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Ameen Noman Alian
[9] Haitham Ameen Noman，Qusay al-Maatouk，Sinan Ameen Noman（2021）。设计和实现安全分析工具，该工具检测和消除了Windows应用程序中的代码洞穴。在2021年国际商业和工业数据分析会议论文集（ICDABI），pp。694-698。IEEE。 会议日期：2021年10月25日至26日。 Sakheer，巴林。 doi：10.1109/icdabi53623.2021.9655861。IEEE。会议日期：2021年10月25日至26日。Sakheer，巴林。 doi：10.1109/icdabi53623.2021.9655861。Sakheer，巴林。doi：10.1109/icdabi53623.2021.9655861。
Munid Alanazi
人类活动识别（HAR）在各种应用中起着至关重要的作用，包括医疗保健，健身跟踪，安全性和智能环境，通过基于传感器和视觉数据对人类行为进行自动分类。本文提交了对HAR利用机器学习，基于传感器的数据和融合方法的全面探索。har涉及通过分析来自加速度计和陀螺仪等传感器的数据来对人类活动进行分类。计算技术和传感器可用性的最新进展已推动了该领域的重大进展，从而使这些传感器集成到智能手机和其他设备中。第一项研究概述了HAR的基本方面，并回顾了现有文献，强调了机器学习应用在医疗保健，田径和个人使用中的重要性。在第二项研究中，重点转移到处理HAR系统的大规模，可变和嘈杂的传感器数据方面的挑战。该研究将机器学习算法应用于KU-HAR数据集，揭示了LightGBM分类器在关键性能指标（例如准确性，精度，回忆和F1得分）中的表现优于其他人。这项研究强调了为改进的HAR系统优化机器学习技术的持续相关性。这项研究突出了未来研究的潜力，以探索更先进的融合技术，以充分利用HAR的不同数据方式。第三项研究的重点是通过采用数据融合技术来克服HAR研究中的共同挑战，例如改变智能手机模型和传感器配置。实验是使用流行的机器学习分类器在KU-HAR和UCI HAR数据集上进行的，包括决策树，随机森林，梯度增强和XGBoost。Xgboost实现了96.83 \％的最高精度，并通过决策水平的融合方法证明了其在对基本人类活动进行分类方面的有效性，从而进一步改善了结果。第四个研究通过将可穿戴传感器数据与视觉数据相结合，深入研究了HAR的多模式融合技术。该研究研究了晚期融合方法在整合传感器和视觉方式方面的性能。传记素描生于沙特阿拉伯利雅得，国王沙特·本·阿卜杜勒齐兹卫生科学大学（KSAU-HS），沙特阿拉伯，2016年，沙特阿拉伯，沙特阿拉伯，
Alan Mileham | Genetic Visions 简历
Alan 来自英国，拥有遗传学学士学位（利兹，1977 年）和分子生物学博士学位（爱丁堡，1980 年）。1987 年，他加入了全球最大的养猪公司 PIC 的母公司 Dalgety。在 1996 年加入 PIC 之前，Alan 参与过多个 PIC 项目，包括精液性别鉴定、开发猪的 DNA 标记以及快速检测精液中是否存在 PRRS 病毒。2000 年，Alan 搬到了加利福尼亚州伯克利，在那里他建立了新的 PIC 实验室，开展分子生物学（开创了猪的基因组选择）和胚胎技术研究。2005 年，PIC 被 Genus plc（一家英国养牛公司）收购后，Alan 将分子生物学实验室搬到了威斯康星州迪福雷斯特的 Genus/ABS 总部。在 Genus 任职期间，他与英国和美国顶尖大学建立并管理了合作项目，主要涉及基因组编辑和基于 DNA 测序的基因组选择。Alan 于 2017 年离开 Genus，但继续以顾问的身份与他们合作，管理他设立的英国合作项目。Alan 于 2019 年加入位于威斯康星州的 Genetic Visions，担任高级首席科学家，领导将 Illumina DNA 测序技术应用于牛精液质量控制。自 2012 年以来，Alan 一直担任英国知识转移网络动物部门咨询委员会主席，并在过去 15 年中担任过多个咨询委员会成员。Alan 发表了 50 多篇科学出版物，在他的职业生涯中见证了基因组学技术改变畜牧业的过程。
物流管理和策略：通过供应链竞争（第三版），作者：Alan Harrison和Remko van Hoek
本介绍性部分涵盖了本书的主要主题，强调物流如何增加组织创造价值的竞争优势。它包括以下关键问题：基本概念：本节解释了物流的基本概念，这些概念也取决于定义物流，其范围和在现代业务中的位置的程度。换句话说，供应链的结构概述了供应链中涉及的要素以及它们相互关联的不同方式。这可以追溯到材料，信息和金钱从供应商流向客户的链接。对齐：这意味着需要将物流策略与一般业务策略保持一致，以寻求连贯性和协同作用。这确保物流行动有助于其他业务目标，提高绩效并提高竞争力。价值创造：有效物流管理如何通过提高客户满意度，降低成本和效率丰富来创造价值。
（第三届学术研究前沿国际会议 ICFAR 2024，2024 年 6 月 15-16 日）ATIF/参考：Karimi, MU、Abubakar, SM、Mustafa, SJ 和 Ahmad, B.（2024 年）。人工智能和机器学习算法简介：综述。国际先进自然科学与工程研究杂志，8(5)，30-34。摘要——本文广泛概述了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 算法及其跨学科性质以彻底改变任何领域，讨论了它们的发展、基础、应用和挑战。人工智能和机器学习技术已经彻底改变了各个行业，推动了各个领域的创新和效率。本文探讨了人工智能和机器学习的多学科性质，强调了它们在分析大数据集、做出预测和自动化决策过程方面的重要性。它追溯了人工智能的历史里程碑，从艾伦图灵的开创性工作到深度学习和神经网络的兴起。本文介绍了机器学习算法的基础知识，包括监督学习、无监督学习和强化学习，以及它们在医疗保健、金融、工程、交通和电子商务中的实际应用。此外，本文还讨论了人工智能和机器学习技术面临的关键挑战，例如不确定性、算法选择复杂性和过度拟合，强调了持续研究和跨学科合作在应对这些挑战方面的重要性。本文的最终目标是加强人工智能和机器学习技术在塑造智能人工智能和机器学习驱动系统和智能社会的未来方面的范式改变潜力。
（第三届学术研究前沿国际会议 ICFAR 2024，2024 年 6 月 15-16 日）ATIF/参考：Karimi, MU、Abubakar, SM、Mustafa, SJ 和 Ahmad, B.（2024 年）。人工智能和机器学习算法简介：综述。国际先进自然科学与工程研究杂志，8(5)，30-34。摘要——本文广泛概述了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 算法及其跨学科性质以彻底改变任何领域，讨论了它们的发展、基础、应用和挑战。人工智能和机器学习技术已经彻底改变了各个行业，推动了各个领域的创新和效率。本文探讨了人工智能和机器学习的多学科性质，强调了它们在分析大数据集、做出预测和自动化决策过程方面的重要性。它追溯了人工智能的历史里程碑，从艾伦图灵的开创性工作到深度学习和神经网络的兴起。本文介绍了机器学习算法的基础知识，包括监督学习、无监督学习和强化学习，以及它们在医疗保健、金融、工程、交通和电子商务中的实际应用。此外，本文还讨论了人工智能和机器学习技术面临的关键挑战，例如不确定性、算法选择复杂性和过度拟合，强调了持续研究和跨学科合作在应对这些挑战方面的重要性。本文的最终目标是加强人工智能和机器学习技术在塑造智能人工智能和机器学习驱动系统和智能社会的未来方面的范式改变潜力。
5090 Ser N4/174 29 Mar 24 通过电子邮件和 HICRIS Dr. Alan...
5090 Ser N4/174 2024 年 3 月 29 日通过电子邮件和 HICRIS 艾伦·唐纳博士，管理员州历史保护部门土地和自然资源部 601 Kamokila Blvd., Suite 555 Kapolei, HI 96707 参考：珍珠港希卡姆联合基地拟议的可再生能源工厂增强使用租赁 (HICRIS 2023PR00994) TMK：(1)1-1-010:012 - 直接影响 (场地 5 南部边界) (1)1-1-010:066 - 直接影响 (场地 5) (1)9 -9-001:007 - 公用事业路线的间接影响和一般区域 (1)9-9-001:008 - 直接影响 (场地 2)、间接影响和公用事业路线的一般区域 (1)9-9-001:011 - 间接影响和一般区域公用设施路线 (1)9-9-001:012 - 间接影响 (1)9-9-001:013 - 间接影响和公用设施路线的一般区域 (1)9-9-001:019 - 公用设施路线的一般区域 (1)9-9-001:021 - 公用设施路线的一般区域 (1)9-9-001:022 - 间接影响和公用设施路线的一般区域 (1)9-9-001:023 - 间接影响和公用设施路线的一般区域 (1)9-9-001:024 - 公用设施路线的一般区域 (1)9-9-001:025 - 公用设施路线的一般区域 (1)9-9-001:036 - 间接影响（很小的一部分）和公用设施路线的一般区域 亲爱的 Downer 博士： 这封信继续与您的办公室就支持联合基地珍珠港（JBPHH）能源生产和储存设施增强使用租赁的拟议承诺进行磋商夏威夷瓦胡岛希卡姆。在 2023 年 8 月 14 日的一封信中，我们根据 2012 年夏威夷海军司令区 (CNRH) 计划协议 (PA) 规定 VI 确定了潜在影响区域 (APE)。拟议的 APE 涵盖直接和间接影响区域。根据 2012 年 CNRH PA 规定 IX.C.1，这封信解释了该提案、对历史遗产的影响，并根据 36 CFR 800.6 提出了解决不利影响的措施。
DL-丙氨酸重铬酸钾单晶的合成、结构和热研究
摘要 氨基酸及其复合物是一种有机或半有机材料，由于其易于用于光学存储设备而受到广泛关注。DL-丙氨酸是稀有的在非中心对称基团中结晶的氨基酸之一。本文展示了 DL-丙氨酸重铬酸钾 (DAPC) 单晶如何表现出足够的生长。通过单晶 X 射线衍射和粉末 X 射线衍射分析了 DAPC 晶体。利用热重分析/差热分析 (TGA/DTA) 和差示扫描量热法，本文还研究了 DAPC 晶体的熔点、热稳定性、分解点和其他热参数。结果表明，DAPC 的分解点为 397 °C，与 TG/DTA 的分解点相似。还测量了介电常数、耗散和交流电导率，并分析了结果以了解电流操作模型的各种特征。DAPC 单晶的活化能为 0.074 eV。关键词：DAPC，电介质，单晶，热，XRD 引言 有机材料组合在光学生物稳定性和谐波产生 (SHG) 中起着重要作用 [1]。近年来，一些研究人员对其光学特性 (非线性光学) [2] 进行了广泛的研究。同时，氨基酸链在稳定蛋白质结构和催化酶促反应方面起着重要作用，已经发表了许多关于氨基酸（如 L-丙氨酸）的研究文章 [3]。新材料不断被研究，因此，晶体产品的数量多年来不断增加。因此，单晶的发展确保了科学材料的进一步发展。 晶体具有美丽的颜色、闪耀着光芒的光滑表面、清晰的清晰度、具有锋利边缘的多种形状以及透明度（对于某些类型）[4]。水晶传统上被用作装饰品，唤醒了第一批人的审美知识。目前，水晶产品的用途已经从装饰领域扩展到各个科学领域的许多其他实际应用。同时，晶体生长是信息科学与工程的一个重要方面，因为它
312.704.5300 www.jrcert.org 2024 年 2 月 28 日 Alan Kadish，医学博士 校长 Touro 大学 500 7th Avenue，4 楼 纽约，NY 10018 主题：P.S
312.704.5300 www.jrcert.org 2024 年 2 月 28 日 Alan Kadish，医学博士 图罗大学校长 纽约州纽约市第七大道 500 号 4 楼 10018 主题：项目编号 0672 之前的认证状态：8 年 最近一次现场访问：2019 年 10 月 亲爱的 Kadish 博士： 在审查了要求的中期报告后，2024 年 2 月 13 日的放射技术教育联合审查委员会 (JRCERT) 会议审议了图罗大学赞助的证书和副学士学位放射学课程的持续认证状态。JRCERT 是美国教育部 (USDE) 和高等教育认证委员会 (CHEA) 认可的唯一机构，可对放射学、放射治疗、磁共振和医学剂量学的传统和远程教育课程进行认证。 JRCERT 颁发的专业认证通过提供同行评估并向公众保证放射科学领域的优质专业教育，为机构提供了重要价值。该计划根据《放射学认证教育计划标准》（2021 年）进行了评估。JRCERT 采取了以下行动：
引用本文：Alan Bond、Dirk Cilliers、Francois Retief、Reece Alberts、Claudine Roos 和 Jurie Moolman（2024 年 3 月 5 日）：使用人工智能聊天机器人批判性地审查关于人工智能在环境影响评估、影响评估和项目评估中的应用的科学文献，DOI：10.1080/14615517.2024.2320591
摘要 人们对人工智能 (AI) 在环境影响评估 (EIA) 中可能发挥的作用存在相当大的不确定性，包括在研究中。AI 大型语言模型 (LLM) 聊天机器人有可能提高 EIA 研究的效率，但它们的输出可能会引起担忧。本文探讨了使用 LLM 聊天机器人进行关于 AI 在 EIA 中的使用的文献批判性审查可以节省的潜在时间。使用 ChatGPT 和 Elicit 的组合，审查了文献以确定与在 EIA 中使用 AI 相关的 12 个关键问题，本文从最初构思到准备仅用了三天半的时间。开发了一个协议来帮助研究人员对通过 Elicit（或其他机器学习工具）提供的证据进行事实核查，这是本研究的一个新成果。使用三位同行评审员的评论可以更客观地反思 LLM 聊天机器人得出的输出的可信度、节省时间的适当性以及在这种背景下应用 LLM 聊天机器人所需的未来研究。
在使用人工智能和数据科学方法时优先考虑环境可持续性 Caroline Jay 1,2,3 , Yurong Yu 4 , Ian Crawford 5 , Scott Archer-Nicholls 6 , Philip James 7 , Ann Gledson 6 , Gavin Shaddick 8,3 , Robert Haines 2, 6, , Loïc Lannelongue 2 ,9,10,11,12 , Emily Lines 3 ,13 , Scott Hosking 3 ,14 , David Topping 3,5 人工智能 (AI) 和数据科学将在改善环境可持续性方面发挥关键作用，但如果没有可持续的设计和使用，这些方法的能源需求将对环境产生越来越负面的影响。在计算资源的可用性将持续增加且成本将持续降低的隐含假设背景下，研究人员在设计或选择分析方法时很少明确考虑环境影响。我们相信，环境科学界有机会推动方法的改变，在进行自己的计算研究时优化能源使用，并倡导其他研究领域也这样做。在计算研究中考虑环境可持续性将加速创新并使其民主化：受气候变化影响最大的地区——以及当地研究可能带来巨大好处的地区——不太可能获得重要的计算资源。将能源效率和可持续性作为主要考虑因素还将催化科学研究的创新方法
在使用人工智能和数据科学方法时优先考虑环境可持续性 Caroline Jay 1,2,3 、Yurong Yu 4 、Ian Crawford 5 、Scott Archer-Nicholls 6 、Philip James 7 、Ann Gledson 6 、Gavin Shaddick 8,3 、Robert Haines 2, 6, 、Loïc Lannelongue 2 、9,10,11,12 、Emily Lines 3 、13 、Scott Hosking 3 、14 、David Topping 3,5 人工智能 (AI) 和数据科学将在改善环境可持续性方面发挥关键作用，但如果没有可持续的设计和使用，这些方法的能源需求将对环境产生越来越负面的影响。在计算资源的可用性将继续增加且成本将继续降低的隐含假设的背景下，研究人员在设计或选择分析方法时很少明确考虑环境影响。我们相信环境科学界有机会推动方法的改变，在进行自己的计算研究时优化能源使用，并倡导其他研究领域也这样做。在计算研究中考虑环境可持续性将加速创新并使其民主化：受气候变化影响最大的地区 - 以及当地研究可能带来巨大利益的地区 - 不太可能获得重要的计算资源。将能源效率和可持续性作为首要考虑因素还将催化科学研究的创新方法。通过将这些变化与基于领域的科学需求理解相结合，我们可以以战略方式为最佳实践制定标准。计算方法的能源需求净零被定义为人类向大气中排放的温室气体与人类从大气中清除的温室气体相平衡的状态。实现净零排放需要社会、政治、经济和技术领域的协调努力 1 。人工智能和数据科学将在这一复杂过程中发挥关键作用，帮助我们了解并最终优化人为能源使用 2 。与这一潜在优势相竞争的是，人工智能和数据科学本身具有巨大的能源和环境成本 3,4 。人工智能研究、开发和应用的资源需求不断增加，各国面临着投资更大规模计算设施以跟上步伐的压力 5 。将环境可持续性嵌入人工智能。人们认识到这种做法对环境的潜在影响，从而推动人们努力使计算更具可持续性，包括采用更节能的硬件、更好地管理数据中心以及使用可再生能源为系统供电 6 。人们还认识到软件架构的作用很重要，要取得进展，需要用户熟练编写高效的代码，以最大限度地减少对环境的影响 5 。有一些举措正在推广用于研究的节能软件（例如，https://greensoftware.foundation/ ），同时还努力为计算科学家制定高级原则 7 。尽管如此，方法的环境可持续性目前并不是计算科学研究界任何部分的主要考虑因素，而且对于那些希望以可持续的方式开发或使用人工智能和数据科学的人来说，几乎没有指导方针。艾伦图灵研究所环境与可持续发展兴趣小组首次会议于 2022 年 3 月 15 日在曼彻斯特举行，会议以一场关于