电气驱动器的选择；电动驱动器的动力学；时间和能量的计算；瞬态操作损失；稳态稳定性和负载均衡。闭环控制相位锁定环（PLLL）控制；电动机加热和冷却的热模型；运动税和电动机等级类别。启动；制动和电动机的速度控制；象限驱动器；负载类型；过程行业使用的扭矩和相关控件；选择电动机和继电器。无刷直流电动机，步进电机，切换的不情愿马达6。电力系统一般布局和热电站的主要组件（简而言之）。可用的水电；选择用于水力发电站的地点；他们的分类；布局和主要组件（简而言之）。核电站 - 拟合能量；一般布局和主要组件（简而言之）；废物处理；核反应堆的类型（简而言之）；一般布置和主要组成部分（简而言之）；核辐射的类型及其作用。使用同步冷凝器改进系统的功率。传输系统计算电阻，电感，单导体的电容，多导体，单相和三相传输线的计算；换位;双电路线；皮肤和接近效应；广义ABCD常数；短和中线的表示和稳态分析；调节和效率；名义– T和PI电路；长线：电流 - 电压关系，双曲线解；冲浪阻抗；冲浪阻抗载荷；总电路等效表示；费兰蒂效应；电源通过传输线；一条线的反应性发电 /吸收；动力传输能力；分流和系列补偿（简而言之）。
脑启发计算 脑启发计算
背景：类脑计算将传统计算技术与受人脑启发的计算和认知思想、原理和模型相结合，以构建智能信息系统，用于我们的日常生活。图像和语音处理、盲信号分离、创造性规划和设计、决策、自适应控制、知识获取和数据库挖掘只是类脑计算应用的一些领域。我们对大脑功能了解得越多，信息系统就越智能。本书还介绍了心智和意识建模的一个主题，以及人工智能领域的其他新理论模型和应用。人脑是一种非常节能的装置。从计算角度来说，它仅需 20 瓦的功率就能每秒执行相当于十亿亿亿亿次浮点运算（1 后面跟着 18 个零）的数学运算。相比之下，世界上最强大的超级计算机之一“橡树岭前沿” (Oak Ridge Frontier) 最近演示了百亿亿次计算能力。然而，要实现这一壮举需要数百万倍的功率，即 20 兆瓦。我和我的同事希望通过大脑来指导开发强大而节能的计算机电路设计。你看，能源效率已经成为阻碍我们制造更强大的计算机芯片的一个主要因素。虽然更小的电子元件已成倍地提高了我们设备的计算能力，但进展却正在放缓。有趣的是，我们对大脑如何运作的看法一直是计算机世界的灵感源泉。为了理解我们是如何得出这种方法的，我们需要简单回顾一下计算的历史。人脑是宇宙中最复杂的物体之一。它能够在不断变化的环境中执行高级认知任务，例如抽象、概括、预测、决策、识别和导航。大脑这种较高的认知能力得益于它的功耗非常低，只有20W。大脑能效高的原因主要有两点：一是信息交换和处理是事件驱动的；因此，尖峰能量仅在需要的时间和地点被消耗。其次，神经元和突触位于同一个神经网络中，高度互联，每个神经元平均与104个其他神经元相连。神经元/突触共位意味着数据处理（由突触兴奋和神经元放电组成）和记忆（由突触权重和神经元阈值组成）在大脑内共享同一位置。许多研究工作旨在模仿人类大脑的计算类型，以实现非凡的能源效率。这是神经形态工程的目标，其中，脉冲神经网络（SNN）是利用人工神经元和突触开发出来的。 SNN 通常采用与 Rosenblatt 和 Minsky 开创的传统感知器网络相同的全连接 (FC) 架构。然而，在 SNN 中，神经元和突触通常表现出对施加的尖峰的时间依赖性响应，例如神经元内的整合和发射以及跨突触的兴奋性突触后电流 (EPSC)。这与用于计算机视觉和语音识别的人工智能 (AI) 加速器中的传统人工神经网络 (ANN) 形成对比，其中信息是同步的并且基于信号幅度而不是时间。大多数 SNN 通常依赖于互补金属氧化物半导体 (CMOS) 技术，具有两个显著的关键优势：首先，CMOS 技术在半导体行业生态系统中广泛可用，包括设计、制造和鉴定，为基于 CMOS 的神经形态工程成为成熟主题创造了条件。其次，CMOS晶体管可以按照摩尔定律小型化，其中减小
2020 年 2 月 16 日 致相关人士： 我写信给……
2020 年 2 月 16 日 致相关人员： 我以一个敬爱上帝的母亲的身份给您写这封信，我有一个 10 岁的儿子，2010 年因接种 MMR 疫苗而受伤。我也以一个虔诚的女性的身份给您写信。我非常担心上周被否决的法案 (HB5044)，该法案将终止疫苗的宗教豁免并收紧现有的医疗豁免。如果该法案获得通过，将对我们家庭产生负面影响。伟大的美国人为之奋斗保护的宗教自由将不复存在。我们将被迫在宗教信仰和儿子的教育和福利之间做出选择。首先，我想告诉你们关于我儿子的事以及他的经历。我的儿子雅各布出生于 2009 年，我们搬到康涅狄格州后不久。他所有的健康检查和疫苗接种都按计划进行。雅各布是一个非常聪明快乐的宝宝，他按时达到了每一个里程碑，包括说话。我们去医生办公室进行健康检查并接种 MMR 疫苗的那天和其他日子一样。儿科医生和我谈到了 Jacob 的成长里程碑，并讨论了他全天都在说话并且每天都在学习新单词。我当时并不知道，那天之后，我还要过很长时间才能再次听到我的小男孩说话。我甚至要过好几年才能再次听到他叫我妈妈。那天晚上，Jacob 开始发烧。我并不太担心，因为接种疫苗后发烧是很正常的。但这次他的体温真的很高，四天来他的体温一直超过 104 度。他不会说话。他不会表达他想要的任何东西。他开始发出很大的咕哝声，听起来像是在清嗓子。我以为一旦退烧并开始感觉好些，他就会没事的。烧终于退了，但他仍然不说话，我快乐的小男孩变成了一个非常焦躁的幼儿。突然间，他变得非常具有破坏性……猛击、扯扯东西，而且不停地旋转。不停地旋转。（我后来才知道，这是疫苗引发的感觉处理障碍的症状。）他变得对声音过度敏感，缺乏自我调节的能力。（他后来会去接受职业治疗和咨询，以解决这些问题。）然后他开始倒退。除了说话，他不再坐着把东西放进盒子里，而他曾经很喜欢这样做。堆叠和分类已成为过去，取而代之的是，一个 6 个多月大的孩子还不能翻书。前一周，我还是一个正常、健康、茁壮成长的孩子的妈妈，而后一周，我又变成了一个有特殊需要的孩子的妈妈。我们和他的儿科医生进行了多次交流，他们为我们安排了 Birth-2-3 治疗方案，因为他们“从不喜欢看到孩子倒退”，而他的倒退速度很快。他被诊断患有语言发育迟缓，并在 18 个月大时开始接受服务。最终，他的语言能力下降速度减缓，但考虑到他留下的所有行为和学习问题，Birth-2-3 很难与 Jacob 合作。我们的生活发生了翻天覆地的变化，Jacob 的生活充满了预约和不同形式的治疗。当他 3 岁时，该上学前班了。Birth-2-3 帮助他过渡到特殊教育学前班。语言、学习和行为对他来说仍然是一个极大的挑战。后来，他被诊断出患有语音处理障碍（与语言困难有关）、学校相关焦虑、低自尊、行为失调以及学业和人际交往困难。（他的医生甚至怀疑这是神经源性膀胱，膀胱输尿管反流是由 DTaP 疫苗引起的。他接受过许多关于膀胱的研究，包括尿动力学研究、排尿性膀胱尿道造影、超声检查等。他
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Yacine Ghamri-Doudane目前是法国La Rochelle大学的完整教授，以及其信息学实验室，图像和互动实验室主任，L3i（每年约有120名成员 + 〜30个实习生）。自2019年1月以来，他还曾在爱尔兰沃特福德理工学院沃尔顿信息与通信系统科学研究所担任兼职教授职位。在此之前，亚辛（Yacine）在法国伊夫里（Eniie）的Ensiie（2004-2013）担任助理/副教授职位，位于法国埃夫里（Evry），是法国埃弗里（Evry），是法国马纳 - 瓦尔（Marne-La-Vallée）的Gaspard-Monge计算机科学实验室（LIGM - UMR 8049）的成员。从2011年2月到2012年7月，他定期访问爱尔兰都柏林都柏林大学学院的表演工程实验室。Yacine于1998年获得了美国国家信息学研究所（INI）的计算机科学工程学位（M.ENG），硕士学位。来自法国里昂的美国国家应用科学研究所（INSA）的信号，图像和语音处理学位，1999年，博士学位。 2003年，来自法国巴黎6的Pierre＆Marie Curie大学的计算机网络学位，以及2010年在巴黎大学的计算机科学研究（HDR）的习惯，2010年。他当前的研究兴趣在于无线网络和移动计算领域，当前重点是与物联网（IoT），连接和自动驾驶汽车，5G及以后以及数字信任相关的主题。自1999年以来，他参加或仍在他的利益领域参加了几个国家和欧洲范围的研究项目。Yacine拥有三（3）项国际专利，他撰写或合着了八（8）章，57篇经过同行评审的国际期刊文章，约有191份同行评审的完整会议和研讨会论文。其中有四个区域研究项目（正在进行的三个），六个国家范围内的研究项目（正在进行的三个），15个欧洲或国际范围内的研究项目（正在进行的两个）以及三项欧盟成本行动。他还与奥兰治，诺基亚，雷诺，Oodrive，Soft@Home，Panga和Inkan.link等公司持有了几家工业资金。作为与计算机网络研究社区相关的专业活动的一部分，Yacine还担任IEEE Smart Cities技术社区的主席2.0会议和会议委员会。从2010年1月至2013年12月，他担任IEEE通信协会（COMSOC）信息基础设施与网络技术委员会（TCIIN - 以前的TCII）主席，并从2012年1月至2015年1月至2015年1月。他也是2014年至2017年的IEEE Smart Cities倡议指导委员会以及2022年以来的成员，他被选为GlobeCom/ICC技术内容（GITC）常务委员会的一般会员，这是IEEE Communications Society（Comsoc）的两个旗舰会议（Comsoc）。自2019年以来，他一直是IEEE的高级成员（2004年的成员，2002年的学生成员）。他是IEEE TVT（正在进行的），Elsevier Jnca，Elsevier Comnet，Springer Aot期刊，Wiley WCMC，IEEE Commag的客座编辑，IEEE IOT期刊，IEEE IOT期刊，Springer/EurAsip WCN期刊的访客（IEEE）杂志（Ornife of The Exderief）（Offerevier）杂志（Offerevier）杂志（Offerevier/KICS ICT）（ORDEREDERIED） IEEE COMSOC临时和传感器网络技术委员会（AHSN TC）的新闻通讯。Among other conference involvements, he acted or is still currently acting as the TPC Chair of IEEE LatinCom 2022, IEEE MeditCom 2021, IEEE/IFIP IM 2021, and IEEE CCNC 2015, Symposium co-Chair in IEEE ICC 2009, 2010, 2012, 2018 and 2021 as well as IEEE GLOBECOM 2012 and 2015, Workshop co-Chair for IEEE GlobeCom 2023，IEEE CloudNet 2024和IEEE NOMS 2025，最后在IEEE CCNC 2023和2024中跟踪联合主席，以及IEEE Sensors 2022和2023。